University of Kassel

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CSCW '25Fighting Misinformation, Building Believability

利用数字论证学习中的学习者错误：ALure如何帮助学生从错误中学习并写出更好的论证

Neshaei 等人设计ALure系统，利用NLP技术分析学生论证错误，在305名大学生实验中验证其对论证结构和谬误学习增益的提升效果。

CHI '24大语言模型（LLM）的人机协作 +1

LegalWriter：一种为初学法律学生提供结构化和有说服力的法律案例写作的智能写作支持系统

Weber 等人开发 LegalWriter 智能写作系统，基于机器学习为法律初学者提供写作支持，使案例解决方案的结构性和说服力显著提升，写作质量优于现有基准

CSCW '22Teaching and Learning; Teaching and Learning

设计对话式评估工具：比较文本和语音模态以提高课程评估中的响应质量

Wambsganss 等人构建 EVA 对话式课程评估工具，发现语音交互比文本交互产生更高信息质量但更低信息量，对话式工具整体上能提高响应质量和用户体验。

CHI '22智能辅导系统与学习分析 +1

同伴评审场景中的适应性共情学习支持

Wambsganss 等人开发ELEA系统为119名学生提供同理心反馈，使用该系统的学生在同伴评审中写出更高情感同理心水平的评审，验证NLP支持可培养同理心写作技能。

CHI '21荣誉提名对话式聊天机器人 +1

ArgueTutor：一个适应性的对话式辩论技能学习系统

Wambsganss等人开发ArgueTutor对话式辩论学习系统，结合NLP提供适应性反馈，使学生的论证质量和说服力显著提升。

CHI '20荣誉提名大语言模型（LLM）的人机协作 +1

AL：一个用于论证技能的自适应学习支持系统

Wambsganss 等人开发 AL 自适应学习系统，利用 NLP 分析论证结构为学生提供个性化反馈，实验证实可显著提升论证写作质量。

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

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语音交互与对话系统

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