教育科技研究速報

本研究探討了在醫療領域設計的AI資料科學系統如何透過可讀的查詢語言、概念定義等中間產物，支持使用者進行推理、精煉問題，並貢獻其專業知識。

利用使用者對AI生成內容的編輯，將隱含專業知識轉化為隱式領域規範，並透過多代理LLM系統自動調整推理與學習。

本研究開發了SABER框架，結合VR遊戲情境與腦電波(EEG)記錄，探討人類在3D空間中追蹤動態目標時的注意力神經機制。

本研究探討了在AI介導的溝通中，提供不同程度的解釋如何影響使用者對系統隱私保護的信任感。

本研究透過元分析揭示了 AI 在短文自動評分方面的表現落後，並探討了其在不同難度題目、模型架構及文字處理上的弱點。

提出X-MLM框架，結合LLM與跨城知識，提升極端情境下人類移動預測精度

本研究透過分析 TikTok 影片，探討社群媒體如何向年輕世代傳遞價值觀，並比較不同語言模型在價值識別上的表現。

本文探討人工智慧如何重塑科學教育的目標、流程、教材、評估及學習成果，並強調在公平、透明等倫理考量下，應建立負責任且合乎倫理的原則。

本研究利用差異法，評估 Google AI 概覽對維基百科流量的影響，發現其降低了英文維基百科文章的每日流量約 15%。

本文以 Paulo Freire 的解放教育理論為基礎，探討如何設計能抵抗權威控制並促進解放的信息獲取平台。

本文探討了一種新的風險限制審計（RLA）方法，透過檢視選票紀錄與實際投票結果的差異，簡化審計流程並擴大適用範圍。

本研究探討了大型語言模型（LLM）為基礎的自動評分系統，在面對與評量構念無關的因素時的穩健性，結果顯示其在一定程度上具有抵抗力。