教育科技研究速報

提出可信度框架、動態評估平台 TrustGen，並探討未來挑戰與路線圖

提出以價值為基礎的角色構造與校準方法，顯著降低跨國調查預測誤差，並縮小文化代表性差距。

本文提出模擬退火方法，利用季節切片Wasserstein距離選取最具代表性的氣候年份，顯著提升能源模型資料的代表性。

提出ALSO框架，將多輪社交互動建模為對抗式帶寬問題，並用輕量神經代理預測回報，實現線上策略優化，顯著優於靜態基線。

提出 GreenZ 三層永續 UX 框架，包含數位廢棄分類與 AI 適用決策模型，以降低系統能源消耗與使用者負擔。

開發 Eskwai for Students，RAG 系統為加納法學學生提供12,000+案例與1,400條法規答案，30個月內收集3,100名學生32,000次查詢，評估實用性與倫理。

開發 WhatsApp AI 助教，提供西非中高學校科學個別化學習與評量，並在 2025 年進行 6 個月可行性部署，顯示高使用者滿意度與即時評分功能。

提出 GESD 指標衡量不同群體解釋穩定性差異，並以 FEU 框架同時優化效用、結果公平與解釋公平。

LLM 在高風險決策中，輸出公平但內部仍保留並可被激活的偏見，且此偏見對不同族群非對稱影響

研究顯示大型語言模型在社群平台上編輯人類文字會帶來偏向，並可透過網路放大，改變集體意見。

研究發現機器人審查比人工審查更能提高合規性，且審查語言的效果會隨違規嚴重程度而改變。

透過強化學習決定學生何時使用生成式 AI，可提升學習成效與元認知準確度，且不需額外提示，優於完全自由或完全限制使用。