教育科技研究速報

本文提出 cc-self-train 系統，透過動態調整教學角色與適應性支架，有效提升學習者使用 AI 編碼工具的自我效能感。

提出「依賴協商框架 (RNF)」，將學生使用 LLM 的行為視為在多重因素影響下的動態協商過程。

研究發現教師設計的 Custom GPTs 能透過系統、敘事與代理感三個維度，有效提升學生的學習沉浸感。

本研究透過 AI 代理框架，探討早期互動模式如何預測學習表現與信任度，並識別學習者特徵。

本文介紹了一種將程式設計基礎與離散數學整合的創新課程模式，旨在應對生成式 AI 對傳統程式教育的挑戰。

本文提出「AI 藍圖（AI-Blueprints）」概念，為電腦科學課程提供結構化的 AI 技術整合框架與開放教育資源。

提出 MRGEN 框架，利用大型語言模型降低教師開發混合實境（MR）教學活動的技術門檻。

本研究揭示青少年如何利用生成式 AI 進行情感調節、創意實驗與身份認同發展，並提出三種參與意圖框架。

研究證實透過整合面部表情特徵（AU）至提示詞中，能顯著提升 LLM 教學代理人的共情回應能力。

研究證實互動式學習能顯著提升學生的學業成績與情緒參與度，但需警惕可能導致的認知負荷問題。

研究證實結合對話式 AI 教師的混合式學習平台，能顯著提升學習成效與學習參與度。

開發 Eco-Bee AI 代理，將行星邊界框架轉化為個人化建議，以驅動大學生的永續生活行為改變。