AI 衝擊學術誠信:高等教育面臨評量重塑與信任危機的雙重挑戰
隨著 AI 工具演進至能完成複雜任務的自主代理人階段,高等教育機構正被迫重新思考評量設計與學習驗證方式 [1]。目前學術界在應對 AI 作弊問題上,正陷入監控與說服兩種防禦策略的掙扎中 [2]。
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隨著 AI 工具演進至能完成複雜任務的自主代理人階段,高等教育機構正被迫重新思考評量設計與學習驗證方式 [1]。目前學術界在應對 AI 作弊問題上,正陷入監控與說服兩種防禦策略的掙扎中 [2]。
教育科技領域正進入 AI 深度整合期,學習分析與預測模型在提升個人化學習的同時,也面臨透明度與倫理挑戰 [2]。此外,學生對 AI 的負面情緒上升,且學術評量制度正因 AI 代理技術的演進而被迫重新設計 [3][4]。
教育領導者正透過 CoSN 2026 年會探討如何建構創新的學習環境 [1],同時高等教育界也面臨 AI 技術帶來的數位素養與威脅評估等新議題 [2][3]。
本研究探討如何透過可自定義且具情境敏感性的符號與技術結合,賦予身障者更多主動揭露需求的主導權。
本研究探討擴增實境(AR)智慧眼鏡在高等教育實驗環境中,如何提升聽障及重聽(DHH)學生溝通無礙性,並降低認知負載。
本研究探討了可解釋AI(XAI)在協助視障及低視力使用者時的獨特需求,強調多模式介面、以使用者為中心的設計,以及對AI錯誤的理解。
本研究提出一個新的汽車依賴性指數(CDI),量化了歐洲和北美18個城市中公共交通與私人交通的可及性差距,並強調系統性的大眾運輸擴張對於減少汽車依賴性的重要性。
本研究創建了 SyriSign,一個包含1500個影片樣本的語料庫,旨在填補敘利亞阿拉伯手語(SyArSL)翻譯領域的空白,並降低敘利亞聽障人士的溝通障礙。
本文提出一個三層框架,重新思考AI在多元能力協作中的角色,強調建立共享資訊基礎、協調不同能力者的工作流程,以及作為有限的合作夥伴共同實現目標。
本研究透過分析自認自閉症用戶的社群媒體貼文,探討 ChatGPT 作為認知支撐工具的雙面性,揭示其在協助自閉症用戶的同時,也存在潛在的風險。
本研究提出 HEAR 框架,利用大型語言模型將技術性的無障礙錯誤報告轉化為更易於理解、更具同理心且符合法規要求的報告。
Adapt4Me 是一個基於貝氏主動學習的去中心化環境,能讓使用者無需專家指導,即可輕鬆個人化語音辨識模型。
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