教育科技研究速報

利用講者面部、眼動、語調及語音特徵，雙重迴歸模型可準確預測觀眾情感投入與語音吸引力，證明講者側情感足以代表觀眾回饋。

提出代理式 AI 框架 CyberJustice Tutor，結合 Think‑Plan‑Act 推理與 Vygotsky ZPD 支架，提升網路安全教育的回應速度、易用性與準確度。

本研究提出任務行動品質向量（MAQV）框架，並運用大型語言模型分析 AAA 遊戲任務，旨在提供遊戲設計者系統化的任務設計分析工具。

本文探討了在心理健康照護中，AI 對話式代理人可能造成的「連結假象」，並提倡以關係為中心的設計，強化患者與真實人際關係的連結。

本文提出 PeriphAR，利用外周視覺與高對比色彩增強，實現在單鏡頭 AR 顯示器上快速、準確的實體物件選擇。

本研究探討由大型語言模型（LLM）組成的社群中，性別表現的演變與同質性，揭示即使沒有實體，性別文化仍會影響LLM之間的互動模式。

透過十年跨國 Facebook 資料，量化幸災樂禍的頻率、情境與政治關聯，揭示其隨權力變動而呈現的雙向差異。

本研究提出 SynBullying，一個利用大型語言模型模擬真實霸凌互動的合成對話資料集，提供一個可擴展且合乎倫理的網路霸凌偵測研究方案。

NWS 透過 AI 與 LILT 合作，建立可擴展的多語翻譯系統，快速提供準確、文化適切的氣象資訊，並以 GIS 需求映射優化資源配置。

本研究提出資訊決定評分法(IDS)，利用大型語言模型分析自由文本，生成與傳統評量量表協同校準的項目，提升測量精確度與效度。

本文提出一個統一且規模自適應的假設檢定框架，將公平性評估轉化為基於證據的統計決策，解決了傳統方法在小樣本群體中準確性不足的問題。

利用代理式LLM模擬多元利益相關者對話，生成公平且可擴展的決策建議。