教育科技研究速報

研究發現生成式 AI 能顯著縮小兒童說故事品質的差距，扮演「提升下限」的角色，但對敘事結構的提升有限。

本研究透過臨床與使用者視角，探討腦機介面（BCI）遊戲在腦性麻痺復健中的設計限制與代理感問題。

提出一種利用大型語言模型（LLM）作為行為合成引擎，從稀疏且異質的使用者互動訊號中即時生成自適應介面的技術架構。

本研究探討不同績效指標與回饋時機如何影響 VR 遊戲玩家的表現與感知，旨在優化動態回饋設計。

本研究探討 AI 評量量表（AIAS）在不同高等教育環境下的實施經驗，揭示了從政策轉化為教學實踐的關鍵影響因素。

本研究提出一種計算認知模型，證明語義分組若能與空間佈局一致，能有效提升人類視覺搜索的效率。

本研究探討使用者如何利用生成式 AI 引導溝通策略，發現其能促進自我反思與情緒調節，但也引發自我懷疑。

研究發現同理心雖難被使用者察覺，卻能透過邊緣路徑有效提升運動步數與遵循建議的意願。

研究探討多模態提示（如草圖）如何影響設計學生的創意表現，並發現草圖能提升流暢度但使用者仍偏好文字提示。

提出 HiLSVA 系統，透過人機協作架構提升科學視覺化過程中的透明度、控制力與分析推理能力。

本研究透過與非正式教育體系中的非裔美國人社區共同設計 AI 教育課程，探討成人 AI 素養的實務現況。

提出一種僅需標準攝影機與紙本鍵盤佈局，即可實現高效鍵盤區域識別與指甲顏色偵測按鍵的新型虛擬鍵盤系統。