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
RESEARCH
教育研究
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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
附相關報道教師與AI共同備課：現有研究多停留在構思及內容生成
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。選用考慮主要涉及效率、回應能力、創意及公平，相關理論仍較分散。
East China Normal University、City University of Macau等
特殊教育AI服務：家長參與和成效評價有何關係？
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，沒有兒童的客觀學習或功能測試，不能證明使用AI或增加參與會改善實際表現。
Binzhou Medical University
35項研究的平均結果，能否回答你的課堂問題？
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。作者同時指出樣本選擇及未充分涵蓋調節因素的限制，平均結果不代表每種工具或課堂均有相同效果。
湖南科技大學教育學院
附相關議題報道35項自我調節學習研究：AI在執行任務階段的支援較強
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，顯示教學安排及量度方式會影響結論，短期任務改善未必等同持久的自我調節能力。
華東師範大學、上海大學
學校領導較樂觀，前線教師較審慎：對AI的信心有何差異？
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，約七成屬鄉郊地區，並非全國代表性調查，亦未直接量度課堂成效。
University of Idaho
情緒AI統合分析：鼓勵與知識支援，各有甚麼作用？
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。不同工具及任務的差異，限制了對情緒支援本身作用的判斷。
香港大學、浙江大學等
融合教育文獻：語言協助與輔助科技能否照顧課堂差異？
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。文章整理不同技術的用途與限制，並非針對單一教學介入進行成效比較。
Technical University of Darmstadt
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改善還是減少學習？ISAR模型提供四個檢視角度
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，沒有新招募學生或計算四類做法的平均成效，模型用以界定和比較不同學習情境。
University of Augsburg（德國）、Technical University of Munich（德國）等
139篇特殊教育文獻：先看學生需要，再決定AI與虛擬實境的用途
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。各項研究的對象與方法不同，不能把所有應用視為具有相同成效。
Democritus University of Thrace
人工智能素養，為何不止是學會使用工具？
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，沒有直接測試課程成效，資料庫及檢索範圍亦會影響分析。
華中師範大學、香港教育大學等
附相關議題報道ChatGPT用於數學教育：研究集中在哪些課堂工作？
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，並討論學生與工具互動方式的改變。綜述著重用途與議題，沒有提出一致的學習成效估算。
Eindhoven University of Technology、Norwegian University of Science and Technology等
教育強國視野下的香港校長領導力培育機制與發展
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，並採用更多元的培訓模式，以支持校長領導能力及學校發展。
油麻地天主教小學
人與AI怎樣共同學習？從代辦任務走向能力發展
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，沒有新學生樣本或介入成效數據，亦未驗證任何一套人機協作模式。
University College London（英國）
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
英語語音聊天機械人：57項研究呈現甚麼教學方向？
研究以質性系統綜合方法，分析2010至2024年57項運用語音AI聊天機械人學習英語的研究，整理理論框架、研究方法、技術特點、使用經驗及教學安排。文獻較集中亞洲，常使用面向一般用戶的語音工具，呈現語音對話與課堂活動結合的不同方式。研究著重歸納發展及實踐趨勢，並非統一的成效實驗，各項工具、學習者及比較條件不能一概而論。
Akdeniz University、Middle East Technical University
22項模擬學習研究：AI虛擬角色有中等平均效果
研究綜合22項電腦模擬學習研究的49個效果量，比較具AI功能與不具AI功能的虛擬角色。整體呈中等正面效果，平均效果量為0.43，顯示AI角色在這類活動中可提供學習支援。介入時間、所用AI技術及角色呈現方式，能解釋部分研究差異；學段及學習領域等因素則未呈現相同調節作用。研究涵蓋多種虛擬角色，結果不等同對現今通用聊天模型的測試。
University of Hawaiʻi at Mānoa（美國）、Florida State University（美國）等
附相關報道把AI放進遊戲式學習：練習與判斷仍要由學生參與
文章從遊戲式學習研究出發，探討大型語言模型如何支援練習與人的判斷。作者指出，辨別AI答案需要學科知識，但過度依賴工具又可能減少建立知識的機會。文中提出以探索、試驗和比較安排學習，再透過遊戲中的挑戰及回饋維持練習意願，AI則可協助製作遊戲或改編材料。文章屬理論討論，沒有以新實驗驗證某款AI遊戲的學習成效。
University of Graz（奧地利）、Tampere University（芬蘭）等