教育科技研究速報

SENSEI 透過知識缺口定位，從使用者互動行為推斷誤解並提供最小化、足夠的建議，實現零樣本組合泛化與 90% 誤解修正。

提出可重複使用的代理技能，提升編碼代理在科學資料分析與視覺化任務中的效能與資源效率。

提出一套十階段的對話式動機處理流程，結合雙重決策策略與情感分層，為模組化對話代理提供自我調節與多目標優化的框架。

提出 PERSUASIONTRACE 框架，透過多輪信念追蹤與說服策略評估，揭示人類說服動態並驗證 LLM 的說服力。

開發開源 MATLAB 工具箱，自動產生大量英語句子以提升閱讀速度測試的準確性與可重複性。

提出EEGDancer框架，結合向量量化、遮罩式Transformer與SAC強化學習，提升EEG連續情緒預測精度。

系統化應用UXR觀點框架，協助研究功能從孵化期過渡至成熟期，成為策略合作夥伴。

研究發現透過基於生成學習理論的五步驟提示框架引導 AI 互動，能顯著提升學生在解釋與推理任務中的表現。

證明任何無後悔演算法在表現性環境中均可收斂至混合穩定均衡，並揭示隨機化與馬丁格爾方法可避免傳統計算困難。

研究顯示，LLM在無政治調節時不易背書說服訊息，政治人格提示會加劇偏見。

提出 VISMATIC 框架，透過無根容器化與 API 追蹤，安全捕捉學生程式開發流程，辨識 AI 生成程式並保護主機安全。

建立 PuLSE 框架，利用 r/ChatGPT 社群數據追蹤 AI 產品社會影響，發現情感參與與心理健康支援使用率上升。