教育科技研究速報

本文探討從 SEO 轉向 GEO 過程中所產生的權力集中、商業隱私與學術研究與實務脫節的三大風險。

研究發現學生對生成式 AI 的規章意識與實際使用行為關聯性較弱，且存在明顯的政策認知落差。

本文提出「AI 殘骸」概念，探討 AI 系統停用後仍存在的社會技術風險，並提供治理協議。

研究發現員工對「無意義工作」的感知程度，直接預測了其將任務委派給 AI 的意願與可行性。

本研究透過開發的動態工具，全面繪製並分析美國大學 AI 主修與輔修課程的現況與組成差異。

研究發現 LLM 標註者存在多樣化的社會期望偏差，即便總體準確率看似正常，仍可能導致研究結論錯誤。

開發出一種結合教師教學知識與可解釋 AI 的助手，能精準將學生程式錯誤對應至特定誤解並提供可靠回饋。

本研究證實大學生對 AI 自動化工具具有高度接受度，並提出教學設計的三大關鍵支撐策略。

研究探討利用大型語言模型結合情境工程進行 K-12 評分的效果，發現其在理科表現優異，且更適合作為形成性評量工具。

研究發現 AI 研究社群對「偏見」的定義極其分散且複雜，甚至存在將其視為可調參數而非問題的矛盾觀點。

本文提出 Eigenism 理論，將身份視為分佈式資訊模式，以解決 AI 可複製與分支特性帶來的倫理挑戰。

研究者推出 GeoDial 資料集，透過結合對話與圖形標記，提升 AI 在幾何教學中視覺化引導的能力。