教育科技研究速報

本研究探討如何設計基於生成式AI的系統，以促進合作問題解決中的社會共享元認知，並避免過度依賴AI導致自主監控能力的下降。

本文提出H3LIX去中心化前沿模型架構(DFMA)，透過本地AI實例生成合成學習訊號，並在共享情境中進行同步，實現隱私保護的集體學習。

本研究透過遊戲式任務，探討了2-4歲學齡前兒童在觸覺、嗅覺與情緒之間的跨感官對應關係，並揭示了其背後的聯想策略。

本研究探討了在機器演算法提供多個同樣優質的解決方案時，人類如何選擇最易於理解的方案，並揭示了影響可解釋性的結構性特徵。

本研究探討了時間限制如何影響大型語言模型（LLM）在批判性思考任務中的作用，發現時間可用性會反轉 LLM 的輔助或阻礙效果。

本研究探討了資訊環境如何影響使用者對資料外洩威脅的回應，並發現資料外洩的不確定性比明確的風險更影響使用者對個人化AI的接受度。

本研究開發了NaviNote系統，結合高精度視覺定位與語音介面，提升盲人及視障者在環境探索與導航時的表現。

本研究提出 Infusion 框架，透過微調訓練資料，利用影響函數近似值系統性地塑造模型行為，並證明少量修改即可有效影響模型。

本文探討使用者對聊天機器人的信任並非基於其可靠性，而是受到互動設計和認知偏誤的影響，並建議重新將聊天機器人視為具有銷售目標的工具。

本文提出CMASE框架，結合生成式智能體建模與虛擬民族誌方法，支援研究者嵌入、互動參與及干預虛擬社會環境。

本研究提供了一個涵蓋十年、包含七千五百萬則評論及四億則投票的奧地利新聞平台大型縱向數據集，用於研究線上討論。

本研究系統性地回顧自然語言處理領域中與 LGBTQIA+ 社群相關的文獻，揭示了目前研究的趨勢、缺口，並呼籲更公正、包容的技術發展。