教育科技研究速報

本研究提出 GuardEval 基準數據集及 GemmaGuard 模型，旨在提升大型語言模型在辨識隱含偏見、仇恨言論及安全問題方面的能力。

本研究探討了將專家注視模式視覺化，以協助程式碼新手理解新程式碼庫的效果，並設計了 GazePrinter 工具。

SurfaceXR 結合頭戴裝置手部追蹤與智慧手錶IMU數據，提供更準確、舒適的表面互動方式，並提升XR環境中的輸入體驗。

本研究探討了在大型語言模型（LLM）上訓練「不可能物體」時，分析性與合成性微調對模型概念生成能力的影響。

本研究共同設計一款社交輔助機器人Maple，旨在透過教師引導，為加拿大新移民兒童提供個人化的英語和文化學習練習。

Adapt4Me 是一個基於貝氏主動學習的去中心化環境，能讓使用者無需專家指導，即可輕鬆個人化語音辨識模型。

本研究探討了生成式 AI 如何透過領域特定的引導，促進批判性思考，並強調設計決策對引導效果的影響。

Sense4HRI 是一個基於 ROS 2 的框架，旨在整合生理訊號並同步記錄，以提升人機互動中對使用者心理狀態的評估能力。

本研究透過分析使用者語音中的聲紋特徵，探索其作為衡量使用者體驗的替代方案，並發現語音特徵與使用者滿意度之間存在顯著關聯。

本研究提出ConSearcher，一款利用大型語言模型及成員人設，提升線上社群對話式資訊搜尋效率與使用者參與度的工具。

本研究發現，在 VR 演唱會重現中，抽象的生理訊號視覺化表現比真實的影像更能與原始現場觀眾的生理反應產生同步性，提升共感體驗。

本研究探討肌電圖（EMG）和超音波（UI）技術如何使控制音高的肌肉活動可見，以提升聲樂訓練的成效。