教育科技研究速報

提出無需訓練的LLM差分隱私合成方法，並配合即時驗證，實現教育資料共享的實用化

設計並實施以 BFS 為核心的 AI 課程，提升鄉村中學生在科學課程中的問題解決與 AI 理解。

本文提出一款輕巧的指尖觸覺裝置，透過雙馬達機制有效傳遞邊緣與表面接觸的反饋，提升虛擬實境中的物體操作真實感。

本研究提出 StretchBot，一個結合多模式感知與知識圖譜的機器人教練，能根據使用者狀態和環境調整輔助引導，提升伸展運動的適應性。

本研究提出 HarassGuard，一個基於視訊語言模型的系統，能僅利用視覺輸入偵測社群虛擬實境中的肢體騷擾，兼顧隱私與準確性。

本研究透過模擬代理人評估對話式 AI，發現評分品質與問題發現呈現不同的規模效應，揭示了評估模型規模與評估效度的關聯。

Sona 是一個基於 AI 的行動系統，能即時衰減多個特定噪音來源，同時保留使用者所需的聲音，提升對噪音敏感者的生活品質。

本研究透過分析 11,579 個真實世界的 IDE 會話，揭示了 AI 輔助編程如何改變程式設計的工作模式，強調了逐步規範、認知工作轉移和協作管理。

本研究評估了 REMind 遊戲，此遊戲運用社交機器人引導兒童練習反霸凌介入，並促進自我效能、觀點採納與介入策略的學習。

本研究透過系統性測試，揭示了大型語言模型在心理健康議題上回覆中，遺漏關鍵資訊的風險高於產生不實內容，並點出情境與語調是影響回覆品質的重要因素。

本研究探討如何評估溝通視覺化中情感目標的達成，並提出一套從教育、心理等領域篩選評估標準的框架。

本研究探討了多模態大型語言模型識別並理解誤導性視覺化、辨識其背後原因及潛在意圖的能力。