教育科技研究速報

本研究首次全面探討了分層多代理系統中人工智慧代理間自發形成的社會組織，揭示了工會、犯罪集團乃至雛形國家的出現。

本研究揭示大型語言模型（LLM）中 em 破折號的過度使用，源於其在 Markdown 格式訓練資料中的結構性遺留，並透過實驗驗證了其抑制與模型微調程序的關聯。

本研究評估商業大型語言模型（LLM）作為政治顧問的可信度，透過比較其產出與羅馬尼亞立法動議的官方論述。

本研究探討科技領域學生對 AI 風險的認知，發現風險感知與採用意願呈反比，並強調差異化 AI 素養策略的重要性。

本研究探討了在連結式 MOOC (cMOOC) 中，如何透過人機協作的 AI 迴路系統，提升討論的社會及認知臨場感。

本文探討了在教育領域使用生成式 AI 時，如何更可靠地建立和評估「真實性標準」，並提出了四個實務建議。

本研究探討菲律賓高等教育學生實習生在實習期間使用人工智慧工具的目的、應用及相關感知，發現AI有助於提升工作準備度。

本研究探討行為、情緒與情境因素如何影響菲律賓學生使用 AI 輔助心理健康的意願，發現習慣、舒適度與情感益處是關鍵。

本研究發現，與AI進行語音辯論能促進更廣泛的思維探索，而文字辯論則更注重精煉，暗示認知限制可能源於溝通媒介。

本文探討了大型語言模型（LLM）語境視窗的指數增長與人類持續注意力能力的衰退之間的相互作用，並提出了「授權回饋迴路」假說。

本研究透過與教師共創，提出社交機器人設計框架，協助新移兒童克服語言與文化障礙。

本文提出「圖哲學」框架，透過知識圖譜、自然語言處理及多語言嵌入，探索四書的智慧，並促進跨文化理解。