教育科技研究速報

本研究提出一套隱私保護的視覺語言框架，利用本地開源LLM偵測醫療對話中的同意與指示語句，並生成對應機器人手勢，達成高準確率與人類相似度。

建立干擾框架測試LLM道德判斷的穩定性與可操控性，發現觀點轉換最易導致判斷波動

建立醫療機器人失敗情境下的多模態資料集，揭示失敗對情緒與控制感的負面影響。

Aletheia 擴充功能結合 RAG 與 LLM，提供透明、證據化的假新聞偵測與互動討論，並在實驗中優於現有基準。

研究發現大型語言模型在生成任務表現優秀，但在評估任務上表現較差，甚至在缺乏專業知識時仍能給出可信評價，揭示生成式 AI 的評估悖論。

提出耳戴式「筆」裝置，透過短暫啟動的語音視覺協助，改善使用者的自主感、認知流暢度與社交舒適度。

比較 Bandit 與 LLM 在健康行為干預中的訊息選擇與生成，發現 LLM 更受用戶喜愛但 Bandit 無顯著提升。

本研究探討了社交輔助機器人（SARs）在小學階段，協助學生練習同儕調解技巧，以解決衝突的可能性，並發現學生普遍對此活動反應正面。

透過即時透明度調整的幽靈手，VR 鍵盤學習者在無外部提示時能更準確、保持技能，顯示自適應提示有效提升短期保留。

開發可解釋智能評估平台XIA，透過可視化認知診斷與對比說明，提升預備教師的評估素養與反思能力。

開發 ProxyMe VR 原型，探討 AI 生成語音化身如何成為使用者自我表達的一部分。

開發並驗證一種根據訊息緊急程度動態調整空間位置的混合實境通知系統，顯著降低使用者工作負荷與挫折感。