教育科技研究速報

本研究比較了真相社交平台與 Reddit 上保守派社群的論述，發現真相社交側重於不滿與敘事，而 Reddit 更關注政策辯論。

利用因果網絡與可穿戴數據，精準預測女性長期COVID嚴重度，並剔除雜訊因素。

本文提出神經語言整合概念，探討LLM作為神經數據與社會應用之語義橋樑的雙重效益與倫理風險，並提出以語義透明、精神知情同意與代理權保護為核心的治理框架。

透過分析 124 萬推文與 21.1 萬新聞，揭示醫學專家與低質量媒體在 COVID-19 科學傳播中的協同放大與資訊流動路徑

生成式 AI 在設計、實作、測試與文件化階段顯著縮短時間，70% 開發者每日使用，但規劃階段效益有限，需加強治理。

提出 Aegis 架構，將 AI 政策轉為可驗證執行條件，並以加密機制確保合規與自動停機。

研究比較 ChatGPT‑4o、Perplexity AI 與 GeminiAI 在提供孕期資訊時的準確性與易讀性，發現 Perplexity 在語義相似度上最接近專家，而 ChatGPT‑4o 文字更清晰易懂，提示 LLM 可作為偏遠地區母嬰健康教育的可擴展工具。

探討以RAG模型為基礎的AI助手在大學課程中的實施效果，評估學生動機、回應質量與學業成績，並提出實務可行性與未來挑戰。

研究顯示LLM推薦代理易受偏見影響，可靠性受限

建立一套以生成式 AI 為核心的開放式課程單元，透過 Google Colab 實作與案例，提升數位設計與硬體安全教學的互動與實作深度。

利用LLM整合EHR的分診工具能高敏感度自動識別需住院醫師協同管理的手術患者，顯示臨床可行性與實際效能。

本文提出「敘事框架」系統，旨在標準化分析人工智慧政策辯論中的隱喻，提升對公眾認知與政策優先順序的透明度。