教育科技研究速報

ChatGPT 在心臟與血管病理學多選題中，正確率達92%，超越兩名醫學生，顯示其在醫學教育中的潛力。

提出一套微調大型語言模型的框架，使其能為六個年級層級產生符合閱讀水平且保持事實正確的教學內容，並證明其在實驗中顯著提升年級對應度。

提出 AdAEM，透過自動生成與擴充測試題，動態捕捉多文化、多時期 LLM 的價值差異，提升評估資訊量與辨識度。

AI 透過重新分配裁量權，改變都市治理中的問責關係，提出可操作的負責裁量框架。

本研究多語言審核 LLM 在亞洲宗教議題上的對齊缺陷，揭示模型偏見與文化差距

研究顯示人們對 AI 公平的評價受資料分佈差異影響，並非僅以統計平衡衡量。

提出 AAC 生物識別註冊表與可重構通道，評估現行 AI 準確度與實務需求差距，並提供路徑規劃以促進技術整合。

本研究量化比較人工、AI 與人機協同招聘在性別公平度上的差異，證實人機協同可達到最高公平性。

透過對 4000+ AI 研究者的問卷調查，發現他們對 AI 的風險評估與大眾相近，但對存在性風險的擔憂極低。

本研究揭示 TikTok 雖符合法規對未成年人正式廣告的限制，但在隱性與未披露廣告中仍以高度個人化方式針對未成年人，形成監管悖論。

提出以使用者賦能為核心的生成式 AI 危機支援設計原則，取代傳統風險迴避模式，提升使用者即時支援與後續關懷連結。

本文概述學習分析領域的發展活動，並闡明《學習分析期刊》在促進研究與實務中的關鍵角色。