研究所論文方向 2026-09-09
- 語料：當日 11 個主題來源，共 103 則原始資料；標題去重後 102 則。
- 選題方式：依每篇摘要、為何成為話題與爭議點完成領域歸類，再由 MoA 會議各選 1 個方向。
- 去重範圍：2026-08-10 至 2026-09-08；下列兩題皆未與近 30 日題目重複。
- 證據界線：新聞與官方文章用來確認今日訊號；市場、可行性與研究設計為依訊號提出的分析與推論，不視為來源已證實的研究結果。
A．長照醫療
專題主題
高齡與偏鄉照護導入人工智慧醫療的安全、公平與採用成效評估
值得研究的主要理由
今日語料同時出現三條相互連結的訊號：健保署與 APEC 推動人工智慧醫療韌性、研討會聚焦醫療安全與平權，以及人工智慧代理從「說錯話」走向「做錯事」的全生命週期風險。高齡者、偏鄉居民與照顧者對數位工具的可近性、信任與風險承受能力不同；若只測模型效能，可能忽略真正決定照護成效的採用障礙與資源差距。本題可將技術安全、健康平權與使用者採用納入同一個可驗證架構。
建議學位
博士。 題目需要跨都會／偏鄉、多場域及較長期的資料蒐集，並整合技術安全、健康服務與採用理論；研究範圍與理論建構深度高於一般單場域碩士研究。
未來市場分析
高齡化、醫護人力短缺與遠距照護需求，使醫療院所、長照機構、地方政府及健康科技業者持續尋求人工智慧輔助方案。能同時量測臨床安全、服務可近性及採用成效的評估工具，具有政策評估、產品驗證、採購規範與顧問服務價值；但市場成長仍受個資治理、責任歸屬、基礎建設及醫療支付制度約束。
技術可行性分析
可先用系統性文獻回顧與政策文件建立指標，再選取都會與偏鄉醫療或長照場域進行問卷、訪談及服務資料分析。若取得合作機構資料，可比較導入前後的轉介時間、使用率、警示正確率與照護滿意度；不必自行開發模型。主要難點是跨場域取樣、敏感健康資料保護與長期追蹤。
論文主要研究目的
建立高齡與偏鄉照護導入人工智慧醫療的多構面評估模型，檢驗系統安全、數位可近性、信任、健康識能與組織支援如何影響採用及照護結果，並提出兼顧平權與責任治理的政策及採購建議。
呈現形式與研究方法
- 呈現形式：博士論文；附評估量表、場域比較矩陣與政策建議。
- 研究方法：序列式混合研究。先做系統性文獻回顧、政策內容分析及德菲法指標建構，再進行都會／偏鄉多場域問卷、半結構式訪談與導入前後比較；量化部分可採結構方程模型或多層次模型。
評分
| 理論性 | 實用性 | 市場化 |
|---:|---:|---:|
| 9 | 8 | 8 |
語料依據
選題張力
1. 照護導入人工智慧應先追求效率與覆蓋率，還是先建立可解釋、人工覆核與責任歸屬機制？
2. 使用公開資料與健康指標評估風險能擴大服務，但是否會因資料代表性不足而加深偏鄉或高齡者的不平等？
3. 人工智慧應作為專業人員的輔助工具，還是可以在長照人力不足時承擔部分篩檢與建議工作？
B．學齡教學
專題主題
免費人工智慧程式助理進入校園後的運算思維、學習自主與數位落差研究
值得研究的主要理由
今日語料顯示 AWS 向多國大學生免費提供 Kiro 一年，Google 與州政府合作推動人工智慧及職業訓練，Microsoft 亦強調家庭與教育工作者共同維護安全使用體驗。當商業工具以免費方案快速進入校園，學生可能更早取得即時程式協助，但學習增益、依賴風險、教師角色與家庭設備差距仍缺乏可比較實證。本題可直接檢驗「免費取得」是否真的轉化為公平且持久的能力提升。
建議學位
碩士。 可在一至兩學期內完成課程介入、前後測與訪談，研究問題具體，且不需自行訓練模型。
未來市場分析
學校、補教、教育科技及雲端業者正擴大人工智慧開發工具與職涯課程。若研究能辨識有效的課堂活動、教師介入點與公平使用條件，可形成校本課程、教師增能教材、工具採購評估表及學習分析服務。市場機會明確，但免費方案可能造成供應商綁定，未成年人資料與學術誠信規範也會影響採用。
技術可行性分析
可在高中資訊課、大學入門程式課或課後社團進行準實驗，直接使用既有人工智慧程式助理。資料可包含前後測、程式作品、操作紀錄、問卷與訪談，再依設備可近性及先備能力分層分析。主要限制是工具版本快速更新與帳號資料治理，需預先固定教學任務及紀錄規則。
論文主要研究目的
比較有無人工智慧程式助理及不同教師鷹架設計下，學生運算思維、除錯能力、學習自主與認知依賴的差異，並檢驗設備、家庭資源與先備能力是否擴大或縮小數位落差。
呈現形式與研究方法
- 呈現形式：碩士論文；附課程模組、評量規準與校園導入檢核表。
- 研究方法：混合方法準實驗。設置「人工智慧助理搭配教師鷹架」、「僅使用人工智慧助理」及一般教學比較組；以前後測、程式碼品質、除錯歷程與學習自我效能量表分析，再以焦點團體解釋依賴、誠信與可近性差異。
評分
| 理論性 | 實用性 | 市場化 |
|---:|---:|---:|
| 8 | 9 | 8 |
語料依據
選題張力
1. 免費人工智慧程式助理降低學習門檻，是否也會讓學生跳過問題分解與除錯等核心思考歷程？
2. 校園導入應重視工具操作熟練，還是把提示設計、結果驗證與學術誠信列為主要學習成果？
3. 免費方案看似促進公平，但裝置、網路、英文能力及教師支援差異是否反而擴大數位落差？
三個爭議點
1. 人工智慧醫療擴大服務可近性的同時，是否會因偏鄉基礎建設、數位健康識能與資料偏差而加劇既有健康不平等？
2. 免費人工智慧程式助理能提升學生能力，還是會增加認知依賴、學術誠信風險與對單一供應商的綁定？
3. 學校、醫療機構、工具供應商與使用者之間，應如何分配人工智慧錯誤、個資使用及安全監督責任？