教育科技研究速報

本文提出一款免費下載的辯論遊戲，旨在提升公眾對人工智慧的理解、批判性思維及論證能力。

FRAME 透過大規模 AI 系統測試與情境觀察，填補了 AI 評估中規模與情境細節之間的差距，提供組織領導者更可靠的決策依據。

本研究探討了工程教育者首次嘗試將生成式 AI 融入課程的經驗，並發現學生在形成性評估中表現有所提升，但技術應用逐漸減弱。

研究顯示年齡、玩家類型與人格特質是影響數位學習遊戲化偏好的主要因素，且學習活動類型亦顯著調節此關係。

提出多代理 AI 框架，結合 AR 與 LLM，實時自適應機器人訓練環境

研究探討大學 CS 學生對 AI 協作的偏好與需求，揭示 AI 功能與學生期望之差距，為教育 AI 設計提供指導。

透過生成式 AI 與利益相關者模擬，讓學生實作敏捷需求工程並理解 AI 限制。

本研究透過混合方法，評估了 LLM 驅動的 BPMN 建模助手，發現其可用性尚可，但信任度較低，尤其在可靠性方面。

開發並評估基於彩色點雲的 WebVR 大型實驗室，證明其能提升沉浸式探索與自主學習，獲得學生與工作人員高度滿意。

Eye2Eye框架利用第一人稱視角，透過共同注意、可修正記憶與反思回饋，顯著提升人機協作效率與信任度。

本研究探討了北韓脫北者在南韓醫療系統中面臨的挑戰，並開發了 Medibridge 應用程式，以提升其就醫溝通能力。

本研究探討不同生成式 AI 參與配置如何重塑協作學習過程，發現共享 AI 促進了協作收斂，而個人 AI 則帶來了更分散的探索。