Australian National University

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CHI '26眼动追踪与注视交互 +2

成功与失败的信号：任务复杂性下人类表现的早期预测与生理特征

Cao 等人提出基于早期眼部与心脏融合信号的预测模型，在游戏环境中实现0.86的均衡准确率，揭示高绩效者具有更精准的注视模式和稳定的心脏激活。

CHI '26大语言模型（LLM）的人机协作 +3

InterFlow：设计无干扰人工智能以赋能半结构化访谈中的访谈者

Wen 等人设计InterFlow人工智能视觉脚手架，通过动态访谈脚本、计时器和三级自动化信息捕获功能，支持12名访谈者降低认知负荷，为半结构化访谈中的无干扰AI辅助提供设计原则。

CC '25VR 中的社交与协作 +3

看见声音：利用增强现实支持音乐协作

Wang等人开发头戴式AR系统，实时可视化音乐家的手部动作和乐器交互，显著提升音乐家的情境意识和协作表演效果。

DIS '25荣誉提名科技伦理与批判性HCI +2

以解殖民意图进行设计：迈向抵抗知识灭绝的解殖民档案

Comber 等人提出解殖民档案设计方法，旨在通过归还被忽视的档案材料抵抗知识灭绝，重建被殖民历史叙事。

CHI '25生成式AI（文本、图像、音乐、视频） +1

LumaDreams：设计积极的梦境意义制作以实现日常赋权

Lyu 等人开发LumaDreams移动应用，利用生成式AI将梦境转化为积极图像故事，14天混合研究（N=14）验证其通过意义构建增强日常赋权的效果。

CHI '25AR 导航与情境感知 +2

快照，汗水和草图：为增强现实头戴显示器设计家庭锻炼体验

Adiwangsa 等人通过Snapchat设计活动与28人焦点小组，提出增强家庭物体锻炼的五大主题与设计指南，为AR HMD家庭健身游戏奠定基础

DIS '24微出行（电动自行车、电动滑板车）交互

骑行人机交互的重大挑战

Matviienko 等人通过专家咨询识别出CyclingHCI的10大挑战，涵盖技术边界、骑行者保护及空间交互三个维度，推动该领域发展。

CHI '24大语言模型（LLM）的人机协作 +1

从适应参与到建立关系：参与式机器学习的艺术

Cooper 等人研究参与式机器学习中介者角色，指出将混乱上下文信息转化为结构化数据的挑战，以及权力动态不平等问题，主张中介者应成为教育者与倡导者以平衡价值分配。

CHI '24AR 导航与情境感知 +1

探索增强家庭环境以支持锻炼的机会

Adiwangsa等人采用参与式设计方法，提出10项建议指导AR头显开发家庭锻炼体验，为提升体育活动的沉浸式AR游戏奠定基础。

CHI '24AI 辅助决策与自动化系统 +2

负责任AI工具评估实践的范围研究：迈向有效性评估的步骤

Berman等人对37篇RAI工具评估文献定性分析，发现当前评估多聚焦可用性，有效性评估不足，呼吁借鉴跨领域方法衡量工具对AI开发实践的真实影响。

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人工智能与机器学习交互

生成式AI（文本、图像、音乐、视频）

研究方法与设计实践

用户研究方法（访谈、调查、观察）

虚拟现实、增强现实与混合现实（XR）

AR 导航与情境感知

手势、肢体与运动交互

全身交互与体感输入

文化、艺术与表演

舞蹈与身体动作计算