AI模擬教學支援準教師備課 91名師範生的前後評估
研究以91名小學教育師範生進行準實驗，44人使用聊天機械人練習備課、模擬教學並接收AI回饋，47人為未接受介入的對照組。八次模擬前後評估顯示，介入組整體備課能力改善，尤其在設計例題及提出深入問題方面，教學知識與教學自我效能亦有提升。研究採非隨機分組，結果反映這項師訓安排的表現，仍須配合真實課堂經驗檢視。
Zhetysu University、Central Asian Innovation University
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教育研究
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校情與資源差距如何影響準科學教師運用AI
研究訪談10名南非生命科學準教師，探討不同社經背景學校的實習經驗如何影響其AI教學準備度。資源較充裕學校的實習者，通常有較多科技接觸及信心；資源不足學校的實習者則較關注基建限制、學生取用機會與公平問題。作者指出，忽略情境差異的AI整合可能延續教育不公，師資培訓應提供因應不同校情的支援，培養批判運用AI的能力。
University of Pretoria、Mahasarakham University等
把AI變成提問伙伴：八步探究流程的課堂試行
研究在大學生態學課程試行八步AI探究流程，交替安排AI探索、查核文獻、修訂及人類回饋，分析45名學生的評分和反思。所有步驟的有用程度評分中位數均為「幫助很大」，但步驟間差異很小，校正多重比較後未見個別步驟的顯著差異。學生認為AI有助收窄構思，文獻閱讀及回饋亦支持進展。研究沒有對照組或獨立能力前後測，結果主要反映使用經驗。
North Carolina State University、Elon University
附相關報道用AI解釋概念還是代寫？大學生一周後的獨立作答有何不同？
研究以隨機實驗比較大學生在有或沒有生成式AI協助下，閱讀陌生議題及撰寫分析文章的表現，並安排即時和一周後的獨立測驗。AI組的即時知識測驗高出0.27個標準差，優勢維持至一周後；當下文章質素變化不大，延後寫作的風格和切題程度則有所改善。以AI解釋概念者的延後進步較大，但使用方式由學生自行選擇，不能據此確定不同用法的因果效果。
Middlebury College、IZA Institute of Labor Economics
附相關報道大學化學課程是否已為AI與機器學習作準備？
研究由來自九個地區的作者合作，按2024年QS院校名單蒐集大學公開課程資料，分別整理計算類及人工智能／機器學習化學課程。已有計算課程的院校，亦較常提供人工智能課程；部分院校課程較少，可能涉及資源優次或師資不足。論文並討論課程更新、教師知識及不同持份者的角色。公開課程資料未必完整反映實際教學，也不能直接代表學生能力。
National University of Singapore、University College Dublin等
物理答案之外：ChatGPT如何建立推理步驟？
研究以六道電場及高斯定律選擇題，分別用英語及土耳其語提問ChatGPT-4o，再由三名物理教育學者及一名評估學者分析回覆。評閱涵蓋理解、應用、分析和計算，除了答案正確性，亦檢視概念連繫及推理一致性。英語回覆在各層面較佳；土耳其語題涉及多步推理或情境解讀時，表現下降較明顯。研究限於六題，未直接量度學生學習成效。
Eskişehir Osmangazi University
AI懂得鼓勵學生，就能改善自主學習嗎？
研究將371名七至九年級學生隨機分至學習價值支援、認知策略支援及標準ChatGPT三組，在物理或英語課完成六節45分鐘活動。學習價值組的價值感發展較認知策略組有利，但兩個介入組在努力、學科知識及精緻化策略方面，均未顯著優於標準ChatGPT組。較有意義的互動與興趣維持相關，屬探索性結果，未足以證明整體自我調節能力提升。
德國圖賓根大學、萊布尼茨知識媒體研究所（IWM）等
附相關議題報道希伯來語化學考試：三個AI模型仍遜於中學生
研究以120道希伯來語高中化學公開試選擇題，測試ChatGPT-4o、Claude 3.5 Sonnet及Gemini 1.5 Pro，並與逾13.9萬名考生的資料比較。三個模型的整體表現均顯著低於學生，圖像及多步推理題尤其困難。研究再由化學教育專家分析最難題目的學科錯誤。結果對應受測版本及特定語言試卷，不能直接代表更新模型的能力。
Weizmann Institute of Science
澳洲科學課三個個案：想用AI自主學習，也需要合適支援
研究以澳洲中學科學課三名有特殊學習需要學生為個案，結合訪談、ChatGPT對話、工作紙和課堂錄影，分析學生使用AI時的選擇及行動能力。學生能表達拓展知識、連繫生活和尋求協助的意願，卻在理解答案、維持焦點及檢查資訊上遇到困難。學習意願與實際能力未必一致，成人支援仍有作用。個案數目有限，研究沒有估計整體成效或長期獨立學習的變化。
Murdoch University（澳洲）、Curtin University（澳洲）
從科學教育會議研究，看AI帶來哪些教學難題
研究系統整理2024年NARST科學教育會議的36篇人工智能相關論文，分析應用方式及挑戰。文獻中的工具逐漸結合多種用途、文字與圖像生成，但大多延續既有科學教育取向，未重新界定其基本方向。主要難題涉及教育目標、學習內容、個別回饋的評估、教師準備，以及偏差與公平。資料限於單一會議，所呈現的是該研究社群的發展，並非全球文獻全貌。
National Institute of Education, Singapore、University of Florida等
科學與化學教育研究，怎樣運用AI支援學習？
研究系統回顧2014至2024年人工智能在科學及化學教育中的應用，發現2021年後相關文獻增加，常見工具包括ChatGPT及對話機械人。應用涵蓋網上學習、實驗課、多模式教材、跨學科學習及個別支援。文獻同時反覆提出性別與種族偏差、錯誤生成、版權、抄襲、可靠性、技術設備及語言支援等問題。各研究的工具及衡量方式不同，未有統一成效幅度。
Trabzon University
AI導師的成效，關鍵也在教學設計
研究在哈佛大學本科物理課進行隨機對照實驗，比較專門設計的AI導師與課堂主動學習，並收集知識測驗及學生感受。AI導師採用與課堂相同的教學原則，學生在較短時間內取得較佳學習表現，亦感到更投入和有動機。結果涉及特定工具與教學設計，研究範圍集中大學物理課的部分內容，未能據此推論中小學、其他學科或長期學習會有相同成效。
哈佛大學
附相關報道專題報告用了AI後，文字改善了，資料查證又如何？
研究把生成式人工智能加入兩門大學科學課程的專題報告，分析學生作品，並與往年未使用工具的作品比較，以了解有效運用人工智能所需的能力。兩課程修讀人數分別為19及75，另收集問卷。作者觀察到英文表達和構思改善，同時發現沿用人工智能文字及未核實引用的問題。跨年度作品比較並非隨機實驗，修讀人數亦不等同有效問卷數目。
香港理工大學
摩洛哥工程課以AI支援探究，改善部分熱力學概念
研究讓120名摩洛哥工程一年級學生分組學習熱力學，比較一般教學與結合ChatGPT的探究活動。前後測顯示，人工智能組概念理解進步較大，尤其減少了對熵及內能的部分誤解；涉及數量及計算的誤解則仍有保留。學生對工具的易用及支援作用持正面看法，有目的地使用與較佳結果相關。研究評估的是人工智能配合探究教學的整體安排。
Ibn Tofail University、Regional Center for Education and Training Professions, Fes-Meknes等
同一道物理題換語言，ChatGPT表現也會不同
研究以逾400道物理題，測試ChatGPT使用哈薩克語、拉脫維亞語、俄語及英語作答的表現，並參照學生答題結果。工具在理論選擇題略勝學生，處理實際解難題則較弱，正確率僅17%。不同語言亦有明顯差異，英語表現最佳，哈薩克語較低。結果反映受測版本在特定題目及語言中的能力，並非學生使用人工智能輔助學習後的成效。
Riga Technical University、Al-Farabi Kazakh National University等
用刻意設計的化學提問，檢視AI推理盲點
研究針對大型語言模型的化學推理能力，設計具挑戰性的提問，要求ChatGPT等模型處理複雜化學問題，再分析答案及推論。這些提問刻意測試模型在學科內容上的能力邊界，結果揭示現有系統的推理弱點，流暢的文字解說並不一定伴隨可靠的化學判斷。論文屬模型能力分析，未安排學生學習介入，也沒有以成績比較證明相關工具的教學效果。
University of the Basque Country UPV/EHU、Udako Euskal Unibertsitatea
探究式科學課程對中學生理解科學探究本質的影響
研究探討真實科學探究活動能否改善中學生對科學問題、多元研究方法，以及數據與證據關係的理解。研究分析前後科學探究圖、問卷及訪談，發現小組較能將探究視為動態、非線性的過程；但個人對三項重點的理解只略有改變，與自評理解的顯著提升並不一致，提示課程需更有焦點的反思與引導。
Po Leung Kuk Laws Foundation College
澳洲59名中學生：與AI合作解難，先要理解它能做甚麼
研究安排59名澳洲九年級學生分成15組，在太空探索解難活動中與人工智能伙伴合作，活動後進行焦點小組討論。研究者以主題分析及認知網絡分析整理學生意見，辨識出信任和人工智能能力兩個主要主題。學生會按系統表現及對能力的理解，判斷是否接受建議和如何合作。資料主要呈現參加者對合作經驗的看法，並非對人工智能提升解難成效的直接比較。
University of South Australia、Pulteney Grammar School
七十四項實證研究：AI在科學教學中的用途與證據
研究依照系統綜述程序，整理2014至2023年間74項有關人工智能與科學教育的實證研究，分析應用情境、學習結果、師生觀感及使用挑戰。文獻涵蓋不同國家的自然與物理科學教學，主要用途包括改善學習環境、製作測驗、評估學生作品及預測學業表現。收錄研究涉及多類技術和教學安排，不能把各項結果全部視為現時生成式人工智能或單一工具的成效。
International University of Science and Technology in Kuwait、Toronto Metropolitan University等
AI答案與科學知識有何不同？中小學科學研究綜述
研究系統整理人工智能在科學教育中的文獻，從目標與價值、方法、實踐、知識及社會制度五方面，分析科學與人工智能的知識關係。只有三項研究明確觸及兩者如何產生及理解知識。作者據此提出框架，涵蓋人工智能在科學中的應用，以及兩者知識形成方式的相似與不同之處，並討論中小學的學習發展次序。框架來自文獻分析，仍有待課堂研究檢驗。
University of Oxford、Tsinghua University等
推進植物保育教育：香港科學課程為本的STEAM保育學習計劃
研究評估一項融入中一科學課程的STEAM植物保育計劃，透過跨學科教學、設計思維及全年校園保育體驗，促進學生的知識、技能與態度。結果顯示，參與學生的學業表現較傳統課堂學生理想，對植物保育的知識、技能及信心有所提升，亦增加相關興趣、關注和責任感。
La Salle College