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引用次數本身資訊量很低。同樣是一次引用，出現在他人論文的 Discussion 用來佐證實驗結果，與出現在 Introduction 的一串括號裡，對研究定位的意義完全不同。 這一頁把每一筆引用逐筆拆開，標註它出現在論文的哪個位置、屬於什麼性質， 以及我們查證到什麼程度。
這一頁不替引用我們的人代言。標為「已核對原文」的條目，我們取得了全文並逐字抄錄引用段落； 其餘條目僅由索引資料庫確認存在引用關係，未核對引用脈絡，因此一律列為脈絡引用，不做更強的解讀。 收錄一篇論文只代表它引用了我們的研究，不代表該作者認可或推薦 Uedu。
分級依據是「我們的研究被放在對方論文的哪個位置」，不是對方期刊的等級。位置比刊名誠實。
引用方在自己的 Results／Discussion 中，以我們的研究結果佐證其實證發現。
系統性或範疇回顧將我們的研究納入分析語料，或用以定義某一類研究。
引用方沿用我們的技術路線或分析方法處理相近問題。
系統或工具論文將我們的平台列為既有設計參考。
出現在背景、相關工作或問題陳述段落。
Uedu 團隊自身後續著作的引用，計算獨立引用率時排除。
“This is consistent with previous research that demonstrates that quizzes can significantly enhance learning outcomes by offering additional practice exercises in areas where a student is struggling (Chang and Chien, 2024).”
Google Research 團隊在 60 名美國高中生的隨機分組實驗中，以本研究的結果佐證其 QuizMe 功能的成效解釋。引用位置在 Results／Discussion，非背景段落。
doi:10.3389/frai.2026.1783117自適應學習與推薦系統。
自動出題（question generation）架構論文。
自適應程式測驗與回饋系統，與本研究的 QuizGPT 題型情境高度重疊。
技能養成平台的設計參考。
同一研討會社群（ICALT）的後續系統研究。
資料結構與演算法課程導入 AI 聊天機器人，與本研究的 Python 題庫情境相近。
綜整 64 篇實證研究的系統性回顧。該文自身發表半年內已累積 9 次引用，是目前最可能持續帶來二階引用的節點。（本研究是否列入其 64 篇分析語料尚未取得全文核對，暫列脈絡引用。）
doi:10.1016/j.caeai.2026.100570Taylor & Francis 期刊，探討生成式 AI 支援與學習焦慮、自我效能的關係。
國內教育科技社群的引用，將 AI 工具置於 POE（預測—觀察—解釋）教學模型下討論。
doi:10.1016/j.caeai.2025.100488把 AI 定位為「直接形成性評量工具」的化學教育研究——與 2023 年那篇被範疇回顧歸入 automatic formative assessment 是同一個標籤。
doi:10.1515/cti-2025-0048通識教育專書章節——與本研究的通識教育場域直接對應。
學習分析方法論研究。
教師端 AI 工具比較研究。
本團隊後續著作，計算獨立引用率時排除。
“automatic evaluation function (Chang et al., 2023)”
自 695 筆 Scopus 文獻篩選後僅納入 12 篇實證研究，本研究為其中之一。該回顧將 AI 在討論區的角色歸納為三類，並以本研究代表其中的 automatic evaluation；在對照 Holmes & Tuomi 的 AI-in-education 分類時，本研究被歸入 automatic formative assessment。此為分類定位型引用——研究被用來定義一個類別，而非僅被列舉。
同樣以 BERT 對線上學術論壇貼文做分類——在技術路線與應用場域上都是本研究最直接的後繼工作。
doi:10.1109/icoris67789.2025.11296014AI 與跨領域學習的系統性回顧，本身已累積 36 次引用，是本研究引用網絡中擴散力最強的節點。（是否列入其分析語料尚未取得全文核對，暫列脈絡引用。）
doi:10.1007/s10639-024-13193-x工程教育社群的引用，聚焦於 scaffolding（鷹架）概念。
doi:10.18260/1-2--48172教育以外領域的 BERT 應用引用，顯示技術面向的外溢。
doi:10.1109/iciss63372.2025.11076409單通道 EEG 睡眠分期網路——與本研究同一任務的後續模型工作。
doi:10.1007/978-981-92-3495-0_15Elsevier 感測器領域期刊的綜述論文。引用來自駕駛狀態監測社群，與教育場域無關——顯示本研究的 edge-deployable EEG 方法被當作生醫訊號處理工作在讀。
doi:10.1016/j.sna.2026.117976同樣以 LLM 建構課程知識圖譜——技術路線與應用場域都最接近的後繼工作。
doi:10.1145/3766557.3766569Wiley Q1 期刊的系統性文獻回顧。（是否列入其分析語料尚未取得全文核對，暫列脈絡引用。）
doi:10.1002/jcal.70272本團隊後續著作。
doi:10.1109/ICMET67594.2025.11452000本團隊後續著作。
doi:10.1145/3774398.3811596本團隊後續著作。
doi:10.1109/SDS70563.2026.00035本團隊後續著作。
doi:10.1109/ICMET67594.2025.11452000本團隊後續著作。此筆由 Semantic Scholar 查得，OpenAlex 未收錄本篇 DOI。
doi:10.1109/ICMET67594.2025.11452000本團隊後續著作。此筆由 Semantic Scholar 查得，OpenAlex 尚未建立引用關係。
doi:10.1016/j.caeai.2026.100644本團隊後續著作。此筆由 Semantic Scholar 查得，OpenAlex 尚未建立引用關係。
doi:10.1016/j.caeai.2026.100644「查過、目前是零」與「根本沒查」是兩件事。這裡把每一篇都交代清楚， 讓上方的數字有可對照的分母。
資料來源：OpenAlex（主）＋ Semantic Scholar（補查），資料日期 2026-08-30。引用數依資料庫口徑而異（OpenAlex、Scopus、Semantic Scholar、Google Scholar 各自收錄範圍不同）。此處以 OpenAlex 為主並逐筆人工核對，OpenAlex 未收錄者改以 Semantic Scholar 補查並於該筆註明來源。