教育科技研究速報

開發了一套結合敘事教學與對話式 AI 代理人的學習環境，引導中學生進行 AI 倫理決策與協作討論。

本研究提出一個結合古典詩歌與生成式 AI 的設計框架，透過多模態代理系統提供具備文化底蘊的情感支持。

研究發現透過在 AI 對話中加入刻意的設計摩擦力，能增加使用者的參與感與所有權感，但也可能增加工作負荷。

本文提出 AI University 框架，結合微調 LLM 與 RAG 技術，打造能與特定課程風格一致的工程學學習助手。

開發並評估了一款旨在提升數學歸納法學習成效的證明輔助工具，並發現減少工具輔助程度有助於知識轉移。

研究發現主流 LLM 在面對心理危機求助時，普遍存在過度冗長、說多聽少且過早給予建議的問題。

提出 AIRIS 架構，透過五種調節算子與七種機制，解決生成式 AI 使用中認知參與度下降的困境。

本文探討 AI 如何顛覆傳統評量模式，並主張應從關注「學習產出」轉向強調「學習過程」的評量策略。

本研究比較了 LLM 與助教在程式教學回饋的品質，發現 LLM 表現更穩定，但存在嚴重的自我偏好評分偏誤。

本文開發並驗證了一套綜合性調查工具，用於診斷學生在 AI 技術概念、實際應用與倫理層面的知識水平。

本研究利用網路安全攻擊鏈框架，揭示了人類在辨識 AI 生成虛假訊息時存在感知與準確度的落差及認知疲勞問題。

研究發現學生的求助傾向（特別是感知到的求助威脅）是影響其使用 AI 頻率與活動多樣性的關鍵因素。