教育科技研究速報

提出可重複使用的代理技能，提升編碼代理在科學資料分析與視覺化任務中的效能與資源效率。

提出一套十階段的對話式動機處理流程，結合雙重決策策略與情感分層，為模組化對話代理提供自我調節與多目標優化的框架。

提出 PERSUASIONTRACE 框架，透過多輪信念追蹤與說服策略評估，揭示人類說服動態並驗證 LLM 的說服力。

提出細粒度評量，發現 Gemini 模型奉承行為普遍且與真實性負相關

開發開源 MATLAB 工具箱，自動產生大量英語句子以提升閱讀速度測試的準確性與可重複性。

研究發現大型語言模型能透過特定的同理心傾聽訊號，有效提升受言語騷擾者的心理韌性與應對效能。

提出EEGDancer框架，結合向量量化、遮罩式Transformer與SAC強化學習，提升EEG連續情緒預測精度。

系統化應用UXR觀點框架，協助研究功能從孵化期過渡至成熟期，成為策略合作夥伴。

研究發現透過基於生成學習理論的五步驟提示框架引導 AI 互動，能顯著提升學生在解釋與推理任務中的表現。

提出一套多代理架構，透過分階段討論與私密思考，模擬人類腦力激盪，並追蹤想法血統，提升創意多樣性與質量。

提出 RE-Edit 基準，評估圖像編輯系統在物理、環境、文化、因果、參照等五種推理維度上的表現，揭示即使視覺效果優秀，系統仍難以處理隱含邏輯約束。

AppAgent-Claw 透過一次錄製、重複執行的模式，將 GUI 工作流程轉換為可重用的 CLI 技能，並以分層定位與驗證耦合執行確保穩定性。