教育科技研究速報

本研究首次證明，透過聲音與觸覺刺激可改變胃部內感受行為，為未來非侵入式的情緒與行為調節應用提供依據。

本文探討了在人機互動日益模糊的背景下，如何設計對話型 AI 系統以確保身份透明度，避免使用者誤信或洩露敏感資訊。

生成式 AI 在設計、實作、測試與文件化階段顯著縮短時間，70% 開發者每日使用，但規劃階段效益有限，需加強治理。

本研究探討如何利用結構感知檢索增強 LLM，提升網頁環境下科學視覺化流程的可靠性，降低人工修正成本。

本研究提出 One Kiss 系統，透過表情符號與草圖雙流輸入，實現情感驅動的漫畫創作，讓使用者從提示工程師轉為敘事導演，並促成類型流動。

本研究揭示，即使 AI 系統的決策結果相同，推薦驅動設計會降低使用者對證據的標準，導致判斷中產生隱藏偏誤。

本研究探討了 AI 輔助寫作工具 VISAR 在大學寫作課程中的應用，發現學生積極參與規劃與批判性思考，並獲得可衡量的學習成效。

本研究分析大型語言模型在數學輔導中的教學策略與語言特徵，發現其品質逐漸接近專家，但仍有其獨特的教學模式。

本研究透過分析 2026 年中東衝突初期，評估大型語言模型在資訊不完全的環境下，進行地緣政治推理的能力。

本研究透過觀察AI代理社群，揭示了AI在無人干預下學習、教學及建立信任的自然過程，為教育AI的設計提供新視角。

本研究透過使用者研究，揭示了在 AI 生成 3D 環境中，使用者在空間結構表達上的困難、沉浸感的形成方式，以及迭代過程中的挑戰。

本研究表明，大型語言模型（LLM）能顯著提升生物學新手在生物安全相關任務上的表現，甚至超越專家水平。