自闭症谱系障碍认知评估中 AI 技术接受度的结构方程建模研究
一项针对 77 名医疗与教育专业人员的研究表明，AI 认知评估在准确性、时间效率和易用性上优于传统评估，其中感知准确性显著预测 AI 接受度（β = 0.412）。PLS-SEM 分析显示模型具有强预测相关性（Q² = 0.48），fsQCA 识别出高准确性与低伦理担忧是促进 AI 接受的关键配置路径。
#能力评估
Frontiers in EducationAI 评分4040
Frontiers in EducationAI 评分3838 面向工程学生的技术数学素养量表（E-TmLS）开发与验证
研究开发并验证了面向工程学生的技术数学素养量表（E-TmLS）。基于土耳其 360 名工程学生的数据，该量表确立了包含数据素养、错误分析等 6 个维度的 20 题项结构。E-TmLS 表现出良好的信度与效度，为工程教育中评估技术辅助数学能力提供了标准化测量工具。