教育科技研究速報

研究發現職業身份提示會引發 LLM 產生特定的價值觀偏向，而非僅僅是中立的角色標籤。

本文透過建立「目標設定與達成」的控制框架，重新定義了 AI 失控的本質及其風險成因。

本文提出「生成主義」理論，主張在生成式 AI 時代，學習應被視為人類與 AI 之間知識的迭代共建過程。

本文探討從 SEO 轉向 GEO 過程中所產生的權力集中、商業隱私與學術研究與實務脫節的三大風險。

研究發現學生對生成式 AI 的規章意識與實際使用行為關聯性較弱，且存在明顯的政策認知落差。

本文提出「AI 殘骸」概念，探討 AI 系統停用後仍存在的社會技術風險，並提供治理協議。

研究發現員工對「無意義工作」的感知程度，直接預測了其將任務委派給 AI 的意願與可行性。

本研究透過開發的動態工具，全面繪製並分析美國大學 AI 主修與輔修課程的現況與組成差異。

研究發現 LLM 標註者存在多樣化的社會期望偏差，即便總體準確率看似正常，仍可能導致研究結論錯誤。

開發出一種結合教師教學知識與可解釋 AI 的助手，能精準將學生程式錯誤對應至特定誤解並提供可靠回饋。

本研究證實大學生對 AI 自動化工具具有高度接受度，並提出教學設計的三大關鍵支撐策略。

研究探討利用大型語言模型結合情境工程進行 K-12 評分的效果，發現其在理科表現優異，且更適合作為形成性評量工具。