Advait Sarkar

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Advait Sarkar 最新论文

Xia 等人通过31次访谈发现，电子表格专业知识共享面临社交时机难把握、标准主观性强及自我评价不一致等社会规范和信念障碍。

Lee等人调查319名知识工作者发现，对GenAI高信心降低批判性思维实施，而自我高信心增加批判性思维，GenAI正改变批判性思维性质

Kazemitabaar 等人提出逐步式和分阶段式两种交互任务分解方法，通过可编辑假设与代码对帮助用户更好地引导和验证AI辅助数据分析，显著提升用户控制感与验证便捷性。

Tankelevitch等人提出GenAI系统对用户施加元认知需求的理论框架，主张通过可解释性和定制性设计降低元认知负荷以改善人机交互。

Liu 等人提出基于事实的抽象匹配方法，通过将代码翻译回自然语言弥合非专家与代码生成模型间的抽象差距，提升用户理解

Chalhoub 等人通过访谈21位用户和原型测试，发现电子表格数据结构受专业背景与合作需求等多因素影响，列操作虽提升结构化价值但无法完全取代灵活网格的优势。

Lau 等人开发 TweakIt 工具原型，通过 14 名数据分析师可用性测试，验证其能增强代码理解与功能信心，支持终端用户程序员工作流程。

Ragavan等人研究电子表格用户理解他人表格过程，发现用户花费约40%时间搜索额外信息，多数最终需向作者澄清。

Hewitt 等人提出AVAM模型，通过26项问卷调查(n=241)发现用户对高级自动驾驶接受度低，部分自动驾驶被认为需更高驾驶参与度。

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