教育科技研究速報

本研究透過訪談揭示了視覺化註解設計背後的隱性知識、決策準則與實務權衡。

開發 Narrix 工具協助新手作者識別範例故事中的敘事策略，並透過受控生成技術將其應用於自身創作。

本研究透過在地化的課程設計，成功提升了偏鄉女孩的程式設計自我效能感與科技職業志向。

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。

本文介紹 COSMIC 系統，利用 LLM 與數位分身技術，在類比太空任務中提供情感支持以緩解極端隔離壓力。

研究提出 GUIDE 系統，透過生成式體驗動態調整互動結構，能有效減輕壓力並提升使用者體驗。

本研究透過分析 Character AI 的大量負面評論，揭示了軟體版本更新如何影響用戶評價，並探討其潛在的心理影響。

研究發現 LLM 的分層鷹架回饋雖能提升參與感與支持感，卻因增加認知負擔而導致學習表現下降。

本文指出靜態的 AI 價值對齊方法存在結構性缺陷，主張應從「靜態規格」轉向「開放式規格」以應對 AI 的演進。

開發名為 Mina 的多語言法律 AI 助手，透過 RAG 技術為孟加拉低收入族群提供低成本且精準的法律諮詢。

本研究透過多維度基準測試，評估 LLM 在檢測針對不同人口特徵之社會偏見的效能與侷限性。

本文探討利用 LLM 進行自動化考試評估的初步嘗試，並揭示了 AI 在評分一致性與邏輯準確性上的關鍵挑戰。