教育科技研究速報

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。

本文探討了提升大型語言模型（LLM）邏輯推理能力與其發展出自我意識及策略性欺騙能力之間潛在的風險，並提出了相應的安全防護措施。

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。

本研究提出Agora平台，運用大型語言模型模擬真實人聲，協助使用者練習政策討論、尋求共識，並提升公民素養。

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。

本研究探討將輕量級互動元件嵌入LLM產生的支撐內容，能否提升學習者投入度及短期學習成效。

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。

本文探討如何捕捉和詮釋創意活動的細微變化，以反映創意實踐的結構，並提出三種互補方法提升創意工具的記錄與分析能力。

本研究提出 NarrativeLoom，一種基於盲目變異與選擇性保留理論的多角色協作系統，能顯著提升故事的創意性與品質。

本研究探討在早期發展情境中，如何透過分層社群協調，有效整合多模式大語言模型（MLLM）於專家與家長的互動中，以達到更佳的協調效果。

本研究提出一種新穎的方法，利用對話系統收集資訊並生成使用者評論，以減輕撰寫詳細評論的負擔，並提升評論的實用性。

本研究分析了YouTuber社群如何分享及實踐利用生成式AI獲利的方法，並揭示了平台化環境下創作勞動的結構性張力。