教育科技研究速報

大學生輟學率高企，而人工智慧工具正被高等教育機構運用於早期識別高風險學生、提供客製化學習及提升參與度，以改善學生留任率。

AI可透過即時個性化支援，縮小第一代學生的學術與資源差距。

本文指出校園 AI 的熱潮導致使用者在未經 IT 審核下快速採用工具，形成影子 AI，並呼籲建立治理機制以確保安全與合規。

本研究評估了基於大型語言模型的對話式AI系統（AMIE）在實際門診環境中進行臨床病史採集和初步診斷的安全性、品質與患者及醫師的體驗。

本研究提出一個視覺語言模型 (VLM)，能自動編輯網站 HTML 程式碼，解決網頁內容的無障礙性問題，同時保持原始設計。

本研究探討了在噪音環境中，手部、頭部及全身動作如何影響雙人對話的溝通效果，並發現噪音會促使說話者增加手勢複雜度。

本研究分析了七個國家 18 種語言的 AI 部署案例，揭示了在非西方環境中設計有效且符合社會需求的 AI 系統所需考量的六大因素。

本研究比較了在混合實境中，不同合作模式（即席配對、固定配對、個人）在視覺圖譜分析任務中的表現，並探討了協作解決問題的條件。

本研究系統性地評估了擴散模型生成圖像的色彩可及性，並提出了新的評估指標 CVDLoss，揭示了現有模型在響應可及性提示方面的局限性。

本研究提出 CMA-ES-IG 演算法，透過提供使用者感知上不同且資訊豐富的機器人行為選項，提升機器人學習使用者偏好時的使用者體驗。

本研究探討了以大型語言模型為基礎的輔導系統，如何幫助視障及低視力使用者在虛擬實境中導航並與他人互動。

本文認為商業遊戲是人機互動與認知科學的理想研究環境，能提供真實、動機性高且具系統性的行為數據。