教育科技研究速報

提出一種利用大型語言模型將教學材料自動轉化為結構化 TMK 模型的新方法，大幅提升 AI 導師系統的開發效率。

開發一套利用大型語言模型將 EEG 與心血管數據轉化為可讀報告與個性化音樂建議的原型，實現家庭音樂療法的自動化與可解釋性。

利用Unity模擬，首次量化不同車型在多場景下，行人能看到的車身部位，並提出兩個關鍵顯示區域建議。

本文提出並分析了針對人類決策者的特徵高亮演算法，揭示其對不同人類解讀方式的影響與計算可行性。

本研究開發並驗證了一套評估工具，用以衡量公眾對生成式 AI 失敗模式、風險及責任歸屬的認知程度。

開發語音 AI 產前護理系統，讓巴基斯坦孕婦自行生成 EMR，提升自我管理與醫療決策參與

Vibe coding 讓臨床醫師以自然語言提示 LLM 迅速原型化專屬軟體，縮短創新迴路。

本文建立兵馬俑資料集，運用 GAN 與隨機森林分析特徵分佈，並以可視化方式呈現整體遺產特徵，提供統一且直觀的分析框架。

LLM 生成的反駁能改變 30% 以上老年人與年輕人道德判斷，且低認知功能者更易受影響，顯示 LLM 既可作認知卸載亦可能帶來說服風險。

AI 介入少數族群支持時，匿名傳遞雖提升參與度，但降低心理安全與滿意度；相反，AI 生成獨立反駁則能提升滿意度並減少邊緣化。

多代理AI系統的共識結構會加速使用者意見改變並提升自信，形成社會證明偏差；相反地，少數異議則促進深思。

開發 AI 模擬教室環境 ArguMath，協助預備教師練習數學討論的組織與提問技巧。