L@S 2026

關於 L@S

L@S 是 ACM 旗下探討大規模科技輔助學習環境的國際研討會，聚焦於擁有大量學習者而專家有限的教育場景。會議涵蓋大規模教學、AI 教育應用、智慧型輔導系統、MOOCs、學習公平性等議題，是 Festival of Learning 2026 聯合大會的一部分，與 AIED、EDM 同期在首爾舉行。

Festival of Learning 2026

L@S 2026 是 Festival of Learning 2026 聯合大會的一部分，與 AIED（Artificial Intelligence in Education）和 EDM（Educational Data Mining）同期在韓國首爾舉行。三大社群聯合舉辦，促進大規模學習、AI 教育與資料探勘的跨領域交流。

研究主題

L@S 2026 聚焦大規模科技輔助學習環境的各個面向：

• 大規模教學設計 — MOOCs、開放教育資源、大規模線上學習環境的設計與評估
• AI 教育應用 — 大型語言模型、智慧型輔導系統、自動化評量在規模化教學中的應用
• 學習平台與工具 — 學習管理系統、互動式學習環境、教育科技工具的開發與部署
• 學習公平性 — 大規模學習環境中的公平取用、數位落差、包容性設計
• 評量與認證 — 大規模評量方法、能力導向認證、同儕互評
• 實證研究 — 大規模隨機對照實驗、A/B 測試、學習成效分析

錄取成果

Uedu 團隊於 L@S 2026 共有 2 篇論文獲錄取：

• Full Paper（錄取率 22%，159 篇投稿錄取 35 篇）：探討 AI 助教在數百門大學課程中的跨學科採用模式與認知投入分析
• Work-in-Progress Paper：提出 PALM 生理感知 AI 輔導框架，透過消費級穿戴裝置實現隱形關懷

重要日期

• 全文截止：2026 年 2 月 9 日
• Work-in-Progress 截止：2026 年 2 月 16 日
• Demo 截止：2026 年 4 月 14 日
• Camera-Ready 截止：2026 年 4 月 22 日
• 會議日期：2026 年 6 月 29 日 - 7 月 3 日

關於 L@S

L@S（Learning at Scale）是 ACM 旗下的國際研討會，專注探討大規模科技輔助學習環境。會議研究「擁有大量學習者但專家有限」的教育場景，從 MOOCs 到智慧型輔導系統，涵蓋各種規模化學習的技術與方法。論文以開放取用形式收錄於 ACM Digital Library，採雙盲審查制。

我們的發表紀錄

Uedu 團隊在 L@S 共發表了 2 篇論文：