Technical University Munich

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CHI '26大语言模型（LLM）的人机协作 +2

支持基于LLM的聊天机器人进行有效的目标设定

Schimpf等人进行543人随机对照实验，发现基于LLM的聊天机器人通过添加反馈机制可有效支持用户目标设定，自适应建议效果则较差。

CHI '26荣誉提名AI 伦理、公平与问责 +2

表层偏见：头像外观如何影响AI招聘感知

Lau 等人通过对215名参与者的 crowdsourcing 研究发现，AI招聘中种族不匹配会增强种族偏见感知，部分身份匹配比完全不匹配和完全匹配更降低公平判断。

CHI '26智能家居隐私与安全 +2

研究智能家居设备相关数据类型如何影响隐私担忧和感知收益

Patil 等人通过多地区问卷调查发现，降低智能家居设备描述的模糊性虽能增进用户理解，但会加剧隐私担忧，且该效应因数据类型、设备复杂度和地区而异。

CC '25科技伦理与批判性HCI +2

引发迈向更好虚拟世界的变革：促进创意技术设计过程中伦理反思的工作坊流程

Hohendanner 等人设计了一个融合推测性设计和服务方法的五天工作坊，在德国和台湾的试点中有效促进了元宇宙开发中的伦理反思能力。

CHI '25大语言模型（LLM）的人机协作 +2

从被动观看到主动学习：利用AI视频助手在数字课堂中赋能主动参与

Bodonhelyi等人开发SAM AI导师平台，结合大语言模型提供教育视频实时问答，在两项研究中知识增益优于对照组，回答准确率达97.6%

CHI '25生成式AI（文本、图像、音乐、视频） +2

启动全球人工智能对话：尼日利亚、德国和日本的普通民众对未来通用人工智能在社会中角色的看法

Hohendanner 等人在尼日利亚、日本和德国组织普通民众对话，探讨生成式AI在教育、公共服务和艺术文化场景中的理想未来，为AI政策制定提供民众需求和措施建议。

CHI '25交互式数据可视化 +2

人们如何感知捆绑销售？一项实验

Wallinger 等人研究表明参与者更偏好捆绑可视化但易被虚假连接误导，捆绑路由影响聚类感知，不熟悉数据集时倾向使用类比描述

CSCW '24Session 3c: Speculative Design and Emerging Technologies

日本元宇宙视角：参与式投机设计案例研究

Hohendanner 等人采用参与式投机设计方法探索日本公民对未来元宇宙社会的看法，发现其认为元宇宙可解决社会问题并引发人机关系等技术伦理讨论。

CHI '24振动反馈与皮肤刺激 +1

用于乳腺癌手术中肿瘤定位的交互形状声化

Schütz 等人开发形状声化听觉显示系统，用于乳腺癌手术中肿瘤边缘定位，对比研究表明定位准确性（p<0.001）和可用性（p<0.05）显著优于现有听觉反馈。

CHI '24遥操作驾驶（Teleoperation） +1

基于模拟器的混合现实eVTOL飞行员培训：教员操作站

Kimura 等人研究混合现实 eVTOL 飞行员培训模拟器，通过用户研究自下而上分类影响教员绩效的关键因素，为 MR 教员操作站设计提供改进建议。

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