AI 衝擊學術誠信:高等教育面臨評量重塑與信任危機的雙重挑戰
隨著 AI 工具演進至能完成複雜任務的自主代理人階段,高等教育機構正被迫重新思考評量設計與學習驗證方式 [1]。目前學術界在應對 AI 作弊問題上,正陷入監控與說服兩種防禦策略的掙扎中 [2]。
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隨著 AI 工具演進至能完成複雜任務的自主代理人階段,高等教育機構正被迫重新思考評量設計與學習驗證方式 [1]。目前學術界在應對 AI 作弊問題上,正陷入監控與說服兩種防禦策略的掙扎中 [2]。
教育科技領域正進入 AI 深度整合期,學習分析與預測模型在提升個人化學習的同時,也面臨透明度與倫理挑戰 [2]。此外,學生對 AI 的負面情緒上升,且學術評量制度正因 AI 代理技術的演進而被迫重新設計 [3][4]。
教育領導者正透過 CoSN 2026 年會探討如何建構創新的學習環境 [1],同時高等教育界也面臨 AI 技術帶來的數位素養與威脅評估等新議題 [2][3]。
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。
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。
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。
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