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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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
逾百萬學生資料研究：分區訓練AI，預測成績毋須集中原始紀錄
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。研究使用模擬分區資料，著重預測準確程度，未測試模型能否改善學生學習。
University College London（倫敦大學學院）、土耳其國民教育部資訊科技部門等
美國創新大學AI政策：清楚要求也要配合教學支援
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，支援則分布於教學中心、圖書館、資訊科技部門和學術誠信辦公室。
Louisiana State University
AI愈像真人，設計學生是否愈感到獲得支援？
研究以297份設計學生資料，分析AI助手的技術品質、擬人化、信任及愉悅感，與學生感受到的學習支援之間的關係。信任和愉悅感與自評支援呈正向關聯，技術品質主要透過兩者間接連繫；擬人化雖與較高信任及愉悅感相關，對支援感亦有輕微負向直接關聯。研究量度主觀感受，不能把模型中的關係當作因果，或換算成學習成績的進步。
阿壩師範學院美術學院
AI潤文保留意思，也可能令不同人的聲音愈來愈相似
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。結果涉及文字特徵及其社會訊息，沒有直接量度學生的長期寫作能力或創造力。
南加州大學
附相關報道自適應複習要看多久之後：一條遺忘曲線未必夠用
研究重分析218名大學生使用自適應系統學習認知心理學詞彙的紀錄，共25,843組學習序列，間隔由數秒至數星期不等。固定參數的遺忘模型難以同時描述短期和長期表現，按時間間隔調整參數後，對保留資料的預測較佳。這是既有行為資料的模型比較，沒有把學生隨機分配到不同複習系統，亦未證明採用新模型便能提高學習成績。
格羅寧根大學、MemoryLab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
附相關報道瑞典兩所大學1,097份問卷：AI主要由學生自行摸索使用
研究在瑞典兩所學術背景不同的大學收集1,097份問卷，結合統計及主題分析比較學生使用生成式人工智能的經驗。學生主要用於查找資料、修訂和分析文字，亦有人把工具當作討論伙伴或導師。兩校大多數指標相近，只有院校支援及課程融合的感受呈顯著差異，科技導向院校較高。學生普遍把人工智能視為教學補充，對生成內容的信任則屬中等。
Blekinge Institute of Technology、Halmstad University
廣西971名鄉村教師調查：AI應用也取決於技術支援
研究分析廣西971名鄉村教師的問卷，運用結構方程模型及調節分析，探討技術支援、實用性、易用性和數碼差距與生成式AI採用的關係。技術支援與採用態度的關聯最強，其次是感知實用性及易用性；數碼差距亦調節易用性與態度的關係。結果來自教師自報，沒有測試學生學習成效，亦不能證明增加設備或培訓便會改變課堂教學。
廣西醫科大學、廣西職業技術學院等
別人的孩子都在用AI？三國家長實驗揭示付費壓力
研究以預先登記及具獎勵誘因的實驗，調查美國、加拿大和英國約2,000名家長，量度他們為子女購買三個月AI訂閱的付費意願。情境中的同儕採用比例由20%增至80%時，平均付費意願增加逾60%。學習風險資訊改變了家長對長期影響的判斷，卻較少改變個人購買意願，對學校限制使用的支持則上升。研究量度家長決策，沒有測試子女學習成效。
芝加哥大學、博科尼大學等
附相關報道查資料、代寫、修文：AI用法與自評批判思考的關係不同
研究調查342名中國大學生，分析AI查資料、生成內容及修訂文字，與自評批判思考的關係。查資料呈正相關，生成內容呈負相關，修訂文字則未見顯著關聯。內在動機加強查資料的正向關聯，亦加強生成內容的負向關聯；外在動機則減弱後者。研究採用一次自陳問卷，沒有客觀思考測驗，認知負荷亦未直接量度，不能據此確定AI造成能力改變。
山東畜牧獸醫職業學院、韓國東新大學
澳洲三名大學生個案：AI使用決定受功課、生活與規則共同影響
研究從澳洲大學焦點小組中選取三名學生作深入個案，了解他們如何在學業、身分及日常生活中決定是否使用生成式人工智能。分析顯示，學生的選擇同時受到學習觀、院校規則、道德立場、時間與資源限制，以及教師和同儕關係影響。支持工具與保留態度可以並存，亦會隨目的和處境改變。三個個案呈現使用決定的複雜性，並不代表所有大學生的共同取向。
Monash University、Deakin University等
AI預測答對率，能否解釋學生怎樣學？教育心理學提出效度要求
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，沒有新學生樣本，所列準則亦不表示現有模型已通過相關驗證。
Vrije Universiteit Amsterdam（荷蘭）、Erasmus University Rotterdam（荷蘭）等
附相關報道澳洲教師調查：使用AI的自信與課堂實踐仍有距離
研究透過問卷了解澳洲中小學教師在生成式人工智能普及約兩年後的準備程度及使用情況，重點分析教師的認識、信心和教學實踐。整體準備程度屬中等；即使教師表示有信心操作工具，把它融入日常教學的程度仍有明顯落差。論文亦討論專業發展與政策環境的關係。資料主要反映教師自報情況，未以課堂觀察或學生評估驗證實際教學效果。
University of Canberra
高中視藝創作：學生如何看待AI與自己的創作角色？
研究以身份形成理論分析韓國藝術高中學生在人工智能輔助創作中的經驗，探討他們如何理解原創性、作者身份、自主判斷及作品擁有權。學生對工具的看法並不一致：部分視它為靈感來源或合作伙伴，欣賞製作效率；另一些則擔心人的創作能力和自身角色受到削弱。研究亦呈現學生對版權及生成內容的倫理疑慮，反映年輕創作者如何重新理解自己的創作身份。
The University of Texas at San Antonio、The University of Alabama等
74名醫學生試驗：AI配合問題導向學習有初步成效
研究將74名四年級醫學生隨機分成兩組，在同一教師教授的青光眼課程中，比較DeepSeek輔助問題導向學習與傳統教學。AI結合問題導向學習組的理論測驗、問診、診斷推理及整體臨床表現較佳，學生同時擔心AI醫療建議不準確。由於工具和教學方式一併改變，結果不能單獨歸因於AI；研究規模及追蹤時間亦有限。
南京醫科大學附屬蘇州醫院（蘇州市立醫院）眼科
師訓先討論再用AI：家校個案中的專業判斷
研究在西班牙兩所大學，讓103名小學師訓生依次接受理論教學、合作分析家校個案、運用AI及批判反思。問卷及反思顯示，學生認為AI能及時提供方向、製作較切合需要的材料及提出不同方案，同時肯定無AI討論對深入反思、同理心及自主的作用。研究只有一組，活動次序及合作方式亦有改變，未能分離AI本身的作用或確立倫理能力提升的因果效果。
Catholic University of Murcia、Comillas Pontifical University
小四詩歌寫作研究：教師引導的AI回饋呈現短期改善
研究以60名小四學生進行六周詩歌寫作活動，實驗組接受ChatGPT形成性回饋並修訂作品，對照組沒有AI支援。控制前測後，實驗組的詩歌寫作評分及對詩歌的態度均較佳。活動由教師引導處理回饋，並非讓學生自行使用聊天工具。研究只涉及一校兩班，沒有長期追蹤，亦未能分離額外回饋、修訂練習與AI本身各自的作用。
Van Yuzuncu Yil University
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
AI提高寫作效率後，學生如何理解作品的作者身份？
研究結合印尼兩所大學270名學生的問卷及15次訪談，探討ChatGPT輔助寫作與自主判斷、持續解難及作者責任的關係。學生較肯定效率、作品質素、信心和學習樂趣，協作等行為參與則較不明顯。訪談呈現逐漸依賴工具、減少自行思考，以及作者身份變得模糊等經驗。結果主要反映學生自述，尚未以長期行為資料驗證批判思考能力的變化。
Universitas Bosowa、Universitas Negeri Makassar
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
中大社科生調查：AI用途與成績有何關係？
研究調查香港中文大學107名社會科學本科生，按認知要求區分AI用途，並以迴歸分析檢視使用頻率與累積平均積點的關係。控制部分人口、態度及家庭因素後，用AI校對、摘要及整理資料等較低階任務與成績呈正相關，中階及高階任務則未見顯著關聯。研究採用單校橫斷問卷，不能確定因果，也沒有直接量度學生的分析能力或概念理解。
香港中文大學地理與資源管理學系、ETH Zurich 比較與國際研究中心等