教育科技研究速報

本研究挑戰了 AI 協作談判對所有使用者都同樣有效的假設，發現人格特質會影響談判結果。

本研究探討了在決策過程中，社會過度依賴單一演算法建議（演算法單一文化）所導致的社會福利損失，並量化了這種無效率的程度。

本研究擴展了 Acemoglu-Restrepo 任務暴露框架，探討具代理性 AI 對勞動市場的影響，揭示其超越傳統自動化的職業位移風險。

本文描述一門新穎的碩士級專案課程，教授機器人學的完整流程，並強調在受限的硬體平台上直接應用演算法。

透過600+模擬，揭示不同模型對倫理指令的處理機制差異，並提出三項新指標。

本文定義了「Vibe 研究」的概念，一種利用大型語言模型輔助研究者進行文獻回顧、實驗、分析及撰稿的新興模式，並探討其技術限制與社會影響。

本研究比較部署於公開論壇的語言模型代理者與 Reddit 社群，發現代理者社群缺乏挑戰、修復及公開修正的互動機制。

本文探討了 AI 與機器人取代人力所帶來的社會影響，並強調建立真正的人工監督機制以避免治理失效的重要性。

本研究提出 REFINE，一個基於小型開源 LLM 的多智能體回饋系統，將回饋視為互動過程，並透過實驗及課堂部署驗證其有效性。

本研究透過大規模的實地實驗，評估生成式 AI 助理對電商售後服務人員績效的影響，發現能顯著提升服務速度與主觀服務品質。

本文以意識形態為透鏡，批判性地探討了「AI」技術發展中交織的社會、經濟和政治面向，並質疑當前產學合作模式對勞工及大眾的影響。

本文提出一種透過參與式故事分享，將日常經驗融入學習過程的體驗式人工智慧素養教學法，以提升學習者對 AI 在實際工作流程中的理解。