教育科技研究速報

本文提出針對寫作與程式設計任務的特定聲明框架，以取代傳統二元化的 AI 使用宣告方式。

本文探討英國在推動公共部門 AI 化過程中，國家政策與地方執行層面在倫理與實務上的落差與挑戰。

本書透過多學科視角探討 AI 如何既能強化集體智慧與民主韌性，也可能帶來偏見與誤導資訊等風險。

研究發現等級制評量會導致資訊熵大幅下降，造成學生學術特徵的「數據失語」與診斷精準度喪失。

研究開發出 AiAWE 系統，證明開源 LLM 透過 LoRA 微調可達到甚至超越專有模型的作文評分表現。

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。

本研究探討如何將碩士課程從實務導向轉型為研究導向，並證明此轉型能維持正向的學生學習感知。

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。