教育研究

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…

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…

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…

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…

本研究關注人工智能，特別是大型語言模型，如何改變新任教師在職前師資教育及初入職場時的專業養成。摘要以校內師友計劃、大學學習經驗與早期同儕互動等傳統制度因素為背景，提出探討AI如何介入這一過程。機構公開頁僅載摘要節錄，未交代樣本…

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…

研究分析教育工作者對AI倫理風險的感知及應對方式，並以統計模型檢視AI素養和學校層級的調節作用。受訪者面對風險時，可能同時採取保護性做法及嘗試改進實踐，兩種反應並不互相排斥；AI素養和學校條件亦與反應差異有關。樣本包含在職教師、準教師及其他人員…

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…

研究調查386名有特殊需要兒童的家長，分析AI特殊教育服務、家長參與及感知成效的關係。服務評價與感知成效呈正相關；家中學習支援有直接正向關聯，家校溝通的直接關聯則未達顯著，兩種參與均能加強服務與成效評價的聯繫。資料主要來自同一批家長自陳…

研究統合2022至2024年的35項實驗，共涉及4,193名參與者，分析ChatGPT對認知及非認知學習成果的影響。整體效果量為0.670，屬中等正面效果，學科、介入時間及教學模式能解釋部分差異，學段及知識類型則未有顯著調節作用…

研究綜合2013至2025年35項實證研究，按事前規劃、任務執行及事後反思，分析規則式、數據驅動及生成式AI的支援效果。整體效果量為0.507，任務執行階段較事前規劃為高；生成式AI部分結果較強，但研究之間差異很大。以行為紀錄量度的效果亦大於自評…

研究分析美國147名中小學教育工作者的問卷，包括44名領導和103名教師，結合封閉題及開放回答，比較AI熟悉程度、準備情況和推行看法。領導較熟悉AI及較樂觀，教師意見較分散、推行信心較低；兩組均提出培訓不足、規則不清、私隱及偏差等問題。樣本主要來自美國西部…

研究整理2000至2025年172篇情緒AI實證文獻，並以其中49篇的54項研究進行統合分析。結合認知與情緒支援的知識學習效果量為0.88，只有認知支援則為0.52；在觀感及情緒指標上，結合支援未必佔優。單獨提供情緒支援的證據只有兩項研究，部分情緒結果亦有發表偏差線索…

文章綜述人工智能如何支援多語課堂及有特殊教育需要的學生，重點包括即時翻譯、溝通協助和個別化學習材料。文獻呈現學生參與和表現的正面經驗，也指出教師角色及工作量可能隨工具使用而改變。工具能否公平取得、學生資料如何處理，以及應用是否符合倫理要求，均是主要關注…

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…

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…

文章結合AI教育及數碼學習的研究，提出ISAR模型，區分AI對學習的四類作用：削弱認知參與、替代原有教學功能、增加認知支援，以及重新設計促進深度學習的任務。作者認為效果取決於教學安排，學生的AI素養和教師的教學知識亦會影響結果。這是理論分析…

研究以系統綜述整理139篇有關人工智能、虛擬實境及大型語言模型的特殊教育文獻，按學生需要、教學做法和科技用途進行主題分析。文獻涉及個別化學習、社交參與及認知支援，亦比較不同特殊教育需要所採用的工具和教師對融合教育的態度。反覆出現的困難包括工具存取、資源不足及倫理問題…

研究按照系統篩選程序整理2014至2024年的335篇AI素養教育文章，以文獻計量及關鍵字共現分析追蹤發展。文獻由探索階段轉入快速增長，呈現四條發展路徑，與資訊、數字及演算法素養密切相連，亦識別資料素養、機器學習及計算思維等九項主要主題。結果呈現研究關注的變化…

這項範疇文獻綜述整理ChatGPT在數學教育中的用途，包括解釋概念、設計教案與評估、個別化學習及合作活動。文獻顯示，工具具備提供即時回饋和支援自主學習的潛力，同時涉及答案不準確、倫理疑慮及過度依賴等問題。作者分析教師覆核與教學安排在其中的作用…

文章回顧香港校長領導培育的歷史及現行制度，包括擬任校長認證、新入職培訓和在職持續專業發展，並從「教育強國」視角檢視其挑戰。作者認為培訓內容及形式仍可改善，建議加強宏觀視野、理論與實踐的連結…

研究從Scopus及Web of Science選取2014年至2023年8月的126篇系統綜述，以範圍綜述及文獻計量分析整理教育人工智能研究。入選文獻涵蓋學前、中小學及高等教育，分析項目包括作者合作、地域、關鍵字、學科及學段。主要議題可歸納為教學、學習和行政三方面…

文章探討人類學習、學習分析與AI的關係，提出三種理解方式：把人的認知外化至模型、藉理解AI模型改變人的思考，以及透過緊密協作擴展認知能力。作者以既有研究和實踐比較各種方式的價值與局限，指出只讓AI接手工作，可能減少人的學習機會。文章屬概念評論…