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知識翻新十二原則長年停在質性詮釋，很難在社群運作中即時檢核。這套平台把每一條原則對應到一個可計算的數字，社群跑到一半就看得出哪一條原則還沒發生。已用於築師 2.0 教師社群，累積 260 則筆記、166 次 build-on、998 次閱讀事件。

PISA 2015 到 2022 的分析平台。這份資料有兩處容易做錯而且錯了不會報錯：學生能力不是實測值而是十個合理推估值，只取一個或先平均都會遺漏推估變異；跨輪次比較還必須計入量尺連結誤差。本專案實測 396 組跨輪比較，其中 16 組忽略連結誤差就會把不顯著判成顯著，標準誤最多被低估至 2.44 倍。涵蓋 98 個國家與經濟體、1,745,082 名學生，原始 SPSS 檔約 6 GB 轉為 632 MB Parquet 並以 DuckDB 建倉，產出圖表與 APA 第七版報告。

以 Python 做文獻計量映射：共同作者、關鍵詞共現、直接引用、書目耦合與共被引網絡。演算法不是包裝 VOSviewer，而是從反編譯的 VOSviewer 1.6.21 與它內含的 nl.cwts.networkanalysis 逐一移植，包含 VOS 梯度下降布局、smart-local-moving 的 Leiden 分群、四種邊權正規化、名詞片語抽取、密度場與 Lab 色階，輸出也寫回 VOSviewer 自己的檔案格式，刻意不同之處都在註解裡標明。改寫成程式介面是為了掃描門檻值、批次產圖與在筆記本裡執行，另外會回報參考文獻的比對率，這個數字決定一張引用圖有沒有意義，桌面版不會顯示。線上版的前端放在 Firebase Hosting，分析本身跑在 Cloud Run，登入後即可執行，別人分享出來的圖不必登入就看得到。

52 本 TSSCI 與 SSCI 期刊的投稿格式速查。字數上限、摘要規定、參考文獻體例、審查流程與費用集中在一頁，可依索引分級或學科領域篩選，可並排比較，也能依選定的期刊產生投稿前檢查清單。單一 HTML 檔，沒有相依套件，下載就能離線使用，另附列印樣式。

給質性研究團隊的訪談工具，從一份訪談大綱一路做到可以進編碼軟體的逐字稿。研究者把大綱貼進後台，系統依語意拆成題幹、訪談者提示、追問句與預估時間，再自行改寫與排序；訪談當天開現場模式，螢幕一次只放大一題，受訪者說話的同時瀏覽器把語音轉成文字，訪談者當場改錯字，提示與追問句收在旁邊受訪者看不到。結束後匯出成 Markdown、純文字、CSV 或 JSON。資料存在研究團隊自己的 Firestore，沒有中介伺服器。

讓語言模型直接使用 R 的統計工具：假設檢定、迴歸、心理計量、存活分析、時間序列與繪圖。32 個結構化工具共用同一個持續運作的 R 工作階段，資料載入一次後續都看得到。輸出是給人讀的表格，檢定假設不成立時會直接說明該改用哪個方法：Levene 檢定顯著就指向 Welch，期望次數過稀就自動改走 Fisher 精確檢定。

認知網絡分析（Epistemic Network Analysis）的 MCP 伺服器，接 webENA 雲端服務。模型由 rENA 後端計算，數值與官方一致。支援跑模型、繪製網絡圖、組間比較與相減網絡、視窗長度掃描，讓質性編碼到網絡分析的流程接得起來。

Mplus 的 MCP 伺服器。它的輸出是幾百行定寬文字，要查一個適配度指標得自己翻。這套把整段流程接起來：CSV、Excel、SPSS、Stata 轉成 .dat 並產生 VARIABLE 區塊，依模型類型生成語法（CFA、EFA、路徑分析、SEM、中介、成長模型、LPA、LCA、恆等性、二層），執行後把適配度、估計值與警告讀回成表格，也能並列比較多個模型並做量尺化卡方差異檢定。十個工具，Python 撰寫，授權版與 Demo 版執行檔都能用。

觀課時按鈕標記事件，全部對齊課堂時間軸；觀課結束由 AI 產出議課報告，含課堂流程摘要、教學亮點、具體建議與時間分配分析，報告可匯出 PDF。議課因此從印象式回饋轉為看得到證據的討論。內建學習共同體四層次八指標範本，觀察焦點可自訂，並支援多人同時觀同一堂課。改編自國立臺灣師範大學張民杰教授團隊的通用時間線標記數位觀課工具，依創用 CC 授權並於系統內標示出處。

講師外出分享時的隨身場次網站。開一場研習，系統給一組六碼與 QR code 放進簡報首頁；學員掃碼進手機頁面，取簡報、匿名提問、即時投票、簽到與課後回饋都在同一個網址完成，不必註冊也不必安裝。講師端即時看到誰進來、誰在問、票投成什麼樣，散場前匯出 CSV 交給主辦單位。三種畫面分別對應講師後台、投影幕與學員手機。靜態單頁應用直接對 Firebase 說話，沒有自架伺服器，權限全交給安全規則。

上課前十分鐘的隨堂測驗。題目與選項每人不同，教師後台看得到每一位學生的完整作答與學習歷程，而正確答案從頭到尾不會進入學生的瀏覽器。用於所授的教學原理課程。

國中數學的會考題目派送與作答分析。教師依康軒各單元派題，學生用 Google 登入作答，後台即時看到每一位學生的表現。

老師的 AI 備課夥伴，出題、教案、批改與學習機器人收在同一處，學生免帳號掃碼即用。出題與批改走結構化輸出，聊天走串流。資料層可切換：本機用 SQLite 零設定，正式站自動改用 Firestore，所以整套可以自架，資料留在自己手上。Next.js 搭配 Gemini API。

班級親師溝通的單頁站。認識老師、本學期教學重點、行事曆與親師聯絡方式集中在一頁，家長幾分鐘就能掌握孩子的學習環境。

自家烘焙咖啡店的線上平台，核心是烘豆紀錄系統。生豆批次記錄含水率、密度、水活性與篩目，這些數字決定入豆溫與前段火力；即時控制台邊烘邊記，火力與風門的每次調整都留下時間點；曲線分析以滑動視窗最小平方法回歸算升溫率，拆解乾燥、梅納與發展三階段，計算發展率與蓄熱量，並自動偵測升溫率崩塌、回彈與梅納期停滯。最多六爐疊圖，可以一爆對齊比較發展期的斜率差異。另含 SCA 杯測表與 CSV 匯出。