教育科技研究速報

本文指出，使用者與擴增實境介面之相對位置是影響行走中互動效能的關鍵，呼籲重新定義介面位置並針對不同位置設計互動技術。

在巴基斯坦，透過WhatsApp聊天機器人結合LLM與RAG，協助女性突破月經健康污名，提供可信、文化敏感的資訊，並提出以人為本的設計框架。

本研究建立大規模情緒辨識基準，證明手工特徵與對比學習模型在跨資料集與裝置間具有優越的泛化能力。

證明可理解度量衡與準確度可同時優化，提升模型解釋易懂度且保持高分類效能

本研究探討如何透過人類電腦信任量表（HCTS）評估信任傾向，並強調在人機互動中「校準信任」的重要性。

研究發現外籍家務工透過LLM聊天機器人獲得心理安全、語言支援與多功能情感支持。

開發 SpeakSoftly 系統，透過 LLM 生成的即時提示與指引，提升伴侶在衝突對話中的非暴力溝通，並證實同理導引模式最有效。

AI驅動的互動可視化能提升決策合法性與信任，即使結果不符合個人偏好。

開發了一種名為 Semantic Reality 的 AR 系統，透過視覺化物件間的關聯性，協助使用者處理複雜的規劃與組裝任務。

透過臨床醫師訪談與設計工作坊，提出一個模組化遊戲平台，解決現有自閉症兒童運動技能遊戲介入的僵化問題

提出決策導向程式設計模式，並透過 Aporia 追蹤與驗證決策，提升程式設計者對程式碼的理解與參與度。

開發開源遊戲 Purrsuasion，藉由模擬數據提供者與尋求者的角色扮演，研究學生在數據視覺化中的倫理決策與信任形成。