教育科技研究速報

本文介紹了針對大規模運輸技術培訓，從需求分析到交付、合規追蹤及維護的全流程設計策略。

提出以模式辨識方式訓練員工，取代傳統靜態案例，提升對快速變化詐騙手法的應對能力。

文章指出合規培訓應從單純的資訊傳遞轉向以情境為基礎的設計，以達成行為改變而非僅是知識獲取。

本文闡述新 ADA Title II 規則對大學的影響，並提供降低合規風險與創建包容性系統的實務指引。

本研究分析了沙烏地阿拉伯境內100個電子商務網站的個人資料保護法（PDPL）合規性，並探討了大型語言模型（LLM）在自動化合規性分析方面的潛力。

PASTA 提供一個可擴展的工具，整合模型卡、政策標準化、LLM 評估引擎及易解介面，以降低 AI 多政策合規性的成本。

以零知識證明實現使用者授權、驗證、撤銷，保護隱私同時完成合規驗證。

本文批判性評估了法律遵循AI（LFAI）框架，探討了將法律合規嵌入AI設計的可行性，並揭示了AI在遵守法律時可能出現的策略性背離風險。

本研究探討了主觀規範、阻嚇及參與機制如何影響臨時員工對資訊安全政策的態度，進而影響其遵循意圖。

本文探討高等教育機構在實施葛蘭-李奇-布萊利法案（GLBA）合規計畫時可能遇到的十個常見問題，並強調持續進展的重要性。

本文探討高等教育機構中，未經IT部門掌握的資料（shadow data）所帶來的隱私與合規風險，並強調隨著分析、雲端服務及AI的普及，此問題日益嚴重。