University of Goettingen

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University of Goettingen 最新论文

CHI '26大语言模型（LLM）的人机协作 +2

多任务人机交互中的信念更新与委托：以受控模拟为证据

Biswas 等人通过240人7200次试验揭示LLM多任务场景下用户信念跨任务迁移规律及保守更新特征，为期望校准与委托设计提供实证依据。

CHI '26可解释人工智能（XAI） +2

当生活给予你人工智能，你会把它变成柠檬市场吗？理解关于人工智能系统能力的信息不对称如何影响市场结果和采用

Erlei 等人通过实验揭示AI市场信息不对称的危害，表明低质量系统与披露要求影响用户采用，部分披露设计可改善人类决策效率。

CHI '26荣誉提名数据隐私感知与决策 +3

数据与金钱的权衡：个性化 AI 采用中的隐私危害与经济风险

Erlei 等人通过 2×3 组间实验发现，隐私泄露的模糊性而非隐私偏好本身驱动用户回避个性化 AI，且用户愿为隐私标签支付过高价格。

UIST '25隐私设计与用户控制 +2

德国和英国智能音箱感知隐私侵犯的多因素比较分析

Kühtreiber 等人比较德英两国用户对智能音箱隐私侵犯的感知差异，发现用户对制造商和国家的担忧超过对主要用户的担忧，年轻人和英国用户担忧更甚。

CHI '25多语言与跨文化语音交互 +2

注意差距！在不同语言的说服性合写任务中使用多语言大语言模型的选择独立性

Biswas 等人发现用户使用多语言LLM写作助手违反选择独立性，接触西班牙语LLM会减少后续英语LLM使用，并影响捐赠意愿

CHI '24AI 辅助决策与自动化系统 +1

理解人机协作中的选择独立性和错误类型

Erlei 等人通过611人众包研究首次实证探索选择独立性和错误类型，发现人类系统性地违背独立性，为AI系统的适当依赖设计提供重要影响。

HRI '24协作学习与同伴教学 +2

儿童在主动与被动学习条件下从社交机器人学习词汇

Sivridag 等人研究儿童在主动与被动学习条件下从社交机器人学习词汇，发现两种条件下词汇学习无显著差异，注视跟随率不影响学习效果。

CHI '22AI 辅助决策与自动化系统 +1

值多少：人类为了不与AI系统进行谈判而覆盖了自己的经济自我利益

Erlei 等人在480人最后通牒博弈实验中发现，人们强烈偏好与人类谈判，为避开自主AI系统愿牺牲经济自利，放弃更高补偿。

CHI '20对话式聊天机器人 +2

萨拉，讲师：利用基于支架的对话代理改善在线教育中的学习

Winkler 等人开发 Sara 对话代理，在线视频讲座中通过语音文本提供支持，182名学习者实验表明编程任务学习效果显著提升

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人工智能与机器学习交互

AI 辅助决策与自动化系统

隐私、安全与信任

数据隐私感知与决策

教育与学习技术

协作学习与同伴教学

语音交互与对话系统

多语言与跨文化语音交互

机器人与自主系统

社交机器人交互