Uedu Professor Day 2026

關於本活動

Uedu Professor Day 由國立中央大學與 Garmin Health 亞洲研究團隊共同主辦，邀請來自新加坡、日本、韓國等亞洲地區的大學教授來台，分享穿戴裝置在健康科學、教育研究與學習分析領域的最新應用與研究成果。本次活動延續 Garmin Health 於新加坡國立大學（NUS）舉辦的研究交流場次，展示中央大學在 AI 教育與健康科學整合領域的具體研究成果。

活動亮點

活動背景

Uedu Professor Day: Wellness @ Scale 由國立中央大學與 Garmin Health 亞洲研究團隊共同主辦， 聚焦穿戴裝置在健康科學、教育研究與學習分析領域的最新應用， 邀請來自亞洲各地的大學教授齊聚中央大學，分享研究成果並促進跨國學術交流。

本次活動以「Wellness @ Scale」為主題，探討如何將個體層級的生理感測數據擴展至大規模真實情境（如教室、校園）， 並結合 AI 與多模態學習分析方法，發展可落地的教育科技應用。

活動資訊

• 活動名稱：Uedu Professor Day: Wellness @ Scale
• 時間：2026 年 6 月 26 日（週五）13:00–16:00
• 地點：國立中央大學 教研大樓三樓 未來教室
• 活動語言：English
• 預計規模：約 100 人（海外教授、台灣各校教授、業界研究人員）
• 主辦單位：國立中央大學通識教育中心、Uedu 優學院
• 協辦單位：Garmin Health

主辦單位

國立中央大學通識教育中心

Uedu 優學院

協辦單位

Garmin Health

講者介紹

本次活動聚焦於 Garmin 穿戴裝置在健康科學與教育研究的最新進展，邀請產學雙方研究者分享第一手經驗。議程中的四場演講由以下講者主講：

徐宏修（Hugh Hsu）

Hugh Hsu

Garmin Health 亞洲業務發展經理

Hugh Hsu leads the Garmin Health team in Asia and serves as Business Development Manager for Garmin Health Asia, based in Taipei. He is responsible for B2B initiatives across employee health, insurance, healthcare, research and clinical trials, as well as gym, fitness, and innovation projects.

主講場次

• 13:30 （40 min）
  Garmin Health 研究分享
  Garmin Health Insights

Garmin Health

Dr. Laura Willinger

Garmin Health 研究與臨床試驗業務發展經理

Dr. Laura Willinger is a Business Development Manager for Research & Clinical Trials at Garmin Health. She has a strong background in academic research and previously worked as a Research Associate at the Technical University of Munich. At Garmin Health, she focuses on building strategic partnerships in research and clinical trials, helping universities and research organizations leverage Garmin's wearable technology for data-driven research.

主講場次

• 13:30 （40 min）
  Garmin Health 研究分享
  Garmin Health Insights

Garmin Health

張家凱

Chia-Kai Chang

國立中央大學 通識教育中心 助理教授

Uedu 平台創建者與主要開發者，研究聚焦 Educational Omics 多模態學習分析框架，主持 PALM（生理感知語言模型）與 Uedu Mind 計畫。

主講場次

• 14:10 （20 min）
  驗證 Garmin 穿戴裝置應用於課堂 HRV 研究
  Validating Garmin Wearables for Classroom HRV Research
• 15:20 （20 min）
  Tutorial：Uedu Lab — AI 與穿戴裝置在教育的應用
  Tutorial: Uedu Lab — AI x Wearables in Education

PALM HRV Wearable

張顏宇

Yan-Yu Chang

國立中央大學 通訊工程學系 研究生

張家凱老師研究團隊成員，「Temporal Lag Effects in Multimodal Learning Analytics: Physiological–Behavioral Characterization」第一作者（IEEE ICALT 2026），將與柴映竹共同上台介紹。

主講場次

• 14:30 （20 min）
  結合 Garmin 生理數據的多模態學習分析（與柴映竹共同發表）
  Multimodal Learning Analytics with Garmin Physiological Data (co-presented with Ying-Zhu Chai)

Temporal Lag 研究

柴映竹

Ying-Zhu Chai

國立中央大學 資訊管理學系 研究生

張家凱老師研究團隊成員，「Temporal Lag Effects in Multimodal Learning Analytics: Physiological–Behavioral Characterization」共同作者（IEEE ICALT 2026），將與張顏宇共同上台介紹。

主講場次

• 14:30 （20 min）
  結合 Garmin 生理數據的多模態學習分析（與張顏宇共同發表）
  Multimodal Learning Analytics with Garmin Physiological Data (co-presented with Yan-Yu Chang)

Temporal Lag 研究

* 講者名單與照片將於確認後更新。

議程

教學工作坊：UeduPAD App 實作

本次活動將首次對外公開介紹由 Uedu 優學院團隊開發的 UeduPAD App， 一款能直接讀取 Garmin 穿戴裝置 原始資料（raw data），並同時支援透過 Garmin Health API 讀取雲端同步資料的研究級行動應用。 工作坊中我們將帶領與會教授實際操作，並分享 UeduPAD 在以下研究領域的應用潛力：

• 體育科學 / 運動科學 — 訓練負荷與恢復監測
• 體能訓練 — HRV 引導之個人化訓練
• 認知功能研究 — 自律神經與認知表現關聯分析
• 情緒與焦慮感知 — 真實情境下的壓力與情緒量測
• 教學輔助與學習分析 — 課堂生理感測整合 Educational Omics 框架

工作坊內容包含：UeduPAD App 操作教學、Garmin 手錶實際資料量測流程、研究資料匯出與後續分析建議。

請與會者攜帶的物品

• 筆記型電腦（建議）：規格不拘，ARM 或 x86 架構皆可，能上網即可。寬鬆來說 iPad 也能操作，但較不方便查看 Garmin SDK 的 raw data，因此建議攜帶筆電
• iPad：版本不拘，用於執行 UeduPAD App
• Garmin 手錶：個人慣用裝置即可

與會者可以得到什麼

本次活動不只是單向的研究分享，更希望讓每位與會教授或業界專家帶著「可立即應用於自身研究」的資源離開。

• UeduPAD App 試用權限 — 取得 國立中央大學 Uedu 優學院團隊（張家凱助理教授）自行開發的研究級 App，能直接讀取 Garmin 穿戴裝置的 raw data，作為後續研究資料蒐集工具。
• Garmin 雙路徑資料存取方法 — 學會兩種互補的取資料方式： （1）透過 Garmin SDK 直接由手錶取得原始 raw data，適合需要高時間解析度與感測細節的研究； （2）透過 Garmin Health API 從雲端取得已同步的 HRV、心率、活動量、睡眠等資料，適合長期、被動式的大規模資料蒐集。 兩種路徑互補，可依研究設計彈性選擇。
• 實作經驗 — 透過工作坊親手操作，完成從手錶量測 → App 讀取 → 資料匯出的完整流程。
• 跨領域研究藍圖 — 了解 Educational Omics 框架，思考如何將生理感測整合進自己的教學或研究設計（適用於教育、體育、心理、運動科學等領域）。
• 國際學術人脈 — 與來自新加坡、日本、韓國、台灣的教授直接交流，建立未來跨國合作的可能性。
• 與 Garmin Health 亞洲研究團隊對接 — 直接認識 Garmin Health 研究團隊成員，討論潛在的研究合作與裝置支援。
• 茶敘交流 — 在輕鬆氛圍下與其他研究者深入討論，可能擦出新的研究火花。

研究倫理保護（IRB 涵蓋）

Uedu 優學院之多模態學習分析研究已通過 國立臺灣大學研究倫理委員會審查， 案號 202507EM058，採 umbrella IRB（傘式倫理審查）架構， 涵蓋平台學習歷程、穿戴式裝置生理數據（Garmin / Apple / Google）、 UeduBrain 多模態腦神經感測等多項研究活動。

本機制可協助與會學者處理以下學術倫理議題：

• 知情同意 — 直接套用 Uedu 既有的「穿戴式裝置生理數據蒐集同意書」範本，確保受試者權益。
• 受試者保護 — 自願 opt-in 原則、隨時撤回權、不影響課程成績等保護機制已內建於流程中。
• 資料保護與去識別化 — Uedu 提供的資料管理 SOP 涵蓋儲存、存取、保留期限與銷毀程序。
• 學術發表合法性 — 投稿期刊或國際會議時可援引本 IRB 案號作為倫理審查依據。
• 跨校合作便利性 — 採 umbrella 架構，新增的研究子計畫可透過修正案（amendment）方式加入，無須重新送審完整 IRB。

* 詳細的 IRB 加入流程、同意書範本與資料管理 SOP 將於工作坊現場提供。

預計邀請講者

來自亞洲各地的大學教授，分享穿戴裝置在健康科學與教育研究中的最新應用：

• 新加坡 — 新加坡國立大學等校教授
• 日本 — 日本各大學教授
• 韓國 — 韓國各大學教授
• 台灣 — 國立中央大學及台灣各校教授

* 詳細講者名單與議程將於確認後更新

相關學術研究（國際文獻）

本次活動主題與近年國際學界在「穿戴裝置 × 生理感測 × 學習分析」交叉領域的發展密切相關。以下為由其他研究團隊發表、與議程主題高度相關的近期同儕審查文獻：

穿戴裝置與多模態學習分析

• Worsley, M., et al. (2020). Data Capture and Multimodal Learning Analytics Focused on Engagement With a New Wearable IoT Approach. IEEE Transactions on Learning Technologies.
  多模態學習分析中以穿戴 IoT 量測學習投入度的代表性框架。
• (2025). Smartwatch-Enabled Data Analytics for AI-Based Evaluation. SCITEPRESS.
  智慧手錶數據結合 AI 評估學習表現的近期工作。
• (2025). A Wearable-Supported Contextual Learning Model. Journal of Wireless Mobile Networks, Ubiquitous Computing, and Dependable Applications (JoWUA).
  穿戴裝置支援的情境式學習模型設計。

HRV、壓力與真實情境量測

• (2025). A continuous real-world dataset comprising wearable-based heart rate variability alongside sleep diaries. Scientific Data (Nature).
  真實情境長期 HRV 公開資料集，為課堂情境量測提供方法論基礎。
• Rosenbach, et al. (2025). Assessing Stress Level Scores Against Wearables-Driven Physiological Measurements. Stress and Health (Wiley).
  主觀壓力量表與穿戴裝置生理量測的對應關係驗證。

* 目前國際學界尚無針對「Garmin 穿戴裝置 × 大學課堂 × 學習分析」此一交集的同儕審查論文，本次活動的兩場研究演講即聚焦於填補此一研究缺口。

相關國際場次

• NUS 場次（2026 年 2 月）：新加坡國立大學，由 Garmin Health 主辦
• NCU 場次（2026 年 6 月）：國立中央大學，本次活動

名詞解釋

Garmin SDK

Garmin 官方提供的軟體開發套件（Connect IQ SDK），可在 Garmin 手錶上撰寫自訂應用程式（watch app / data field），直接讀取感測器原始數據（如 BBI 心跳間期、加速度、PPG 波形等），不需經過 Garmin Connect 雲端。

Garmin API

Garmin Health API，是 Garmin 提供給研究與企業的雲端 API。當使用者授權後，研究者可透過 API 取得手錶上傳到 Garmin Connect 雲端的彙整資料（HRV、心率、睡眠、壓力、活動量等），適合長期、大規模、被動式（passive）的資料蒐集。

Uedu（優學院）

由國立中央大學張家凱助理教授團隊開發的教育科技平台，以生成式 AI 為核心，融合教學、學習與研究三個層面，建立基於 Educational Omics（六維度多模態資料整合）的可信賴教育資料湖。平台網址：https://uedu.tw

Uedu Lab

Uedu 平台的研究者資料下載介面，作為 Trusted Educational Data Lake 的對外窗口。提供經 IRB 審查通過的學者，下載去識別化後的多模態學習資料（AI 對話歷程、生理感測、學習特質量表等）以進行學術研究。

Uedu Mind

Uedu 平台的子系統之一，聚焦於 PALM（Physiologically-Aware Language Models，生理感知語言模型）的研發。Uedu Mind 將學習者的生理狀態（如 HRV、壓力指數、注意力）整合進 LLM 的對話脈絡中，使 AI 教學助理能根據學習者當下的身心狀態提供個人化引導。

UeduPAD

國立中央大學 Uedu 優學院團隊（張家凱助理教授）自行開發的研究級行動應用，部署於 iPad / 行動裝置上。同時支援兩種資料來源：（1）透過 Garmin SDK 直接由手錶取得 raw data，（2）透過 Garmin Health API 從雲端取得彙整資料。設計目標是讓非技術背景的研究者也能輕鬆蒐集 Garmin 生理數據用於體育、運動、認知、情緒、教育等研究領域。

交通與地圖

• 地址：320317 桃園市中壢區中大路 300 號 國立中央大學 教研大樓三樓 未來教室
• 高鐵：高鐵桃園站轉乘 172 號公車（約 25 分鐘）至中央大學
• 台鐵：台鐵中壢站轉乘 132 / 接駁公車（約 20 分鐘）至中央大學
• 自行開車：國道一號中壢交流道下，沿中大路約 10 分鐘可抵達校園
• 校內導引：自正門進入後沿中軸路直行，教研大樓位於圖書館旁

在 Google Maps 開啟

主辦團隊

相關研究發表（本團隊論文）

以下為 Uedu 優學院團隊（國立中央大學張家凱助理教授實驗室）與本次活動主題直接相關的學術發表：

參與對象

海外教授、台灣各校教授、業界研究人員

合辦單位

Garmin Health