教育科技研究速報

提出將影片資料同步、註解與轉換三種視覺化類型整合進 Vega 語法，並透過分訊號架構與編譯時優化，實現高效即時影片互動。

提出跨領域框架與分類法，重構 AI 精神健康工具評估，強調臨床、社會與公平三重維度。

本文提出預測市場不僅是預測工具，更是協調機制，並開發信號可信度指數以評估其行為影響力。

實驗證明大型語言模型易被邊緣科學資料操縱，產生可信但錯誤答案，威脅科學素養。

提出一套分面化模型，細緻記錄 AI 在文本產出中的角色與流程，提升透明度與責任追蹤。

本研究開發並實驗了ITAS多代理智慧輔導系統，證明代理專化、雲端基礎設施與對話式分析能在真實課程中提升可靠性、成本效益與課程洞察。

研究發現大型語言模型在模擬哲學觀點時會系統性地抹除觀點多樣性，產生人工的虛假共識。

提出一種利用大型語言模型將教學材料自動轉化為結構化 TMK 模型的新方法，大幅提升 AI 導師系統的開發效率。

研究指出玩家偏好情境相關、結果導向的指標，並證實簡易圖表比複雜視覺化更易理解，提供實用的儀表板設計原則。

開發語音 AI 產前護理系統，讓巴基斯坦孕婦自行生成 EMR，提升自我管理與醫療決策參與

Vibe coding 讓臨床醫師以自然語言提示 LLM 迅速原型化專屬軟體，縮短創新迴路。

本文建立兵馬俑資料集，運用 GAN 與隨機森林分析特徵分佈，並以可視化方式呈現整體遺產特徵，提供統一且直觀的分析框架。