教育科技研究速報

本文提出四種對AI安全與倫理緊張關係的參與模式，並以計算分析證明「關鍵橋接」是推進負責任AI的最可行途徑。

這篇文章指出，目前評估 AI 安全性的方法，如問卷調查，無法準確反映基於大型語言模型（LLM）的 AI 代理在實際部署中的行為風險。

本文提出一套「倫理融入設計」框架，包含六項實用介入措施，旨在確保醫療 AI 代理在臨床決策中遵守醫學倫理原則。

本研究分析了 AI 伴侶應用生態系統，揭示了使用者及惡意使用者可能面臨的威脅，並提出了安全性的初步評估。

本文提出 Flare 框架，在不使用人口統計資料的情況下，透過優化幾何，將演算法公平性與倫理原則對齊，提升模型效能與穩定性。

本文提出一款免費下載的辯論遊戲，旨在提升公眾對人工智慧的理解、批判性思維及論證能力。

FRAME 透過大規模 AI 系統測試與情境觀察，填補了 AI 評估中規模與情境細節之間的差距，提供組織領導者更可靠的決策依據。

本文探討元研究如何提升醫療 AI 的可靠性、透明度和可重複性，並提出未來研究路線圖。

系統梳理1954-2025年詞向量技術演進，量化 GPT-3 後的研究焦點與合作變化，揭示大模型帶來的學術與產業重構。

提出雙維度評估框架，評估GPAI訓練資料公開摘要的透明度與實用性，並對五份摘要進行實證評估。

本研究探討了工程教育者首次嘗試將生成式 AI 融入課程的經驗，並發現學生在形成性評估中表現有所提升，但技術應用逐漸減弱。

研究顯示年齡、玩家類型與人格特質是影響數位學習遊戲化偏好的主要因素，且學習活動類型亦顯著調節此關係。