預測準確以後呢？高教AI綜述提醒檢查真正教育效果
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…
Public Authority for Applied Education and Training（PAAET）, Kuwait
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鄧飛談AI報班熱：先了解孩子怎樣用，再衡量培訓的真正價值
鄧飛10月6日在《大公報》評論AI培訓熱潮，主張家長不必單因追趕工具而高價報班，應先補足自己的理解，並關注數碼鴻溝與使用規範。這是具名評論…
黃錦良：創科教育要從教師支援與校際協作做起
黃錦良認為，創科人才培養須從中小學扎根，課程改革落地尤其依賴教師專業能力。他倡議持續更新AI、數字科技及跨學科教學培訓，提供到校支援，並透過跨校資源共享及與大學、業界合作，縮窄校際差距…
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…
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…
University College London（倫敦大學學院）、土耳其國民教育部資訊科技部門等
南非大學AI指引分析：要求學生申報之後，院校責任怎樣寫清楚？
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…
西開普大學、開普敦大學
