教育科技研究速報

本研究提出一種基於高斯過程的雙軸主動學習方法，能更精準且快速地評估工作記憶中空間與特徵負載的交互作用。

研究提出 EiCAP 框架，透過心理學分類法與專門訓練，顯著提升 LLM 在情感智能上的表現。

本研究透過重現實驗發現知識追蹤模型效能受練習軌跡與題型影響，並提出利用隱私保護基礎設施進行研究複製的方案。

本文提出一個由七個可審計組件構成的框架，旨在提升 LLM 使用者模擬器的透明度、一致性與公平性。

本文為試算表開發預測性自動補全功能，提出了一個包含手動策劃數據集與線上評估框架的新基準測試。

提出一套結合臨床需求與音訊設計流程的框架，用於開發將身體動作轉化為聲音的運動復健技術。

開發並評估 Fabula 系統，透過敘事學理論與參與式 AI 技術，協助作家進行層次化的故事規劃與創作。

研究探討透過「數據驅動問題」與「假設分析」產生的認知摩擦，如何幫助臨床醫生減少對 AI 的過度依賴。

透過跨學科共同設計，提出超越傳統對話框的雙層支架框架，以提升智力障礙者的生成式 AI 使用體驗。

研究發現學生雖大幅增加 AI 工具的使用聲明，卻極少具體說明 AI 在作品中的實際貢獻，顯示問責機制存在落差。

本文提出 AI 輔助會導致人類因認知資源耗盡而逐漸讓渡自主權，並強調設計應包含主動恢復能動性的機制。

開發 SpheriCity 原型系統，透過強化證據溯源與結構化合成，解決 LLM 在永續報告分析中的幻覺與透明度問題。