Kexin Phyllis Ju

school密歇根大学bar_chart全球第 #2445 名

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Kexin Phyllis Ju 最新论文

Lu 等人在 354 人经济学课程中验证 FeedbackWriter 系统，发现 AI 介导反馈显著提升学生修改质量，且 TAs 采纳越多 AI 建议，学生获益越大。

Cao 等人提出RAVEN系统，使盲人和低视力用户能通过自然语言查询和修改3D虚拟场景，实现运行时无障碍访问，通过8名BLV用户和6名开发者的评估验证了自然语言交互在个性化无障碍访问中的潜力与挑战。

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。

Chen等人通过30人实验发现AI笔记辅助存在悖论：中等辅助下测试分数最高，但用户因感知便利而偏好全自动辅助，揭示AI支持程度与认知收益之间的矛盾。

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

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