Michael Liut

school多伦多大学bar_chart全球第 #1594 名

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Michael Liut 最新论文

Ye 等人开发 ARC 设计探针，整合多数据库检索与可验证 AI 辅助筛选，降低系统性文献综述的认知负担

Ye等人设计Reflexis协作工作空间，通过实时反思提示和代码演进可视化支持反思性主题分析，配对分析师实验表明其能促进更细粒度反思并将分歧转化为建设性对话。

Bhattacharjee 等人采用大型语言模型创建个性化叙事干预，帮助年轻人应对心理困境，在346名年轻用户中验证了AI增强故事在促进反思和减少负面信念方面优于传统人类编写内容。

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。

Bernuy 等人通过准实验和访谈研究发现语音自解释可使回答更长更丰富，但总体偏好文本；随时间推移语音偏好从10%升至46%，认知负荷与社交存在影响媒介选择，建议采用混合界面满足多样化需求。

Bhattacharjee 等人对 15 名大学生和 6 名专家访谈，表明 LLM 需提供结构化步骤和适应性提问以管理学业拖延。

Reza 等人开发ABScribe界面支持LLM写作变体快速探索和比较，用户研究表明其可显著降低任务工作量（d=1.20）并提升修订体验（d=2.41）。

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