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]。
本研究探討希臘高中生對 ChatGPT-4o 在教學與學習中教育效益與限制的看法,發現學生普遍對 AI 在教育中的應用持肯定態度。
本文提出 CrisiSense-RAG,一種無需特定災難微調即可整合即時社交媒體資料與衛星影像,進行精準災難影響評估的多模態框架。
本研究揭示了社交媒體平台限制API存取,與歐盟數位服務法要求的演算法透明度之間存在矛盾,並提出了政策建議。
本研究探討了中國使用者在抖音和Bilibili等視頻分享平台尋求法律資訊的行為、挑戰,以及信任與社群形成的機制。
本研究透過分析 Reddit 政治論壇的資料,探討陰謀論的語義結構如何隨時間演變,並發現其演變並非單一模式。
本研究提出一個基於適應性學習理論的框架,利用人工智慧技術分類玩家自建的數學遊戲關卡,以實現更個人化的遊戲化學習。
本研究透過工作坊,探討青少年建構小型生成語言模型時,在技術與社會倫理面向的理解,並提出研究新手的AI/ML系統理解框架。
本研究開發並實施了一套針對弱勢高中生的人文中心、大學學分課程,旨在提升其AI素養、倫理判斷能力及升學意願。
本研究探討了高等教育學生對教師及自身使用生成式 AI 的態度,發現學生普遍對教師使用 AI 的有效性和可靠性持保留態度。
本文探討了可解釋人工智慧(XAI)領域固有的「黑箱」演算法問題,強調理解模型應著重於可解釋性而非完全的解釋性。
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