教育科技研究速報

本研究系統性分析七款大型語言模型在尼泊爾文化背景下的性別刻板印象，並提出結合顯性與隱性偏見的評估框架。

本文探討將大型語言模型（LLMs）作為研究人類行為、文化和道德推理的科學工具，作為人工智慧研究中生產力和對齊之外的第三個重要方向。

本研究預測，川普政府提議的聯邦研究經費削減將嚴重影響美國大學，特別是在 STEM 領域，導致大量教職員研究經費不足。

本研究提出 DeepScope，利用深度學習分析未培養水樣的顯微鏡影像，大幅縮短水質安全檢測時間並降低成本。

本研究展示了GSI D-Hub平台，利用可解釋AI促進發展、科技和金融領域的透明匹配，提升數據品質與決策信心。

XInsight 是一個受心理諮詢啟發的多智能體框架，旨在透過模擬「探索-洞察-行動」模式，提升網上心理健康支援的透明度與有效性。

本研究透過兩個實地實驗，探討社交證明（如 GitHub 星星數、下載次數）對開源軟體下載量及開發者參與度的影響，結果顯示其影響微乎其微。

本文認為教育中 AI 濫用問題的核心不在於偵測，而在於學習過程的透明度降低，並提出學習可見性框架以促進 AI 的道德整合。

本研究分析Reddit上關於脫歐的討論，發現意見極化主要源於自我選擇和回音室效應，而非觀點交流。

本研究探討了學生如何運用生成式人工智慧（AI）於設計專案，並強調能動性、領域知識、想像力與品味等關鍵能力在人機協作中的重要性。

本文探討生成式AI如何提升K-16+階段的科學素養，並提出整合教學、學習與評估的架構，以應對AI時代的挑戰。

本研究透過因果推論方法，量化了作者種族、性別和機構所在地對學術論文接受度排序的獨立影響，揭示了系統性偏見的存在。