教育科技研究速報

研究透過使用者調查與可用性測試，提出以使用者為中心的手機銀行 UI 設計，提升安全、功能與視覺體驗。

本研究建立危機分類法與評估協議，發現 LLM 在處理自殺與自殘等危機時仍存在不安全或不當回應的風險。

提出一套可擴展框架，能決定、證明並說明上下文無關文法的等價性與不等價性，並在教育支援系統收集的大型資料集上驗證其效能。

透過位置遊戲收集兒童營養數據，提升社區醫療工作者效率與參與度。

建立SAFI指標，量化LLM對35項O*NET技能的自動化可行性，並提出AI影響矩陣，揭示高風險與增強型技能分布。

研究提出一個九維複雜度框架，發現「工作記憶」是限制 LLM 代數推理能力的關鍵瓶頸。

在印尼省級貧困數據中，簡單正則化線性模型比複雜機器學習更準確，ICT技能是最穩定的貧困指標。

提出 DOVE 框架，利用分佈式評估與最優傳輸衡量 LLM 文化價值對齊，提升預測效度。

提出 X-BCD 框架，利用多模態感測器資料以無監督方式偵測並以自然語言說明家庭日常行為變化，協助臨床監測認知衰退。

開發 AI-Sinkhole，結合 AI 代理與 DNS 封鎖，動態偵測並封鎖考試期間 LLM 聊天機器人，並以量化 LLM 進行可解釋分類，跨語言 F1>0.83

本研究以六項專業認證考題評估四大LLM在中英語境與Bloom層級的表現，揭示GPT‑5、Qwen‑Plus、DeepSeek‑R1各自優勢與局限。

透過研討會提升女性一年級學生基礎程式技術，改善性別比例與留存率。