从书面作答到与 AI 对话：活动形式、交互模态与语言如何影响学生学习与参与
一项针对印度卡纳塔克邦 305 名以英语授课的卡纳达语母语本科生的实地研究发现，与 AI 进行对话式活动（文本或语音）的学生投入时间更多、贡献更多，兴趣与自我效能感也更高，但完成率低于书面作答。所有条件下知识均有提升，活动形式与语言之间无可靠差异；双语交互在语音对话中尤其有益，可减少表达困难、增加体现理解的轮次并降低对话中断。
#多模态教学
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今日 0 条arXiv · cs.CY（AI+教育/社会）AI 评分4141 arXiv · cs.CL（语言与教育交叉）AI 评分3131 儿童手语翻译安全审计：面向儿童 AI 的 Sign-to-Text 安全接口评估
自动手语翻译（SLT）已进入消费产品，但尚无公开系统将 SLT 与儿童 AI 安全工具联合评估，主流已部署 SLT 模型也未在 18 岁以下手语者上训练或正式评测。该论文提出一套由聋人群体参与设计的部署前审计方案，包含失败分类法、脱敏场景 schema、四种比较条件和四项结果指标，计划以 Auslan 为首个案例研究。
arXiv · cs.CY（AI+教育/社会）AI 评分4242 用 LLM 与 TTS 生成对话式课程：一项关于教育潜力的探索性研究
一项探索性准实验提出半自动化系统，用 LLM 与 TTS 经"LLM 生成幻灯片与旁白—教师审核—自动音视频合成"三阶段人机协同流程生成对话式课程，并基于认知学徒制理论生成专家—新手对话旁白。
arXiv · cs.CL（语言与教育交叉）AI 评分1717 EVICALC 系统在 DocSem 共享任务上的系统报告与失败分析
EVICALC 在 DocSem 共享任务官方最终测试的 1,730 项任务上取得 8.61% 联合准确率，其流程为读取 PDF、选取段落、让语言模型写出算术表达式并在本地代码中求值。