University of Pennsylvania

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University of Pennsylvania 最新论文

CHI '26大语言模型（LLM）的人机协作 +3

隐形导师：从屏幕录制推断用户操作以推荐更好的工作流程

Yan 等人提出 InvisibleMentor 系统，通过视觉语言模型分析屏幕录制重建用户操作，结合大语言模型生成行为建议，使用户工作流效率得到改善。

CHI '26荣誉提名认知障碍与神经多样性（自闭症、ADHD、阅读困难） +2

在挣扎中笑对：理解 Instagram 上通过表情包和评论表达的 ADHD 体验与社区参与

Zhang 等人分析 Instagram 上 350 个 ADHD 表情包及 2.8 万条评论，发现表情包成为神经多样性叙事与身份形成的重要互动机制。

CHI '26智能语音助手（Alexa、Siri 等） +3

低资源印度学校中用于英语口语练习的语音聊天机器人：多利益相关方研究

Shashidhara等人研究面向低资源学校的英语口语练习语音聊天机器人，发现能提升学生口语信心，但教育者与学习者对工具的长期应用目标存在分歧，并提出设计建议。

CHI '26发展中国家与HCI4D +3

支持资源的拼凑网络：女性和少数族裔餐馆企业的数字化成功与挑战

Bui 等人通过两年研究发现，女性和少数族裔餐馆业主需依靠线上线下支持网络"拼凑"应对数字基础设施失灵，建议以社区建设和社会基础设施建设帮助克服身份相关不平等。

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行为改变与反思技术 +2

个性化推送是否会失效？AI自我建模行为参与度的纵向研究

He 等人通过纵向实验研究AI自我建模在健身行为中的应用，发现视觉自我建模能在短期内提升绩效，但改善效果在两周后逐渐减弱，揭示了个性化推送的时间衰减特性。

CHI '26生成式AI（文本、图像、音乐、视频） +1

VizCrit：视觉设计工具中计算反馈展示策略的探索

Li 等人设计 VizCrit 系统提供可操作反馈，发现解决方案导向反馈能减少设计问题并提升自我感知创造力，为 AI 辅助创意工具提供新思路。

CHI '26大语言模型（LLM）的人机协作 +3

跨LLM聊天机器人用户报告风险的表征分析

Li 等人通过分析Reddit讨论发现，ChatGPT、Gemini、Claude等七大LLM聊天机器人存在差异化风险分布，需针对各平台特点实施以人为中心的风险缓解策略。

CSCW '25Facilitating Equity and Fairness in Tech

导航自动招聘：年轻求职者的感知、策略使用与结果

Armstrong 等人调查448名计算机科学学生发现，AEDT的自动化程度和技术特征影响求职者感知与意愿，但推荐和家庭收入仍是求职成功的关键因素，自动化工具未能消除社会特权影响。

CSCW '25Online Interactions with Friends and Strangers

沟通模式预测多人在线游戏中的团队技能

Bisberg 等人通过分析《坦克世界》玩家聊天数据发现，高评级公会进行更多战前规划且战斗中常使用语音沟通，验证了有效沟通与团队绩效的关联。

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2018-2026

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人工智能与机器学习交互

大语言模型（LLM）的人机协作

研究方法与设计实践

用户研究方法（访谈、调查、观察）

教育与学习技术

编程教育与计算思维

社交媒体与在线社区

内容审核与平台治理

伦理、公平、社会正义与包容

包容性设计（Inclusive Design）