教育科技研究速報

本文提出「數位皮拉漢現況」模型，探討數位環境如何導致認知淺層化，並建議透過教育設計重構認知生態。

研究開發了多人遊戲 ImaginAItion，透過遊戲化反思機制有效提升成人對生成式 AI 偏見與行為的理解。

研究提出以跨語言問答作為新框架，探討使用者如何建立並演化對機器翻譯系統能力的心理模型。

本文提出「工作流認知」框架，將專業知識定義為思考流與工作流演化動態耦合而產生的湧現過程。

本文挑戰將解釋性視為模型內部的觀點，主張應從「具身認知」角度出發，將解釋視為使用者在實踐中互動產生的理解過程。

本文探討自發目標 AI 如何透過目標生成與自我邊界的建構，重新定義智能主體的本質與存在。

提出 MetaResearcher 框架，透過動態環境、探索導向任務與自我反思獎勵機制，提升 AI 研究代理人的自主研究與資訊辨析能力。

提出 SEVRA 框架，透過選擇性驗證而非盲目增加推理，在降低運算成本的同時提升 AI 推理準確度。

提出一種基於提示工程的不確定性分解方法，使 LLM Agent 能在任務不明確時主動詢問澄清，而非盲目執行。

研究發現 LLM 在處理結構化臨床數據時，其口頭表達的信心與實際準確度無關，並提出利用跨模型歸因差異來提升可靠性。

研究發現 LLM 指引雖能提升搜救效率，但會造成注意力分配轉移，且其效果受使用者專業程度調節。

提出「智力融合人類」框架，強調「收斂能力」是決定 AI 能否轉化為生產力的關鍵認知中介。