教育科技研究速報

本研究提出任務行動品質向量（MAQV）框架，並運用大型語言模型分析 AAA 遊戲任務，旨在提供遊戲設計者系統化的任務設計分析工具。

本研究提出 SynBullying，一個利用大型語言模型模擬真實霸凌互動的合成對話資料集，提供一個可擴展且合乎倫理的網路霸凌偵測研究方案。

本研究提出資訊決定評分法(IDS)，利用大型語言模型分析自由文本，生成與傳統評量量表協同校準的項目，提升測量精確度與效度。

利用代理式LLM模擬多元利益相關者對話，生成公平且可擴展的決策建議。

本研究透過介入一致性測試框架（ICE-Guard）揭示大型語言模型在決策中存在的系統性偏差，並發現權威與框架偏差遠超人口統計偏差。

本研究提出一個「合成-編碼」框架，利用大型語言模型自動化從網路上提取多維度的政治人物傳記，解決政治科學研究中的長期瓶頸。

本研究探討了 AI 產生的支持如何符合或違反線上健康社群的規範，並揭示了潛在的風險與影響。

調查230名二年級 CS 學生對 AI 倫理與社會影響的性別差異與關注領域

本文提出以人為中心的「智力管家」框架，透過五項原則協助學生與教師在 AI 影響下負責任地創造與管理知識。

本研究探討了軟體工程師在使用智能編碼助理時的認知投入程度，發現其投入度隨著任務進程下降，並指出當前設計缺乏促進反思與理解的機制。

本文透過設計小說，探討2036年以AIoT為基礎的居家照護系統如何侵蝕個人自主性，並提出對抗策略以重獲隱私。

FACET 是一個面向教師的多智能體框架，旨在透過整合動機、表現和學習差異，支援更有效的差異化教學，解決傳統 AI 工具忽略學習情境的缺點。