:::參與歐亞教育創新國際研討會發表學術論文
參與歐亞教育創新國際研討會發表學術論文 出國報告
| 資料項目 | 檔案大小 | 檔案格式 | 更新時間 | 操作 |
|---|---|---|---|---|
| 00034944_提要表.pdf | 370.24 KB | 2026-03-05 15:07:01 |
| 主題分類 | 教育 | ||||||||
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 數位發展部服務分類 | 求學及進修 | ||||||||
| 資料集研究(主辦)機關 | 教育局 臺北市大 | ||||||||
| 出國類型 | 其他 | ||||||||
| 出國期間 | 2026-01-29 至 2026-02-02 | ||||||||
| 前往地區 | 越南 | ||||||||
| 考察單位 | 臺北市立大學 | ||||||||
| 出國人員 |
| ||||||||
| 計畫名稱 | 參與歐亞教育創新國際研討會發表學術論文 | ||||||||
| 內容摘要 | 一、計畫緣起 本次赴越南峴港參與「歐亞教育創新國際研討會（ECEI 2026）」並擔任AI教育工作坊講師與論文發表人，係配合本人國科會三年期研究計畫「科學探究評量與自我評量的交會：探討國中學生自我調整科學學習的縱貫式研究」之國際學術交流與成果擴散。隨生成式AI快速進入教育場域，如何兼顧學生主體性、學習歷程評量與高層次思考能力培養，已成為全球教育改革的重要議題。本次參與國際研討會，旨在分享臺灣於AI輔助科學評量與混合式鷹架設計之實證成果，並與國際學者交流生成式AI於教育應用之研究趨勢。 二、過程 1/29 搭乘飛機抵達越南 1/30 參與研討會論文發表：發表題目為「Optimizing Automated Assessment of Socio-Scientific Argumentation」之研究，比較不同大型語言模型於社會性科學議題論證評量中的提示策略效果。 1/31 參與AI教育工作坊：以「From Self-Assessment to AI Feedback: Implementing Hybrid Scaffolding with AISI」為題，介紹AISI平臺如何透過「自我評量＋AI回饋」之混合式鷹架設計，將AI由「答案引擎」轉化為「思考引擎」。工作坊吸引約50位國際學者與教師參與，並實際操作課程設計與提示工程（RREO框架）。 2/1 與國際學者交流分享 2/2 搭乘飛機返國 2 三、心得建議 本次交流顯示國際教育界高度關注生成式AI於形成性評量與自我調整學習中的角色。研究成果獲得多國學者肯定，特別是關於「few-shot提示策略」與「自我評量先於AI回饋」之實證發現，對未來AI評量設計具有啟發意義。建議未來持續深化國際合作，推動以學習科學為基礎之AI教育應用，並強化教師在提示工程與AI素養方面之專業培訓，以確保AI應用兼顧人本精神與學習品質。 四、照片或附錄資料 |