教育科技研究速報

本研究探討了AI在與青少年互動時應負有的責任，並強調擬人化設計在降低風險、促進青少年自主性和技能發展方面的作用。

本研究探討使用大型語言模型（LLM）預測K-5數學及閱讀測驗題目難度之可行性，並發現基於特徵提取的策略優於直接估算。

本研究探討了社交輔助機器人（SARs）在小學階段，協助學生練習同儕調解技巧，以解決衝突的可能性，並發現學生普遍對此活動反應正面。

提出一套微調大型語言模型的框架，使其能為六個年級層級產生符合閱讀水平且保持事實正確的教學內容，並證明其在實驗中顯著提升年級對應度。

研究發現教師對 AI 的正向態度高、負向態度低，且 AI 素養中等，且高學歷教師正向態度與素養較高，低學歷教師負向態度較高。

大多數自訂學習平台失敗並非因程式碼問題，而是開發初期兩週所做的架構決策不佳，本文探討了五個關鍵的架構決策。

本文是 eLearning Industry 網站的嘉賓作者文章精選，涵蓋了電子學習和學習發展領域的熱門話題。

本文探討了AI平台如何改變講師與教育工作者的角色，並協助學生更深入地理解和記憶資訊。

本文以隱藏蔬菜在甜點中為比喻，強調將檢索練習融入有趣的活動中，能有效增加學習效果，並特別適合在小學教育中應用。

這篇文章分享了一位母親在未經語言治療師協助下，透過自我學習和觀察，支持其次子語言發展的經驗。

本文透過「盒子」隱喻，闡述工作記憶容量受個體差異、資訊內容及複雜度影響，提醒教育者可透過優化教學設計提升學習效果。

一項研究顯示，過去二十年來，美國民眾從事閱讀活動的時間平均每年下降 3%，從 2004 年的 28% 降至 2023 年的 16%。