2026教育科技新局:AI從輔助工具進化為認知夥伴,引發教學與評量體系系統性重構
隨著AI技術從單一工具進化為參與學習全過程的認知夥伴,全球教育正進入系統性重構的新階段 [1]。教育領域正透過AI技術實現教學、評量與角色轉型的深層變革,並在產業端展現出內容與技術雙輪驅動的發展趨勢 [2][5]。
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網路攻擊目標已從傳統辦公資訊系統轉向影響民生的營運技術(OT)環境 [1]。這對高度自動化的科技製造業構成重大威脅,攻擊者可能透過資訊系統滲透進生產設備 [1]。
AI Agent 正從開發端的自動化編碼工具擴展至企業端的語音商業應用 [1][2]。同時,AI 輔助生成的內容也開始對學校與地方政府等公共機構造成行政壓力 [3]。
本文提出將自動評分系統應用於理論電腦科學課程,利用 DOMjudge 框架實現邏輯學練習的即時回饋。
本文介紹一種結合嵌入式系統與柏青哥遊戲的專題式學習設計,旨在讓學生透過實作掌握形式化方法中的執行時監控技術。
研究提出利用 LLM 從既有教學影片中檢索片段來回答學生問題,以避免生成式 AI 的幻覺與認知規避風險。
本文提出一個結合在地化開源 LLM 與人類監督的五階段預篩選框架,以解決學術審查量過大與 AI 濫用的問題。
本文探討影響學生使用生成式 AI 時誠信決策的心理因素,並提出應從政策、教學與素養而非單純監控來應對。
開發 Prompt Analytics Dashboard (PAD) 追蹤學生與 LLM 的互動,以支持 EFL 寫作教學的數據驅動決策。
開發 FactorFlow 工具,透過視覺化與 LLM 整合,協助研究者進行探索性因素分析(EFA)並自動生成解釋。
開發了一種名為 The Architect 的系統,將 Excel 轉化為互動式工具,讓使用者能直觀觀察並編輯深度學習的數學運算過程。
本文介紹了一種教學設計,讓大學生透過小組合作,在不具備先備知識的情況下,嘗試證明複雜度理論中的 Fortune 定理。
本文開發了 WitnessSim 模擬器,並提出一套區分「行為真實性」與「教學實用性」的評估框架。
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