深度分析 大型語言模型在教育諮詢中的社會人口偏見：實驗化分析與資訊密度影響 本研究以 243,000 答案的大規模實驗，評估六款前沿大型語言模型（LLM）在 K–12 教育諮詢場景的社會人口偏見。作者透過 900 個情境短篇（vignette），交叉 15 種族群與身份標籤、9 種資訊密度與 10 類決策情境，量化模型在大學建議、課程分流、特優生鑑定等多面向的差異性建議。
