教育科技研究速報

研究顯示年齡、玩家類型與人格特質是影響數位學習遊戲化偏好的主要因素，且學習活動類型亦顯著調節此關係。

批判 AI 安全評估中的擬人化思維，提出更符合機器語言生成的概念框架

本文探討 AI 生成影像如何改變視覺文化，挑戰人類創造力與知覺，並揭示其對社會認知與權力結構的深遠影響。

本文探討了代理型 AI 的發展如何挑戰現有法律及金融監管框架，並主張應將 AI 對齊轉向制度治理，透過設計運行時治理圖譜實現合規行為。

提出一種工具基礎架構，讓大型語言模型在不需微調的情況下，透過自然語言指令即時調整機器人技能，並保持安全與可解釋性。

提出多代理 AI 框架，結合 AR 與 LLM，實時自適應機器人訓練環境

本文提出互動智慧的新範式，打造具備人格化表達、適應性互動及自我演化的數位人類，並提供一個端到端的框架Mio。

AutoClimDS 透過知識圖譜與代理式 AI，能從自然語言指令完整重現氣候科學分析流程，凸顯結構化科學記憶的重要性。

提出 CRAFT-GUI 框架，透過課程化學習與細緻獎勵提升 GUI 任務代理效能

本研究探討了AI輔助病理診斷系統中，自動化偏誤和錨定效應的影響，以及時間壓力與個人特質如何塑造這些偏誤。

研究探討大學 CS 學生對 AI 協作的偏好與需求，揭示 AI 功能與學生期望之差距，為教育 AI 設計提供指導。

提出「wordalisations」方法，利用語境工程將數據轉化為自然敘事，並在球員評估、人格測試與國際調查三個領域驗證其準確性與可讀性。