教育科技研究速報

OOPrompt 將提示工程轉為可操作的物件化流程，提升模組化、迭代與重用效率，並驗證其對使用者體驗與效能的正面影響。

本文提出將大型語言模型作為分析合作者，透過對話式迭代，協助研究者外化決策規則、發掘潛在維度，並在不同文化背景下調整框架編碼書。

提出將人工智慧設計為以互惠為核心的關係式工具，強調學習者與 AI 的互動應是有目的、有限制的合作，而非替代人際互動。

研究透過混合媒體與MR技術，設計餐廳點餐助手，減輕跨文化新移民的語言與認知負擔。

透過內容分析與 CDT 對照，設計符合 AWW 需求的模組化學習與遊戲化複習方案。

研究發現新手程式設計師對 AI 的信任感與其是否遵循 AI 建議之間並無直接關聯，但表現優異會提升信任。

EvoGraph 透過圖形化歷史記錄，降低 AI 編程工具的線性限制，提升開發者探索、比較與回溯 AI 生成程式碼的效率與認知負擔。

提出三元循環框架，將AI共同主持直播中的三方互動視為持續雙向調整，並以策略性失配維持參與。

研究顯示，長者透過可自訂的實體輸入視覺化工具，能在日常收集資料時即時洞察並反思健康模式，提升參與感與滿足感。

利用 VLM 與 YAML 介面，SPRITE 能自動將靜態截圖轉換為可編輯的遊戲 UI，提升開發效率並解決複雜嵌套問題。

CentaurTA Studio 透過人機協作與自我優化，提升主題分析的準確度與效率，達到92%準確率並縮短迭代時間至25分鐘。

提出 InsideOut 基準與代理人框架，量化並有效減少大型語言模型在跨文化面試腳本生成中的內部者偏差。