Stephanie Houde

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Houde等人通过两项实验研究发现用户对群体中AI智能体参与的复杂态度，开发了涵盖响应时机、内容、对象、控制者及实现方式的AI行为控制分类法。

He 等人通过155人调查研究发现，相较于人类伙伴，AI在等同贡献上获得较少认可，参与者采用质量、个人价值观和技术等标准判断归属。

Ostrand 等人通过用户实验证明，实时词汇/句法反馈和示例语句两种语言指导方式均能显著提升新手编写的对话代理训练语句的长度、质量和多样性。

Piorkowski 等人开发了面向对话智能体的意图训练交互式指导工具，对比语言反馈与示例话语两种方式，前者虽更符合最佳实践但效率较低，后者可快速借启发新想法。

Sun 等人通过场景设计方法探索软件工程师对生成式AI代码模型的可解释性需求，在自然语言转代码、代码翻译和自动补全三个场景中识别出四种XAI功能类型。

Weisz 等人研究发现，AI辅助代码翻译能显著减少软件工程师的代码错误，且提供多个翻译选项比单纯提高翻译质量对翻译过程的帮助更大。

Weisz 等人研究发现软件工程师对NMT代码翻译的容错程度，并提出置信度高亮、替代翻译等UI功能帮助理解和纠正不完美输出。

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