教育科技研究速報

提出 Contextual Earnings-22 資料集，針對真實環境中的自訂詞彙進行語音辨識基準測試，並比較關鍵字提示與提升兩種方法，顯示大規模系統可顯著提升準確率。

提出 PSI 架構，透過共享狀態層將孤立的 AI 生成工具轉化為具備連貫性與跨模態協作能力的個人計算環境。

本研究探討如何透過可自定義且具情境敏感性的符號與技術結合，賦予身障者更多主動揭露需求的主導權。

本文提出「LLM 原生圖表」概念，將靜態圖表轉化為包含完整數據溯源與程式碼的互動式介面，以加速科學發現。

研究發現透過沉浸式敘事與知識補充的歌曲介紹，能有效提升使用者對非慣常音樂風格的探索興趣。

開發了一種讓兒童在故事中擔任主角的生成式系統，透過非用餐時段的故事互動與行為回饋，有效提升兒童嘗試新食物的意願。

本文提議建立一套以讀者為中心的分類法，將 AI 生成內容與來源文件的關係從二元判斷轉向細緻的支持關係分析。

研究開發了一種結合第一人稱視角與注視點數據的 AI 助手，能精準識別學習困難並提供個性化引導。

開發 Kinetiq 系統將數據解題與全身微動作結合，在維持學習成效的同時顯著提升學習者的參與度與情感體驗。

研究發現透過混合語言模式進行遠距教學，能展現學習者的語言自主性，且有效使用雙語者在課程中表現出更高的持續性。

本研究探討在 VR 野火疏散訓練中加入煙霧嗅覺刺激，能顯著提升使用者的沉浸感與防災準備感。

本研究透過訪談揭示了視覺化註解設計背後的隱性知識、決策準則與實務權衡。