教育科技研究速報

提出 Magic, Madness, Heaven, Sin 框架，將 LLM 輸出多樣性與任務目標連結，揭示跨背景的優化衝突。

生成式 AI 使資料科學工作自動化，凸顯問題設計、倫理等人本核心，教育應聚焦此領域。

本研究透過模擬代理人評估對話式 AI，發現評分品質與問題發現呈現不同的規模效應，揭示了評估模型規模與評估效度的關聯。

本研究透過分析 11,579 個真實世界的 IDE 會話，揭示了 AI 輔助編程如何改變程式設計的工作模式，強調了逐步規範、認知工作轉移和協作管理。

本研究探討如何評估溝通視覺化中情感目標的達成，並提出一套從教育、心理等領域篩選評估標準的框架。

本研究探討擴增實境（AR）智慧眼鏡在高等教育實驗環境中，如何提升聽障及重聽（DHH）學生溝通無礙性，並降低認知負載。

NeuroVase 是一個基於平板電腦的實境擴增平台，透過互動式教學，提升學習者對神經血管解剖及中風相關知識的理解。

本研究發現，透過 LLM 輔助的開放式自我解釋，能提升學生在微積分轉移問題中，特別是「資訊不足」問題的解釋品質。

本研究比較了在大學離散數學課程中，基於 LLM 的聊天機器人與嵌入式反饋工具對學生數學證明學習成果的影響，發現單純的聊天支持可能不足以提升學習轉移。

本研究提出生成式因果中介(GCM)方法，能精準定位並控制大型語言模型中分散於多個token的行為，例如風格轉換或拒絕回應。

本研究提出一個嶄新的專案管理框架，利用生成式 AI 技術填補學術與研究團隊中人格特質與角色的空缺，以提升團隊多樣性。

本研究探討學生在程式設計問題中，對 AI 助理的信任如何影響其適當的依賴程度，並考察 AI 素養與認知需求在其中的調節作用。