2026教育科技新局:AI從輔助工具進化為認知夥伴,引發教學與評量體系系統性重構
隨著AI技術從單一工具進化為參與學習全過程的認知夥伴,全球教育正進入系統性重構的新階段 [1]。教育領域正透過AI技術實現教學、評量與角色轉型的深層變革,並在產業端展現出內容與技術雙輪驅動的發展趨勢 [2][5]。
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網路攻擊目標已從傳統辦公資訊系統轉向影響民生的營運技術(OT)環境 [1]。這對高度自動化的科技製造業構成重大威脅,攻擊者可能透過資訊系統滲透進生產設備 [1]。
AI Agent 正從開發端的自動化編碼工具擴展至企業端的語音商業應用 [1][2]。同時,AI 輔助生成的內容也開始對學校與地方政府等公共機構造成行政壓力 [3]。
提出多代理 AI 框架,結合 AR 與 LLM,實時自適應機器人訓練環境
透過生成式 AI 與利益相關者模擬,讓學生實作敏捷需求工程並理解 AI 限制。
透過慢速實體互動與生成式 AI,探討如何以可觸覺的方式重構記憶並提升使用者控制感與創意探索。
本工作坊探討生成式 AI 代理作為數位遺產載體的可能性,並透過虛構與原型設計重新構思記憶、身份與逝者存在。
開發並評估基於彩色點雲的 WebVR 大型實驗室,證明其能提升沉浸式探索與自主學習,獲得學生與工作人員高度滿意。
Eye2Eye框架利用第一人稱視角,透過共同注意、可修正記憶與反思回饋,顯著提升人機協作效率與信任度。
本研究探討不同生成式 AI 參與配置如何重塑協作學習過程,發現共享 AI 促進了協作收斂,而個人 AI 則帶來了更分散的探索。
本文提出以黑格爾認知與弗洛伊德心理動力學為基礎的 AI 教師,並證明認知增強提示與多代理自我/超我架構能顯著提升教學效能。
本文探討生成式 AI 在網頁氛圍編碼中的同質化風險,並提出以「有益摩擦」為核心的緩解框架,透過案例證明可維持設計多樣性。
提出 RIGID 框架,將學習科學研究與生成式 AI 融合於教學設計流程,實現研究導向、情境敏感的實務操作。
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