North Carolina State University

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CHI '26荣誉提名分布式团队协作 +2

他们下一步会点击哪里？面向协作团队的社会寻觅模型

Leon 等人提出 PFIS-T 社会信息寻觅模型，整合队友导航隐式线索和同步通信显式线索，预测调试程序员下一步动作准确率达 81.5%，比 PFIS3 提升 16.7%。

CHI '26荣誉提名严肃游戏与功能游戏 +2

探究块式3D编程谜题游戏中游戏特性与空间技能的相互作用及其对表现和感知难度的影响

Rajapaksha 等人通过对60名玩家实验发现空间技能预测游戏表现而非感知难度，背向角色和大地图显著增加难度，为块式编程游戏设计提供优化建议。

CHI '26大语言模型（LLM）的人机协作 +3

BiasViz：一个基于项目、叙事中心的学习工具，帮助中学生参与批判性思考AI偏见

Darabipourshiraz 等人开发 BiasViz 工具，通过项目式与叙事中心学习帮助28名中学生分析LLM中的AI偏见，成功培养其批判性思考能力并识别个性化探索机会。

CHI '26大语言模型（LLM）的人机协作 +2

当人工智能出错时：通过创建聊天机器人培养儿童识别AI幻觉的能力

Tian 等人让48名10-14岁儿童通过构建LLM聊天机器人学习检测AI幻觉，开发了置信度指标、事实核查等支架，显著提升了参与者的AI知识和幻觉识别信心。

CHI '26智能辅导系统与学习分析 +2

探索交互式worked examples的设计及其对不同先备知识学习者的影响

Tithi 等人基于ICAP理论设计Buggy和Guided两种交互式worked examples，通过155名本科生对照实验发现Buggy更适合高先备知识学习者，Guided更适合低先备知识学习者。

CHI '26大语言模型（LLM）的人机协作 +3

"我们是否要深入探讨？"：为异步在线讨论中推进知识共建设计并评估LLM智能体策略

Zhang 等人设计面向异步在线讨论的LLM智能体干预策略，通过任务导向与关系导向方法促进知识共建深度推进，用户实验证实其有效性。

CHI '26自动驾驶界面与接管设计 +2

匹配解释详细程度与场景复杂性：研究行人相遇驾驶场景中针对情境感知的人工智能反馈

Elahi 等人研究自动驾驶中用户对情境感知反馈的偏好，发现随场景复杂性增加，用户偏好更详细信息，简单场景仅需感知反馈，复杂情境需系统理解与预测信息。

CHI '26大语言模型（LLM）的人机协作 +2

探索块式编程中教师与聊天机器人的交互及情感

Riahi 等人研究中学教师在块式编程中使用 LLM 聊天机器人，识别出探索者、受挫者和混合型三种教师配置文件，提出支架设计建议。

UIST '25创客空间（Makerspace）文化 +2

将织机设计为协作装配套件

Speer 等人比较了 RoboLoom 和 Ashford 两种织机套件的协作装配，采用3Cs框架分析发现重复性、难度等五类设计特征对协作的影响，为教育套件的协作设计提供了具体建议。

CHI '25隐私设计与用户控制 +1

“五岁的孩子都能理解”与“这太混乱了”：探索非专业人士对网络安全定义的理解与认知

Neil 等人通过 30 位非专业人士半结构化访谈，发现其对网络安全存在不完整心理模型和术语误解，为向公众传达网络安全概念提供见解

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北卡罗来纳州立大学

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原型设计与用户测试

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大语言模型（LLM）的人机协作

自动驾驶与车辆人机交互

自动驾驶界面与接管设计

隐私、安全与信任

隐私设计与用户控制