教育科技研究速報

本文指出 AI 在生物醫學已從僅做觀測性預測轉向需能模擬干預效果，並提出疾病層級模型以支援決策。

本研究透過長期追蹤發現，隨著 AI 工具普及，學生對人類智能的價值認同正從初期崇拜轉向重新重視。

提出以社會選擇理論為基礎的 AI 集體控制框架，將多方意見納入整個機器學習流程，並提供評估機制的數學基礎。

研究證實英語社群媒體中語言不確定性會顯著提升回覆互動，重現先前阿拉伯語研究的不對稱模式。

本文提出利用同形異義字修改題目，在不改變語意的前提下，防止學生利用 AI 工具直接解題。

研究探討大型語言模型對教師課程設計與學生學習成效之影響，結合問卷與成績資料，提供政策與實務參考。

本文指出生成式 AI 可能打破傳統科技與教育互動模式，並警示其可能削弱學生的產生性衝突與發展過程，呼籲重新設計評量與課程以維護關鍵能力。

系統性分析 40+ AI 代理安全基準，提出六軸分類並證實評估結果缺乏一致性

對 480 起 AI 事件進行跨規範分析，發現治理缺口，並提出以預防為主的四階段合規框架。

結合神經符號的Rulemapping提升網路仇恨言論分類準確率，並避免範圍漂移。

提出跨學科框架與模板，明確 AI 監督架構與流程，並列舉研究挑戰。

本研究探討利用 RAG 技術生成多模態教材對學術英語學習者的成效，證實適當引導的 AI 生成內容能有效提升學習體驗。