教育科技研究速報

本文介紹如何將穿戴式感測數據與對話代理人結合，將被動監測轉化為具備個人化情境感的健康行為引導。

本文探討如何將 AI 從「生成工具」轉化為「詮釋夥伴」，透過與創作者的互動深化其對自身作品的理解。

本文發布了一個包含 95 名參與者在 VR 遊戲中互動數據的新型開源資料集，以填補 VR 動作數據資源的不足。

開發了一種輕量化且低延遲的標記追蹤框架，能透過行動裝置與電腦協作實現即時 AR 互動。

本文透過糾纏理論重新審視視覺化共同設計中的認識論張力，將研究挑戰轉化為方法論與理論反思的契機。

本文提出「身份標記框架」，探討 AI 代理如何因設計特徵從單純工具轉變為具備社交屬性的實體。

研究提出一套框架，用以衡量、預測並修復大型語言模型在多輪對話中無法正確撤銷指令的「行為復發」現象。

提出一種動態調整設計空間寬度的軸心工作流，透過 AI 代理輔助使用者在創意探索與精煉階段間有效切換。

研究發現 AI 日記提醒的效果取決於行為是否具備「個人可控性」，單獨行動的行為改善率遠高於需依賴他人的行為。

研究發現僅符合技術規範的無障礙設計，仍無法解決高齡者在數位服務中面臨的認知與操作障礙。

研究發現自閉症患者在社交情境下的舞蹈模仿動作一致性較高，可作為區分自閉症與典型發展者的生物標記。

提出「互動就緒度」框架，將 AI 的內容準確性與角色行為規範分離，以解決 AI 角色扮演失當的問題。