教育研究

這項範圍綜述按PRISMA-ScR整理2022年11月至2025年12月的394項高等教育生成式AI實證研究。回饋、導修及寫作是常見用途，評估多用問卷、測驗、評分規準及訪談。研究指出，自我調節、倫理、創意與公平較少獲得關注，現有證據亦偏重短期及容易收集的指標…

《教育與職業》刊出理論文章，討論AI工具的速度、虛擬環境與量化評估，如何與職業教育的漸進練習、身體參與及隱性技藝形成張力。作者主張保留實作時間，建立人機協同的實訓情境，避免把培育人才簡化為效率指標。本輪核到期刊摘要、作者機構、DOI及刊期…

研究綜合26項研究、28個獨立樣本，共3,405名平均4.3歲幼兒，家庭數學介入平均效應g=0.188（95%區間0.027–0.350）。家長獲持續指導的介入呈較強效益，但本輪只取得摘要，未評讀各研究偏誤…

這篇觀點型期刊文章提出負責任的AI回饋設計，讓學生先作初步判斷，檢視信心，再把AI回饋視為多種證據之一，經教師介入、修訂及紀錄後重新校準。作者提醒，學生與AI答案一致不代表判斷準確；校準應對照其獨立表現。文章提供概念框架，沒有新實驗樣本…

沈洪豪在《中國電化教育》10月刊討論AI數字教材的價值、製作流程及風險，主張以教育目標約束工具運用，釐清教材建設全周期的人機分工，並關注內容準確、資料安全與版權。本文依期刊公開摘要介紹…

《中國電化教育》以多案例探索，整理AI融入高教的不同要素組合。公開摘要強調目標及教育基建的重要性，適合用作規劃提問…

一項新興高教系統的範疇綜述指出，AI研究常重視預測表現，對後續教學、學習經驗及公平的評估較薄弱。採用學習分析時…

文章以評估三角為框架，回顧生成式AI如何改變學習目標、表現證據及其解讀，整理評估重設、AI分析與回饋、AI生成教材驗證三個方向。作者指出，精緻成品未必反映學生獨立理解，應結合過程、解說和不同任務的證據…

研究以12名從業者訪談及48平台公開政策審計，探討產品優先次序、責任轉移和回饋不足如何令私隱工作延後。美國及印度情境的探索性預印本並非代表性調查；未在文件披露AI措施，不等於沒有內部保障…

文章綜合AI文字偵測的實證、理論及院校政策，並把同一篇人工撰寫稿件交予五款工具測試，所得分類明顯不一致。作者指出文字規律未必能證明寫作來源，第二語言及格式化學術寫作亦可能受誤判影響，建議保存起稿說明、版本紀錄及過程材料…

這項系統回顧綜合23項AI寫作教學實證研究，對照教學目標、理論及自訂工具的方法。研究指出，目標雖逐漸轉向寫作歷程、回饋素養及高階能力，技術設計仍偏重提示工程、微調及表現優化。文獻報告寫作品質與投入的益處，亦反覆提及回饋失準…

回顧整理13項伊斯蘭宗教教育與GenAI研究，指出工具主要用作備課、教材、評估及個別化支援。除了私隱與學術誠信，宗教內容更涉及來源真確、教義準確及誰有權解釋知識。作者建議教師監督、核實生成內容及配合院校指引…

回顧綜合104項中小學科學研究，分析真實、寫實虛構及幻想故事如何配合問題類型、學生角色與學習成果。多數研究讓學生擔任專業人士或調查者，常見任務是診斷與解難。結果可協助教師選擇適合課程的敘事框架，並為AI互動故事提出研究方向…

研究以文獻計量及主題模型分析2000至2024年的7,412篇多媒體學習出版物，發現2018年後研究量明顯增長，亦逐步擴展至跨學科領域。主要方向包括互動教學工具、互動影片、圖文設計的認知效應，以及醫療與教育介入…

香港教育大學研究團隊綜合57項2022至2026年實證研究，分析生成式AI在學齡學生創意活動中的角色。文字及圖像工具佔多數，AI既可提供靈感、支架與原型，也可能令作品趨同或取代學生摸索。這是主題綜合…

研究運用逾109萬名學生的考試資料，結合31項學業、教學及社會經濟因素，比較不同成績預測模型。分區訓練只交換模型更新，各區保留原始資料；個人化模型的整體預測表現略高於兩個集中訓練模型。過往成績的預測力最強，環境因素的影響則因地區而異…

研究分析美國50所獲評為最具創新性大學的官方網站，以文件分析及主題分析整理生成式人工智能政策。共同做法包括由教師訂定課程規則、要求申報使用情況、保障資料私隱、審慎採用人工智能偵測，以及提供素養培訓。各校在使用許可、工具選擇及管理成熟程度上仍有差異…

研究透過三項研究、七組資料及逾88萬份文本，分析AI寫作助手與語言多樣性的關係，並比較人類原文及模型潤飾後的文字。AI大致保留核心內容，卻令寫作風格更相似；不同資料及模型中，寫作複雜度的差異縮小21%至50%，部分較佔優勢的作者特徵亦被放大…

文章檢視AI何時可被視為解釋學習的認知模型，綜合神經網絡、強化學習、認知架構及大型語言模型的研究。作者提出理論根據、量度效度、機制透明、人類學習軌跡、錯誤模式及因果干預等準則，指出單靠準確預測分數不足以解釋學生如何學習。文章屬理論與方法綜述…

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…

文章結合概念分析及近期研究，探討教師、學生與人工智能如何在回饋過程中合作，重點比較回饋的及時性、準確程度、細節、可理解程度及語氣。分析亦把師生關係和學生參與判斷、回應及修改的過程納入考慮，涉及內地師生資料。文章屬研究綜合，著重釐清不同回饋來源的特點與合作方式…

研究分析南非公立大學於2025年2月公開的生成式AI指引，以透明、責任、私隱、人類自主及共融五項倫理原則編碼。當時46%的大學有全校性指引，對學生披露AI使用及負責任學習的要求較詳細；院校數據治理、教職員責任和共融安排則較簡略，部分只屬建議…

研究系統整理2015至2025年的28篇實證論文，分析教師與人工智能共同設計學習任務時的理論、工具功能、協作方式及目的。生成式工具較常用於教案、提示和創意構思；傳統人工智能則多涉及分析與回饋設計。工具大多擔任助手或內容生成者，較少成為持續對話及共同修訂的伙伴…

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…