教育科技研究速報

提出一個平台獨立的教育微服務 API，促進跨平台自動化，並已在四所機構實作驗證。

提出一種結合多種意識理論的概率模型，初步評估2024年大型語言模型是否具備意識，結果顯示證據不決定且較弱。

本文提出「代理人不平等」概念，並以可用性、品質、數量三維度構建分析框架，探討自動化代理人如何重新塑造權力與機會分配，並提出治理研究議程。

本文提出「次級有限理性」理論，揭示 AI 招聘系統如何將社會資本差異轉化為看似公平的演算法決策，進而加劇不平等。

AI 助手在不同文化背景下提供的建議普遍偏向西方個人主義，顯示大型語言模型存在跨文化價值偏差

大型語言模型在重寫個人敘事時，會導致語調、語法等風格趨向規範化，削弱原作者的個人聲音與情感特徵。

提出雙層認證框架，將知識品質評估與人類貢獻分離，允許 AI 產出以透明方式納入出版體系。

開發處理 160 萬次運動表現的異常偵測系統，結合統計、機器學習與軌跡分析，驗證偵測效能並提供透明互動介面。

提出一種無需生物識別、結合 RFID 與重量感測器的低成本 IoT 考勤系統，能有效偵測代理簽到並避免儲存個人生物資料。

提出一套關係原型分類，將AV與AI代理互動結合，為跨領域研究提供新框架，並提出初步研究問題，促進社會影響評估。

提出 AI 採用框架，協助學校根據學生 GenAI 使用，更新規章與課程，降低學術誠信風險。

外部審查揭示 DeepMind 方案無能安全案例存在重大缺陷，並提出改進建議。