教育科技研究速報

本研究透過結合學術成績動能、人口統計與 LMS 互動數據，成功建立高召回率的模型以預測電腦科學新生之不及格風險。

本研究透過教育中心框架分析迦納 AI 策略，發現其雖強調國家 AI 就緒度，但在學校層級實施與教師素養方面仍有不足。

研究發現 LLM 在提供財務建議時存在顯著的宗教偏見，僅有 12-18% 的建議能保持中立。

研究證明結合生成式 AI 與強化學習進行主動式練習題排序，能顯著提升學生的學習成效與參與度。

研究發現導師制度能強化計算身份中興趣、能力與歸屬感的連結，並有效緩解自我懷疑與冒名頂替症候群。

本文提出將自動評分系統應用於理論電腦科學課程，利用 DOMjudge 框架實現邏輯學練習的即時回饋。

本文介紹一種結合嵌入式系統與柏青哥遊戲的專題式學習設計，旨在讓學生透過實作掌握形式化方法中的執行時監控技術。

本研究展示如何結合非裔未來主義與生成式 AI，透過敘事教學提升非裔女孩的 AI 素養與自我認同。

研究發現大型語言模型能模擬人類在應用規則時的決策模式，顯示其對「規則」概念具備深層掌握能力。

提出一種基於資訊理論的新型評分機制，能同時兼顧生成內容的準確性與原創性，並透過強化學習優化大型語言模型。

本文透過回顧 937 篇文獻，揭示數位科技如何從干擾資源分配演變為可能侵蝕高階認知的風險。

本文探討使用者對對話式 AI 建立關係信任後，可能面臨被機構利益操縱、剝削與監控的「虛假朋友困境」。