教育科技研究速報

研究發現，參與 Google Summer of Code 等貢獻事件的新人更易成為核心貢獻者，且留存時間更長，且不同入門方式形成不同參與節奏。

透過五週參與式設計，11年級拉丁裔學生與教師共同制定生成式 AI 的使用與教學，形成三項批判性 AI 文識實踐。

提出社區基礎 AI 學習框架，透過本土化權威分配與情境辨識，促進公平且具參與性的 AI 文識。

系統評估八種生成方法對模擬問卷回覆的影響，發現限制式生成最能提升個人及子群體的對齊度，推論輸出並非一致改善結果。

提出一個平台獨立的教育微服務 API，促進跨平台自動化，並已在四所機構實作驗證。

本研究透過30次30天模擬，驗證LLM代理在Reddit類論壇中的行為與結構相符，並指出stateless設計帶來的毒性與互動差異。

AI 助手在不同文化背景下提供的建議普遍偏向西方個人主義，顯示大型語言模型存在跨文化價值偏差

大型語言模型在重寫個人敘事時，會導致語調、語法等風格趨向規範化，削弱原作者的個人聲音與情感特徵。

提出一套關係原型分類，將AV與AI代理互動結合，為跨領域研究提供新框架，並提出初步研究問題，促進社會影響評估。

提出以資料漫畫為核心的包容式學習分析框架，提升大眾對 AI 倫理的理解與持續學習。

提出以互惠治理為基礎的共進理論，將人機關係視為可調節的共生動態，並提供數學模型與治理原則以確保穩定與公平。

研究顯示大型語言模型能辨識人類社群的道德動態，但在高共識的危險情境中，往往缺乏具體行動授權，呈現「無授權認知」模式。