教育科技研究速報

本研究透過比較不同教學模式，探討混合實境與實體工具包在工程力學教學中的應用與設計準則。

本研究評估了 BMF 分析工具與 bayesvl 軟體在提升初級研究者（ECRs）進行複雜跨領域研究能力上的貢獻。

提出 CogTax 分類法，結合認知複雜度與操作影響力，為命令列教育提供結構化的教學與評量框架。

本研究開發了一個包含文本、圖像與音訊的多模態學術論文資料集，並證實融合多種模態能提升關鍵字提取的準確度。

研究發現生成式 AI 導致高暴露職業的人力資本價值下降，並引發勞動力商品化現象。

本研究透過對德國體育系學生的調查，揭示了學生對 AI 工具的高接受度、對學術表現提升的期待，以及對抄襲與教學準備度的擔憂。

本文提出 DURA 框架，透過去神祕化、引導使用、反思與評量，成功將 LLM 有效整合於 CS2 課程中。

研究發現學生在團隊協作時，使用大型語言模型（LLM）的頻率、提示策略及驗證行為皆顯著下降。

本文提出一個基於「帕累托盈餘」的正式框架，旨在透過衡量學生超越 AI 基線的能力來實現抗 AI 的評量。

本文提出一個決策框架，研究如何在人力稀缺與技能衰減的情況下，優化教育支持服務的專業能力配置。

提出 Clarus 框架，將科學研究從單一任務轉向跨代理、跨資源的開放式、可審計協作流程。

本研究透過文獻綜述提煉設計原則，並開發出以故事驅動的嚴肅遊戲原型，以支持 ADHD 與學習障礙學生轉銜至高等教育。