教育科技研究速報

本研究透過多語言辯論式基準，揭示大型語言模型在不同語言與敏感領域中仍保留刻板偏見。

本研究透過博弈論模型，揭示了在公平選拔過程中，不同群體對選拔後價值的感知差異如何影響其投入的努力，進而加劇不平等。

微調 AI 於完整作者作品可顯著提升文本風格忠實度與質量，並降低偵測率，受專業寫手與一般讀者皆偏好。

提出兩來源審計模型，透過可信流與不完美對照，提升偵測公平洗牌的能力。

本文透過系統性文獻與文件回顧，提出明確的 AI 模型與 AI 系統定義，並探討其對法規責任分配的影響。

本研究提出 SciIBI 科學課堂對話基準，評估大語言模型在理解 K-12 科學課堂中教學實踐的能力，發現模型在區分教學法上仍有不足。

對26款大型語言模型進行多維政治心理測量審計，發現大多數模型集中於自由左翼區，並證實單軸評估不足，需多維框架。

本研究證實美感圖像在不同深度學習模型間能產生更相似且對齊的表示，顯示美感具有可量化的形式結構，並提出人機共創的可能性。

本文指出生成式 AI 訓練不受 TDM 或公平使用保護，並揭示訓練資料記憶化帶來的版權風險，提出 ISMIR 可協助建立合規框架。

利用沉浸式 VR 與潛在類別分析，揭示不同城市與 AV/HDV 交互下的行人風險類型差異。

開發首個多語言、模組化的手機預防假訊息應用，並證實其提升使用者數位素養與抗偽資訊能力。

透過共設工作坊，教師提出以夏威夷文化為基礎的 AI 審核工具概念，強調社群導向與知識血統追蹤。