教育科技研究速報

本研究透過對保加利亞學生的調查，探討使用者對聊天機器人提供情緒支持的態度、使用現況與潛在疑慮。

研究發現教師設計的 Custom GPTs 能透過系統、敘事與代理感三個維度，有效提升學生的學習沉浸感。

本研究利用 LinkedIn 數位足跡數據，揭示了全球高潛力畢業生流動的高度集中性、性別差異及專業分佈特徵。

本文介紹了一種將程式設計基礎與離散數學整合的創新課程模式，旨在應對生成式 AI 對傳統程式教育的挑戰。

本文提出「AI 藍圖（AI-Blueprints）」概念，為電腦科學課程提供結構化的 AI 技術整合框架與開放教育資源。

研究證實互動式學習能顯著提升學生的學業成績與情緒參與度，但需警惕可能導致的認知負荷問題。

研究證實結合對話式 AI 教師的混合式學習平台，能顯著提升學習成效與學習參與度。

開發 Eco-Bee AI 代理，將行星邊界框架轉化為個人化建議，以驅動大學生的永續生活行為改變。

研究展示了透過學術著作提取專家推理系統並轉化為 AI 代理人，其表現已能達到甚至超越資深講師水準。

研究發現展示創作過程的努力線索能顯著提升作品的真實感與價值，且能部分彌補 AI 作品的真實性缺口。

L&D 團隊投資自動化，但缺乏操作素養，無法有效評估、配置與排除工作流程問題。

本文闡述任務分析的概念、主要類型與實務範例，並提供教學設計師如何策略性運用此工具提升學習成效的步驟。