2026教育科技新局:AI從輔助工具進化為認知夥伴,引發教學與評量體系系統性重構
隨著AI技術從單一工具進化為參與學習全過程的認知夥伴,全球教育正進入系統性重構的新階段 [1]。教育領域正透過AI技術實現教學、評量與角色轉型的深層變革,並在產業端展現出內容與技術雙輪驅動的發展趨勢 [2][5]。
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網路攻擊目標已從傳統辦公資訊系統轉向影響民生的營運技術(OT)環境 [1]。這對高度自動化的科技製造業構成重大威脅,攻擊者可能透過資訊系統滲透進生產設備 [1]。
AI Agent 正從開發端的自動化編碼工具擴展至企業端的語音商業應用 [1][2]。同時,AI 輔助生成的內容也開始對學校與地方政府等公共機構造成行政壓力 [3]。
本研究分析2010-2024年生物醫學文獻,發現共同作者制度快速發展,尤其在中國,並建議學術期刊及評估者更重視透明的作者貢獻資訊。
Berta 以低成本、開源方式實現 AI 醫療記錄,並在阿爾伯塔省醫療系統成功部署,顯示可擴展性與數據自治優勢。
本文利用正式概念分析與關聯規則挖掘,揭示虛擬與真人網紅受眾在情緒、人格與主題互動上的結構差異,指出虛擬網紅引發的外貌與敏感議題負面情緒。
本研究建立模型,揭示了在人機共生中,過度依賴AI可能導致人類能力迅速崩潰的「豐富悖論」,並量化了維持能力所需的練習頻率。
本文提出生成式AI可能加劇知識不平等,重點從存取與使用轉向對資訊的批判性評估,教育程度較高者更擅長辨別AI產出的內容。
探討德國中學生在 AI 辅助程式學習中的批判性思考、倫理觀與性別差異,揭示 AI 逆差與文化脈絡影響。
本研究探討將心理健康、福祉及永續性融入軟體工程課程的策略,透過專案設計與課堂活動,提升學生的人文關懷與社會責任感。
本研究提出一種集成專用LLM架構(ES-LLMS),透過規則基礎的協調器與可解釋的貝氏知識追蹤模型,提升適性輔導系統的可靠性、可控性與教學品質。
本文提出 BioShield,一種針對生物領域大型語言模型(Bio-LLMs)的應用層防火牆,旨在防禦潛在的雙重用途攻擊,保障生物研究安全。
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