教育科技研究速報

透過結構化的知識組織者與自我測驗結合，可顯著提升學生的理解與記憶效果。

提出自適應工具信任校準框架，提升工具整合推理模型對工具結果的判斷，減少忽略工具錯誤，提升 4.1%–7.5% 效能

提出一種「行為格狀化」架構，透過連結碎片化行為來推論使用者的深層動機，而非僅僅優化表面任務。

本文透過法醫心理學方法分析 AI 的九大風險特徵，並提出維護人類自主性的三柱韌性框架。

本研究展示了利用 Unity 與 GPU 渲染技術，實時可視化 8‑拼圖 181,440 個可達狀態空間，並證明此完整可視化對學生理解搜尋行為具有教育價值。

利用家庭照片引導的目標導向聊天機器人，促進長者認知與情感互動，減少孤獨感。

系統評估26款商業數位體重管理工具，並透過207人問卷揭示其功能缺口與使用者需求，為未來設計提供指導。

研究透過使用者調查與可用性測試，提出以使用者為中心的手機銀行 UI 設計，提升安全、功能與視覺體驗。

本文主張機器學習本質上是修辭性的，並探討其在商業模式「服務化操縱」中的應用。

提出 X-BCD 框架，利用多模態感測器資料以無監督方式偵測並以自然語言說明家庭日常行為變化，協助臨床監測認知衰退。

本文指出，LLM 基於代理式 AI 的主動性與詮釋能力，使其在殺傷鏈中取代人類判斷，違背現行治理框架，並呼籲國際社群制定對策。

本文提出感測器融合健康對話代理前端倫理設計空間，強調生物識別翻譯的風險與安全指引。