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CHI '26大语言模型（LLM）的人机协作 +2

ClearFairy：通过决策结构化、即时提问与推理推断捕获创意工作流

Son 等人开发 ClearFairy 思维出声 AI 助手，通过检测弱解释、即时提问与推理缺失理由，使 UI 设计中的强解释比例从 14% 提升至 83%，且未增加认知负担。

CHI '26对话式聊天机器人 +2

“现在吃午饭”：理解用户如何与主动式智能体互动进行日常规划和自我反思

Abbas 等人通过14天纵向研究揭示用户与主动式教练智能体的多元交互模式，发现接受、协商、共建心智模型及抵制脱群等行为，并为设计促进行为改变的智能体交互提供指导。

CHI '26社交机器人交互 +1

"机器人太拥挤了吗？"：电梯乘坐机器人的人类接受度标准建模

Kim 等人提出机器人登车区域(RBA)概念，发现RBA被占用时人类接受度显著下降，机器人应采用适应性跳过策略避免拥挤条件登车。

CHI '26大语言模型（LLM）的人机协作 +2

"我们这是在为斯波克写建议专栏吗？" 理解人工智能对自闭症用户建议中的刻板印象

Wohn 等人研究发现 LLMs 在用户披露自闭症后倾向于建议避免社交和压力情境，部分受访者认为这是肯定自我，但更多人批评为幼稚化并削弱成长机会。

CHI '26大语言模型（LLM）的人机协作 +2

LingoQ：通过AI生成的工作相关测验弥合EFL学习与工作之间的差距

Yang 等人开发了LingoQ系统，利用工作者工作中的LLM查询即时生成个性化英语测验，三周部署研究显示该系统可提升学习者自我效能感与学习成效。

CHI '26大语言模型（LLM）的人机协作 +2

探索学习者与建构性争议性同伴智能体的期望与参与

Tanprasert 等人研究 LLM 同伴智能体在协作学习中的争议性行为，发现受监管智能体激发创造力而不受监管智能体提供更多控制，学习者价值观影响智能体偏好。

CHI '26大语言模型（LLM）的人机协作 +4

揭示聊天机器人的治理原则：一项工作台与比较研究

Grasso 等人开发了 Trust Mediator 工作台辅助聊天机器人原则编写，对比手动与辅助方式，证明辅助扩展覆盖范围、手动提高具体性，两者互补。

CHI '26认知障碍与神经多样性（自闭症、ADHD、阅读困难） +2

Autiverse：通过人工智能引导的多模态日记激发自闭症青少年的日常叙事

Yang 等人设计 Autiverse 人工智能引导多模态日记应用，通过对话提示和四格漫画形式支持自闭症青少年叙事，两周实验证明其可提升叙事连贯性并增强情绪表达能力。

CHI '26荣誉提名大语言模型（LLM）的人机协作 +3

CHOIR：利用大学研究实验室通信的聊天机器人介导的组织记忆

Lee 等人设计 CHOIR 聊天机器人支持研究实验室组织记忆，通过四个功能在一个月内产生107个问答和38次文档更新，但发现隐私关注限制了知识共享和文档完善。

CHI '26大语言模型（LLM）的人机协作 +2

一项实证研究：理解学生如何使用ChatGPT撰写论文

Jelson 等人通过在线研究分析77名学生使用ChatGPT写作的模式，发现写作自我效能感影响查询方式，从征求意见到全委托的使用范围差异显著，为LLM写作教育提供实证依据。

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