教育科技研究速報

研究發現小紅書內建翻譯功能普遍受到正面評價，但使用者仍擔憂準確性與可及性。

本文探討如何設計能讓使用者深入理解大型語言模型（LLM）運作方式的介面，從單純的「可解釋性」轉向「解讀性參與」。

本研究揭示，即使 AI 系統的決策結果相同，推薦驅動設計會降低使用者對證據的標準，導致判斷中產生隱藏偏誤。

字幕錯誤會降低觀眾對講者及內容的評價，且不因口音差異而產生差別影響

本研究探討了 AI 輔助寫作工具 VISAR 在大學寫作課程中的應用，發現學生積極參與規劃與批判性思考，並獲得可衡量的學習成效。

系統性回顧 98 篇研究，揭示文本在資料視覺化中的敘事功能、效益與設計缺口，並提出未來發展方向。

本研究分析大型語言模型在數學輔導中的教學策略與語言特徵，發現其品質逐漸接近專家，但仍有其獨特的教學模式。

微調 AI 於完整作者作品可顯著提升文本風格忠實度與質量，並降低偵測率，受專業寫手與一般讀者皆偏好。

提出兩來源審計模型，透過可信流與不完美對照，提升偵測公平洗牌的能力。

本研究提出 SciIBI 科學課堂對話基準，評估大語言模型在理解 K-12 科學課堂中教學實踐的能力，發現模型在區分教學法上仍有不足。

本研究證實美感圖像在不同深度學習模型間能產生更相似且對齊的表示，顯示美感具有可量化的形式結構，並提出人機共創的可能性。

利用沉浸式 VR 與潛在類別分析，揭示不同城市與 AV/HDV 交互下的行人風險類型差異。