教育科技研究速報

結合神經符號的Rulemapping提升網路仇恨言論分類準確率，並避免範圍漂移。

研究發現生成式 AI 的引入雖會降低社群認可感，但能透過擴大需求與競爭激勵，使部分專業人員增加參與度。

提出跨學科框架與模板，明確 AI 監督架構與流程，並列舉研究挑戰。

本報告彙整了華盛頓州 12 個學區在 2025-26 學年上半學期，教師使用 Colleague AI 平台的初步數據與觀察。

本研究探討利用 RAG 技術生成多模態教材對學術英語學習者的成效，證實適當引導的 AI 生成內容能有效提升學習體驗。

提出 SkillSmith 框架，透過離線編譯技能包以減少 LLM Agent 在執行任務時的冗餘上下文與推理開銷。

提出互動式心智評估，發現靜態基準提升不一定改善人機互動效果。

將多代理執行視為受限狀態機，透過意圖路由器與狀態感知派遣器提升任務完成率並消除非法操作

DeepSlide 提供全流程 AI 幫助，結合時間預算、邏輯規劃與互動式練習，提升演示節奏與敘事流暢度。

提出 SVSP 方法，利用線性 SVM 分割蒸餾資料，重現黑盒 RL 策略，平均回報提升 7.4%，並大幅減少子策略數量。

本文提出 HAI-Eval 基準測試，旨在透過「協作必要型」任務評估人類與 AI 在編程任務中的協同效應。

提出 DiscussLLM 框架，透過兩階段數據生成技術，訓練模型在多輪對話中主動判斷何時介入討論。