教育科技研究速報

提出將 AI 對齊視為制度設計，透過內部交易結構使對齊行為成為各模組的最低成本策略，並強調制度韌性為最終目標。

跨國審計顯示，Claude Opus 4.6 在北半球查詢中更易偽造資訊，揭示其地理知識缺口與潛在安全風險。

WiseOWL 提出四項評分指標與實作工具，協助研究者系統化選擇最適合再利用的本體。

ArcDeck 透過多代理協作與語篇結構建模，將學術論文轉換為邏輯連貫、敘事流暢的投影片，並提出 ArcBench 以評估此方法。

開發 GoodPoint 方法，利用作者回覆訓練 LLM 產生可行且有效的建設性回饋，顯著提升回饋成功率與實務價值。

提出結合LLM與演化計算的終身自我演化對話框架，能在零樣本基礎上持續優化策略，並在實驗中超越現有最佳方法。

本文證明鍵盤動態能有效區分學生自寫與 AI 協助寫作，並在實際部署中顯著優於純文字偵測。

PAL 透過即時多模態分析與自適應提問，將講座影片轉化為互動式學習體驗，並於課程結束時生成個人化摘要。

研究顯示 Vibe Coding 生成的建築安全代碼，雖執行率高達 85%，但 45% 以上出現靜默失敗，56% 的 GPT-4o-Mini 代碼數學錯誤，證明現階段 LLM 缺乏安全工程所需確定性。

提出一套多層次框架與代理架構，實現長期健康互動中的適應、連貫、持續與代理性，並以案例證明其能維持參與、調整目標與支持安全個性化決策。

開發 GlintMarkers 系統，利用 XR 眼鏡內向相機捕捉角膜反射，藉由自訂反射標記實現眼球注視導向的空間定位與物體辨識

本文指出，保護人類在高風險 AI 系統中的因果控制比信任更為關鍵，並提出整合因果模型與不確定性量化的 Causal-Agency Framework 以恢復介面中的人類代理。