教育科技研究速報

文章指出教師專業發展缺乏情緒與心理韌性訓練，導致高比例的倦怠與離職，呼籲將情緒智力納入核心能力。

UCLA 以 430 萬美元試點計畫，將 65% 20 年以上的舊 AV 設備升級為 AV-over-IP，提升靈活教學空間並節能。

提出 InsightReplay 技術，透過定期重播關鍵洞察來解決長鏈推理中資訊流失的問題。

本文提出 IIQ 框架，透過多維度指標量化 AI 在組織工作流中的整合深度與實際影響力。

提出一種強化學習框架，透過迭代蒸餾經驗來訓練輕量化提示模型，顯著提升黑盒 LLM 的推理與工具使用能力。

本文提出「Metis AI」概念，指出數位任務中存在因社會與規範糾葛而難以自動化的複雜領域。

提出 EvoEnv 方法，讓 AI 從單純生成數據轉向構建具備「解題與驗證不對稱性」的環境，以實現自我持續進步。

本文推出 EduAgentBench，首個全面評估 AI 代理人教學能力（含教學判斷、互動與工作流執行）的基準測試。

本文提出一個結合認知功能與執行拓撲的二維分類框架，用以系統化定義與設計 AI Agent 的架構模式。

結合EEG與AR視覺任務，利用RDWT深度網路與DTW估算個別眼動反應時間，證明此方法能有效區分mTBI受試者。

提出情緒驅動的有狀態記憶架構，顯著提升語言模型在多情境對話中的個性化表現。

利用LLM進行半結構化訪談並結合語義特徵，AI在個人化圖像美學評估上優於人類與傳統模型。