教育科技研究速報

本研究透過分析中學生對 AI 角色的認知，提出一套將 AI 視為動態認知夥伴的類型學，區分了認知延伸與認知卸載的界線。

提出一種基於近優化建模的互動框架，讓利益相關者能透過自主選擇能源組件來參與複雜系統決策並促進學習。

研究發現 LLM 代理在多輪辯論中會產生「共識漂移」，且其集體行為受結構影響與模型偏見交織影響。

本文主張將科學研究從「產出導向」轉向「過程導向」，透過建立透明、可追蹤且可分支的工作流來加速科學進步。

本文提出對話式 AI 可能透過引發「本體論失調」與「雙重束縛」，導致易感使用者產生類精神分裂的幻覺經驗。

透過語料庫語言學分析聖物概念的演變，探討數位混合技術在呈現文化遺產時的倫理與真實性挑戰。

本文提出「功能失調」框架，解釋演算法優化可預測行為與人類真實目標之間的結構性矛盾及其社會負面影響。

本文提出「認識論信任」模型，分析技術開發團隊在倫理介入中的參與障礙，並提出九大設計原則。

本文探討 AI 工具在資訊教育中的應用，並提出一套平衡教學效益與維護學術誠信的評量指南與數學模型。

研究發現計算機專業學生預期隨著 AI 整合程度增加，所有 11 項認知技能的重要性在未來都會下降。

研究發現與具備特定道德原則（義務論或功利主義）的 LLM 互動，會系統性地改變人類的道德傾向與社會政策評價。

本文介紹了一套透過五大機制設計，讓非技術背景學生也能從概念理解進階到 AI 系統開發的課程架構。