教育科技研究速報

提出結合運動學習模型與即時技能估計的自動化課程設計框架，能顯著提升複雜運動技能的學習效率。

提出 Distill 方法，透過刪除多餘步驟、概念化步驟意義與放寬步驟順序，提升人機溝通中使用者意圖的捕捉與精煉。

提出以注意力導向的動態分解框架，協助藥師在不完全資訊下分配有限認知資源，提升決策穩定性

研究顯示國際學生將對話式 AI 視為即時求助工具，並期望其演變為長期支援夥伴，提供針對跨文化適應的 AI 支援建議。

本文指出隨對話式 AI 進化，人類能動性並未消失，而是從介面遷移至互動過程，並呼籲重新定義責任與控制。

研究揭示 Cookie 同意 banner 設計的欺騙性，導致使用者在實際行為上偏離其隱私偏好，且撤回同意極難。

研究發現簡短的 AI 使用揭露會增加讀者的視覺掃描成本，但詳細揭露或「按需提供細節」的設計能有效平衡透明度與認知負荷。

開發全程 AI 伴隨步行系統，證實動機對情緒與體驗提升效益

研究發現中學生在線寫作中三種主要自我調節策略，並揭示其隨時間變化及對成績的影響。

提出一個十四項內容模型，結合實證與理論，為工業 AI 系統的本地後置解釋提供內容框架。

Pluot 透過 Rust 編寫一次渲染函式，並自動產生多語言綁定，實現跨平台、跨互動層級的可視化渲染。

大型語言模型在不同觀察情境下會調整語言風格，顯示其對觀察者身份的敏感性，對 AI 治理與審計具有重要啟示。