教育科技研究速報

本研究揭示青少年如何利用生成式 AI 進行情感調節、創意實驗與身份認同發展，並提出三種參與意圖框架。

本文為人機互動（HRI）領域中常被混淆的三個核心概念提供了一套一致且清晰的概念基礎與定義框架。

研究證實透過整合面部表情特徵（AU）至提示詞中，能顯著提升 LLM 教學代理人的共情回應能力。

研究證實互動式學習能顯著提升學生的學業成績與情緒參與度，但需警惕可能導致的認知負荷問題。

研究證實結合對話式 AI 教師的混合式學習平台，能顯著提升學習成效與學習參與度。

本文提出將工程成熟度重新定義為「認識論工作」，強調系統轉移所需的知識需透過持續工程努力而非僅靠原型開發來獲得。

研究發現 LLM 能模擬人類的集體信念更新趨勢，但在效應強度與調節模式上與真人數據存在差異。

本文指出消費級 VR 頭戴裝置的瞳距設計多以成人為標準，可能導致兒童在心理治療與研究中產生感知偏差或排除現象。

開發 Eco-Bee AI 代理，將行星邊界框架轉化為個人化建議，以驅動大學生的永續生活行為改變。

本研究系統性分析了九種 AI 系統引用文獻的呈現方式與品質，發現系統間差異巨大且使用者互動率極低。

研究證實 NEFFY 2.0 社交機器人能透過觸覺引導呼吸，顯著降低難民群體的感知壓力。

本研究發現自發性對話中的行為同步現象（Entrainment）與感知溝通品質呈正相關。