教育科技研究速報

提出以學生真實學術工作為基礎的雙語長期任務基準，評估 AI 代理在學術層面上的能力。

提出多層網路框架，透過核心-覆蓋投影捕捉低頻訊號，揭示意大利 HPV 疫苗討論的語言重構與偏見擴散。

提出 AI 合規差距概念，證明其不可檢測且不可避免，並發布首個流程合規基準。

本文綜合評估多語醫療AI語言技術的效能與風險，並提出七大研究與實踐挑戰。

本文提出以決策能量與主權邊界為基礎的AI安全框架，強調控制不可逆決策以降低系統風險。

研究發現賦予使用者建立與優化個人檔案的控制權，足以顯著提升對教育推薦系統的正面感知。

研究發現人格代理在面對矛盾資訊時會偏好同群體成員的錯誤答案，並提出三種干預策略以減輕此偏差。

提出將代理式 AI 系統視為邊際代幣分配經濟體，並說明其對成本、風險與延遲的統一評估框架。

LLM 透過重構語境能提升保守派對自由派新聞的信任與參與，且模型高估自身效益。

在42門CS課程中，持續使用HRCF可提升小中規模課程學習評價0.045-0.048分，未見大規模課程或教學質量變化。

提出一套包含五大原則與三十三條具體指引的 AI 評估 RCT 框架，強調人類表現、因果推論與透明度，並針對 AI 特有挑戰提供實務解決方案。

研究顯示，截斷學生練習序列會大幅擴大學習速率變異，挑戰先前「驚人規律」的結論。