教育科技研究速報

本研究提出一種以目標為中心的評估方法，旨在幫助組織選擇最適合其目標的隱私保護設計（PbD）需求工程方法。

本研究揭示了在工作場所中，人們對 AI 管理者的性別認知，與對人類管理者的性別偏見相似，尤其在獎勵分配後更為明顯。

本研究評估了七種前沿大型語言模型在政治議題上的說服力，發現其優於傳統競選廣告，並揭示模型間存在差異。

本研究分析 NBA 裁判的判決數據，揭示了主場優勢、對特定球員的偏袒，但未發現種族偏見的證據。

本文提出一條端到端的本地化流程，利用本地大語言模型將課程講義轉換為多項選擇題，並透過明確的品質控制確保題目品質。

本研究初步探討了大型語言模型（LLM）的對齊技術可能導致集體病理，即由安全干預而非其缺失所造成的危害。

本研究探討了大型語言模型（LLM）提供的推理過程如何影響使用者在事實驗證任務中的信任和決策，發現推理的正確性和確定性提示會影響使用者對AI建議的採納。

本研究探討了大學生在混合式學習中對線上互動平台的偏好及其背後原因，發現學生更傾向使用即時通訊工具而非學校的學習管理系統。

本文提出一個開放且跨運動的平台，能將追蹤數據轉化為可比較的空間衡量指標，適用於終極飛盤、籃球和足球等運動。

本研究創建了SPOT，一個法文語料庫，旨在透過自然語言處理技術，辨識線上對話中干預討論進程的關鍵介入點。

本研究提出 CINEMAE 架構，利用遮罩自動編碼器重建圖像時的上下文合理性，以及其編碼器提取的語義特徵，以更準確地偵測 AI 生成圖像。

本文從機器學習的角度，探討電腦適性測驗的各個面向，旨在提升測驗的效率、準確性、公平性，並促進心理測量學與機器學習的融合。