Harsh Kumar

school多伦多大学bar_chart全球第 #1517 名

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Harsh Kumar 最新论文

Zhi 等人通过393人实验发现LLM对批判性思维的影响受时间约束调节，早期使用LLM在时间压力下提升绩效但充足时间下反而削弱表现，揭示时间因素的关键作用。

Kumar 等人让专家比较 Reddit 高赞建议与 LLM 建议，发现 AI 建议在整体效果、温暖感和用户采纳意愿上显著优于人类评论，但奉承性问题仍存在，且人类建议经优化后可与 AI 竞争。

Bhattacharjee 等人通过八周短信项目识别出个人责任、职业义务等情境干扰因素，并提出结构化目标设定等设计方案，为数字心理健康工具的参与度优化提供新思路。

Kumar 等人通过两项随机实验发现，具有友好人设的信息提供型 LLM 智能体可显著提高用户正念练习参与度，弥合数字健康干预中的社会支持缺口。

Kumar 等人通过1,100人两项预注册实验发现，LLM辅助虽能短期提升创造力，但可能削弱独立创作时的表现，引发对人类创造力长期影响的担忧

Kumar 等人通过145人课堂实验和356人对照实验，发现优化学生解答比直接获取答案更能促进信任，结构化引导可减少学生对LLM的滥用行为。

Bhattacharjee等人通过36名参与者访谈和42名参与者测试，揭示日程和情感状态是影响心理健康消息偏好的主要情境因素。

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