AI 衝擊學術誠信:高等教育面臨評量重塑與信任危機的雙重挑戰
隨著 AI 工具演進至能完成複雜任務的自主代理人階段,高等教育機構正被迫重新思考評量設計與學習驗證方式 [1]。目前學術界在應對 AI 作弊問題上,正陷入監控與說服兩種防禦策略的掙扎中 [2]。
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隨著 AI 工具演進至能完成複雜任務的自主代理人階段,高等教育機構正被迫重新思考評量設計與學習驗證方式 [1]。目前學術界在應對 AI 作弊問題上,正陷入監控與說服兩種防禦策略的掙扎中 [2]。
教育科技領域正進入 AI 深度整合期,學習分析與預測模型在提升個人化學習的同時,也面臨透明度與倫理挑戰 [2]。此外,學生對 AI 的負面情緒上升,且學術評量制度正因 AI 代理技術的演進而被迫重新設計 [3][4]。
教育領導者正透過 CoSN 2026 年會探討如何建構創新的學習環境 [1],同時高等教育界也面臨 AI 技術帶來的數位素養與威脅評估等新議題 [2][3]。
本研究揭示了人們在日常生活中同時使用多種大型多模態語言模型(MLLM)的習慣,並探討了其在模型間協調、信任校準及對話管理上的挑戰。
本研究探索了利用大型語言模型(LLM)生成個人化想像暴露劇本,以輔助治療社交恐懼症的可行性,並初步驗證了其在臨床上的潛力。
開發一個對話式 AI 網頁平台,整合履歷、面試、正念、語言學習等多元工具,協助低收入芝加哥居民提升就業準備與生活品質。
本研究釋放 EDU-CIRCUIT-HW 資料集,評估多模態大語言模型解讀大學 STEM 科目學生手寫解題的準確性,揭示其在理解複雜手寫邏輯方面的潛在缺陷。
本研究審查了四種大型語言模型在 41 種職業中生成的人格化資料,發現模型在種族和性別呈現上存在偏差,並加劇了職業隔離。
本文提出「社交思維智能」的概念,強調個體與群體智能的動態交互,並探討其在人類與AI系統中的應用與培養。
本研究探討希臘高中生對 ChatGPT-4o 在教學與學習中教育效益與限制的看法,發現學生普遍對 AI 在教育中的應用持肯定態度。
本文提出 CrisiSense-RAG,一種無需特定災難微調即可整合即時社交媒體資料與衛星影像,進行精準災難影響評估的多模態框架。
本研究揭示了社交媒體平台限制API存取,與歐盟數位服務法要求的演算法透明度之間存在矛盾,並提出了政策建議。
本研究探討了中國使用者在抖音和Bilibili等視頻分享平台尋求法律資訊的行為、挑戰,以及信任與社群形成的機制。
本研究透過分析 Reddit 政治論壇的資料,探討陰謀論的語義結構如何隨時間演變,並發現其演變並非單一模式。
本研究提出一個基於適應性學習理論的框架,利用人工智慧技術分類玩家自建的數學遊戲關卡,以實現更個人化的遊戲化學習。
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