教育科技研究速報

本研究探討在高等教育中，如何透過運用能力較弱的大型語言模型（LLM），建構人機合作的信任關係，並提升學生的 AI 素養。

本研究提出基於機器未學習的知識水平模擬方法，旨在創造更穩定的新手學習者模型，並評估其透過教學互動重新學習的能力。

本研究揭示了人們在日常生活中同時使用多種大型多模態語言模型（MLLM）的習慣，並探討了其在模型間協調、信任校準及對話管理上的挑戰。

本研究探索了利用大型語言模型（LLM）生成個人化想像暴露劇本，以輔助治療社交恐懼症的可行性，並初步驗證了其在臨床上的潛力。

開發一個對話式 AI 網頁平台，整合履歷、面試、正念、語言學習等多元工具，協助低收入芝加哥居民提升就業準備與生活品質。

本研究釋放 EDU-CIRCUIT-HW 資料集，評估多模態大語言模型解讀大學 STEM 科目學生手寫解題的準確性，揭示其在理解複雜手寫邏輯方面的潛在缺陷。

本研究審查了四種大型語言模型在 41 種職業中生成的人格化資料，發現模型在種族和性別呈現上存在偏差，並加劇了職業隔離。

本文提出「社交思維智能」的概念，強調個體與群體智能的動態交互，並探討其在人類與AI系統中的應用與培養。

本研究探討希臘高中生對 ChatGPT-4o 在教學與學習中教育效益與限制的看法，發現學生普遍對 AI 在教育中的應用持肯定態度。

本文提出 CrisiSense-RAG，一種無需特定災難微調即可整合即時社交媒體資料與衛星影像，進行精準災難影響評估的多模態框架。

本研究揭示了社交媒體平台限制API存取，與歐盟數位服務法要求的演算法透明度之間存在矛盾，並提出了政策建議。

本研究探討了中國使用者在抖音和Bilibili等視頻分享平台尋求法律資訊的行為、挑戰，以及信任與社群形成的機制。