Grace Yu-Chun Yen

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Grace Yu-Chun Yen 最新论文

Shih 等人提出 Rationalizer 系统，利用 LLM 为 Likert 量表评分生成情境化理由，使用户能更轻松地提供长篇解释且不影响写作效率，显著提升理由质量和完整性。

Zhang 等人提出 EvaluAId 系统，通过交互式评分标准映射和自适应基准测试，提升开放性学生论文评估与专家评分的一致性及评分者满意度。

Zhang 等人开发 Synthia 系统，利用大语言模型将反馈分解为可视化气泡，支持聚类、组合与并行探索，助作者更有意图地进行写作修订

Zhang等人设计Friction写作反馈界面，利用LLM将反馈分解并通过热图可视化引导结构化反思，16人研究显示显著提升修订质量与反思深度。

Yen 等人开发ProcessGallery工具，通过展示设计迭代对比对帮助初学者学习设计原则，用户能更准确评估设计并找到合适示例，显著优于传统图库。

E 等人发现，在设计过程中持续提供反馈(in-action)虽能帮助新手设计师产出更完善的最终作品，但可能导致其过度依赖外部反馈而弱化自我评估能力。

Lin等人通过访谈和调查揭示位置众包平台用户期望定期访问者贡献者，针对八种位置信息类型分析贡献者经验背景与实用性的关系

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