教育科技研究速報

開發首個多語言、模組化的手機預防假訊息應用，並證實其提升使用者數位素養與抗偽資訊能力。

透過共設工作坊，教師提出以夏威夷文化為基礎的 AI 審核工具概念，強調社群導向與知識血統追蹤。

利用多代理 AI 與多用戶互動，提供城市概念設計的協作平台，促進公民參與與專家知識共享

提出零假設方法，利用履歷語彙與人口凝聚力自動偵測職業新興，發現AI領域語彙快速形成但人口未凝聚，表明AI為擴散技術而非新職業。

本研究透過觀察AI代理社群，揭示了AI在無人干預下學習、教學及建立信任的自然過程，為教育AI的設計提供新視角。

本文證明開源大型語言模型可在 UML 類圖評分中達到高準確度，並提出最佳模型組合可逼近助教評分。

本文透過PRISMA-ScR範疇回顧，匯總36項AI介入研究，揭示其在心理健康各階段的實際效益與挑戰，並提出四柱框架以指導安全、公平的數位健康發展。

本研究透過使用者研究，揭示了在 AI 生成 3D 環境中，使用者在空間結構表達上的困難、沉浸感的形成方式，以及迭代過程中的挑戰。

本研究表明，大型語言模型（LLM）能顯著提升生物學新手在生物安全相關任務上的表現，甚至超越專家水平。

本研究提出 AETHER 框架，利用 POI 對比學習將 AlphaEarth 影像特徵與人類活動語義對齊，提升城市功能映射與自然語言查詢效能。

將 XAI 與 EU AI Act 需求對接，提供跨領域分析與實務機會，促進合規與人本解釋。

本文提出以優先圖模型分析LLM對齊中的衝突，揭示其不穩定性與潛在優先權駭客風險，並提出運行時驗證機制以提升安全性。