教育科技研究速報

研究發現 LLM 在處理醫療資源分配時，其決策會因上下文是否包含先前的回應而產生截然不同的機率偏移。

研究發現大型語言模型在神經發展障礙評估中，雖展現高智識謙遜，卻與人類專家一樣存在決策不一致與還原論式的觀念偏誤。

本文探討公共排名與個人化推薦在不同供應限制下，如何影響決策效率與社會福利的分配。

研究發現財務建議的評價受溝通風格與來源標籤共同影響，且錯誤標籤會顯著改變使用者對 AI 建議的信任度。

本文介紹如何透過設計具備分支路徑、真實後果與角色扮演的情境式學習，來提升員工的決策訓練效率。

研究指出強制進行兩兩比較會因忽略個體內部的多元價值觀，導致偏好學習失真，並建議允許表達「猶豫」以提升準確度。

研究發現 AR 嵌入式視覺化雖有助於空間映射，卻因視覺錯覺與高度真實感導致使用者對 AI 過度依賴。

本文主張透過強化人類的實務判斷、美德與直覺，來緩解 AI 系統不透明性所帶來的倫理與控制風險。

本文探討如何評估 LLM 在執行高風險排序任務時的一致性，並提出結合內部與外部指標的可靠性評估框架。

本文提出從單純追求預測準確度轉向以「干預導向」為核心的框架，以應對自動化決策系統對社會組織的影響。

Ray Resendez IV 分享如何透過決策紀律、問責機制與高壓領導，打造可衡量且可持續的領導轉型。

提出一種兩階段方法，解決對話中失敗證據稀疏的問題，實現更精準且具成本效益的早期失敗預警。