教育科技研究速報

本文提出一種 X1-X2-X3 評量設計模式，透過要求學生對比、產出與評估 AI 回答，來強化 AI 素養與評量效度。

研究發現 LLM 在模擬學術審查時，會因作者的機構聲望、性別與種族等身份標籤而產生顯著偏見。

本文提出 WRL 框架，透過四個核心支柱評估學生在智慧製造領域的職能準備度。

研究發現 AI 檢測器無法區分合規的 AI 潤飾與全 AI 生成，導致誠實使用 AI 的行為面臨更高的誤判風險。

本文提出一個框架，將生成式 AI 視為廉價且具備錯誤風險的認知工具，並探討其對勞動力市場、專業技能養成及制度設計的深遠影響。

本文提出一套在研究生產過程中建立可審計性的工程規範，透過技術手段確保 AI 參與過程的透明度與可追溯性。

本研究評估了 AI 生成的互動式敘事在高等教育 STEM 領域的應用，發現內容連貫性與測驗整合是目前的主要挑戰。

研究發現截至 2025 年底，近九成生物醫學論文出現 LLM 相關詞彙過剩現象。

提出 DED 學習動態與 Syrup 語言，協助學生將直觀的電路圖轉化為精確且可測試的程式碼。

研究發現環境設計與視覺元素是影響元宇宙使用者體驗的關鍵因素，而通訊功能對體驗的影響並不顯著。

本研究探討技術進步對媒體素養的影響，指出當前教育在整合新技術與培養批判性思維方面仍面臨挑戰。

本研究開發了一個包含英、羅雙語及多模態資訊的電腦科學競賽資料集，用以評估 LLM 在高階程式設計任務中的表現。