本實驗室涵蓋了多個相關且相互交叉的研究方向，這些方向彼此合作，共同推動著教育領域和ESG領域的創新和發展。

人工智慧 (Artificial Intelligence)

在人工智慧領域，我們研究如何讓機器模擬人類智慧。

知識系統 (Knowledge System)

我們建立高效的知識系統，讓機器能夠自動收集、整理和應用來自不同來源的知識。

自然語言處理 (Natural Language Processing)

自然語言處理技術使機器能夠理解、解析和生成自然語言。

大型語言模型 (Large Language Models, LLMs)

大型語言模型是近年來的熱門研究領域，我們致力於開發和應用大型語言模型，提升自然語言處理和知識處理的能力。

機器學習 (Machine Learning)

機器學習是人工智慧的一個重要分支，我們研究和應用各種機器學習演算法，讓機器能夠自動學習和改進性能。

大數據 (Big Data)

我們利用大數據技術處理龐大的數據集，從中挖掘有價值的信息和洞察。

資料科學 (Data Science)

結合統計學、數學和領域知識，研究和解決實際的數據問題，包括數據清理、分析和可視化。

學習分析 (Learning Analytics)

我們專注於學習分析方法的研究，主要通過數據視覺化和智能推薦來實現個性化學習支援和反饋。透過對教育數據的深入分析，我們旨在揭示學習者的學習模式和需求，並利用可視化工具將數據轉化為易於理解的圖表，幫助教育者更好地調整教學方法。同時，我們致力於開發智能推薦系統，根據學習者的特點為其提供個性化的學習建議，從而提升學習效果和動機。我們的目標是透過這些方法來優化教育過程，使學習變得更加智能化和有成效。

 

 

本實驗室研究方向：

在教育領域，我們利用這些研究成果，提升教育的效率和品質，為學生提供更好的學習體驗和支援，並幫助教師更好地理解學生的學習需求和進步。

在ESG領域，我們利用大數據和資料科學技術，分析企業和組織在環境、社會和治理方面的表現，從而幫助投資者和利益相關者作出更明智的決策，推動社會責任和永續發展。