教育科技研究速報

本文探討大型語言模型在處理歧義詞彙時，因缺乏人類的意義協商而產生的單一化解釋，並提出相關的認知風險分類。

本研究揭示 TikTok 雖符合法規對未成年人正式廣告的限制，但在隱性與未披露廣告中仍以高度個人化方式針對未成年人，形成監管悖論。

提出以使用者賦能為核心的生成式 AI 危機支援設計原則，取代傳統風險迴避模式，提升使用者即時支援與後續關懷連結。

本文概述學習分析領域的發展活動，並闡明《學習分析期刊》在促進研究與實務中的關鍵角色。

提出網路學習分析邏輯模型，促進學習分析實作的透明、倫理與包容性。

研究顯示電腦/網路自我效能與學習動機直接提升線上討論成績與課程滿意度，且自我效能對感知與成績的影響具有中介效應。

開發並驗證六維度線上學習靈活度問卷，透過聚類分析辨識學生技術與教學策略差異，為課程設計與個別化支援提供實證依據。

研究顯示大多數大學生將AI作為主要學習工具，認為其有助於個性化學習與技能發展，但亦擔憂過度依賴與學術不誠實。

研究發現性別、學科與使用經驗顯著影響大學生對生成式人工智慧的態度，並提出針對性提升策略。

研究發現教師對 AI 的正向態度高、負向態度低，且 AI 素養中等，且高學歷教師正向態度與素養較高，低學歷教師負向態度較高。

行動式自主學習系統顯著提升大學生英語閱讀成就與自主學習技能，且未增加認知負荷。

本研究運用項目反應理論與群聚分析，辨識 MOOCs 學習者在自我調控學習各階段的五種學習者檔案，並發現前思技能較弱者可能較難完成課程作業。