視覺化學習重塑數學抽象概念的認知路徑
當代數學教育過度依賴抽象符號，導致學習者難以連結數學概念與現實世界。本文提出數學認知的雙軌理論架構，主張整合符號處理與視覺空間兩大系統。透過動態幾何與程式設計等視覺化工具，學生能從主動探索中直觀理解幾何重心等抽象概念的本質，而非僅是背誦公式。此方法不僅能深化概念理解、激發學習動機，也對現行的教師數位素養與僵化評量體系提出挑戰，指引一條通往深度學習的教育革新路徑。
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數據驅動的智慧教育路徑分析與課程優化策略
本文探討如何運用數據驅動方法解構教育體系中的課程依存關係與學習路徑。透過貝氏網路與結構方程模型等概率圖模型，我們能超越表面相關性，深入挖掘課程之間的因果鏈條，有效處理教育數據中的不確定性與潛在變量。此方法不僅能揭示基礎課程對後續成就的長期影響，更能將學習策略等抽象概念量化分析。藉由數據解碼，教育機構能更科學地進行課程設計與序列優化，為實現個人化適應性學習提供堅實的理論基礎與實證依據。
機器學習預測新生入學行為與年份變化分析
本研究利用機器學習技術，包含邏輯迴歸、貝氏分類器、決策樹和隨機森林等演算法，預測新生學生的入學行為，並探討不同入學年份（2017 和 2018 年）的變化。研究使用多種評估指標，如準確度、敏感度、特異度和
人工智慧技術應用於家庭教育提升學習效率
本文探討人工智慧在家庭教育中的應用，包括個人化教育方案、智慧輔助教學工具和家庭教育平臺，分析其如何提升孩子的學習效率。藉由AI技術分析學習資料，提供客製化學習方案，並透過智慧工具輔助學習，整合教育資源，打造更有效的家庭學習環境，以期達到更好的學習成果。
機器學習預測大學新生入學行為模型
本研究探討利用機器學習模型預測大學新生入學行為，包括社會適應、學業成績、學習行為等導向。藉由分析新生資料，包含人口統計學特徵、學業背景和社交網路指標，建立預測模型，以協助教育機構早期識別高風險學生並提供適切支援，提升新生入學率和學習成效。
根據 RAG 的 AI 教育查詢技術與應用
本文深入探討根據檢索增強生成 (RAG) 的 AI 教育查詢技術，闡述其工作原理、優勢以及在教育領域的應用。同時，分析了多模態整合、多語言支援、動態語境化等技術挑戰和解決方案，並探討了雲端平臺的支援與實時應用最佳化策略。最後，展望了 RAG 技術在教育領域。