University of Texas at Austin

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University of Texas at Austin 最新论文

CHI '26社交平台设计与用户行为 +2

“我哥哥是校长，年收入约 8 万美元...但当孩子们看到我时，‘哇，叔叔，你在 TikTok 上有 1500 名粉丝！’”：视障 TikTok 用户替代性职业发展经验研究

Lyu 等人通过访谈 60 位视障 TikTok 用户，发现这些“BlindTokers”通过社交媒体发展出比传统模式更灵活、包容和个性化的替代性职业道路。

CHI '26大语言模型（LLM）的人机协作 +2

迈向课程特定人工智能导师的可扩展与负责任整合：教师在校园级平台的体验研究

Ko 等人通过访谈20名教师研究校园级 AI 导师创建平台，发现教师的认识论信念和教学挑战影响 AI 使用偏好，揭示三类评估模式与实施挑战，为高校 AI 导师政策提供及时指导。

CHI '26可解释人工智能（XAI） +3

情境化数据集：通过公民数据的批判性反思深化数据偏见认识

Zhang 等人开发了「Contextualizing Datasets」网页工具，通过引导用户探索数据和利益相关者互动，帮助学生批判性质疑数据管理方法和利益相关者代表性问题。

CHI '26触觉可穿戴设备 +2

为无障碍异步舞蹈教学共同设计多模态系统

Das 等人通过28人工作坊为视障舞者设计多模态舞蹈教学系统，提出分阶段学习、动作词汇构建及选择性模态使用的设计原则。

CHI '26科技伦理与批判性HCI +2

否则世界的实践：通过黑人研究扩展解放性人机交互

Barabas 等人将悲观主义与未来主义结合作为解放性 HCI 的分析框架，通过三个案例揭示黑人社区改造社会技术的实践，为设计“否则世界“提供新范式。

CHI '26大语言模型（LLM）的人机协作 +2

陈述你的意图以牵引你的注意力：用于有意数字生活的AI助手

Choi等人开发AI意图助手通过分析屏幕活动在偏离用户声明目标时发出提示，经22人三周验证相比规则基线能更有效帮助用户保持专注和数字行为一致性。

CHI '26视觉障碍者技术（屏幕阅读器、触觉图形、盲文） +2

A11y-CUA 数据集：计算机使用智能体的可访问性差距特征分析

Mohanbabu 等人构建A11y-CUA数据集揭示计算机使用智能体的可访问性差距，默认CUA成功率达78.3%，但在辅助技术条件下骤降至28-42%，呼吁开发面向盲人用户的协作式无障碍CUA。

CHI '26社交平台设计与用户行为 +4

管理工作场所：平台工人沟通渠道的治理

Kusk 等人通过分析28个工人subreddit的社区规则和版主评论，揭示了平台工人在线社区的治理机制，提出沟通渠道应具备独立moderation和内置数据保护以支持工人安全建立集体知识。

CHI '26社交机器人交互 +2

协商家庭服务机器人的真实世界

Hauser 等人通过分析 RoboCup@Home 组织者的讨论，发现对不可行性的感知阻碍了更真实、公平的家庭服务机器人技术的采纳。

CHI '26可解释人工智能（XAI） +2

超越准确性：专家视AI事实核查为准确但不太有用

Jia 等人通过274名媒体专业人士实验发现，LLM生成的事实核查报告与人类撰写的一样准确逻辑，但专家感知其有用性显著更低，且不知来源时差异更大。

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德克萨斯大学奥斯汀分校

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活跃年份

2018-2026

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50 位研究者 · 2 个合作机构

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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

可访问性与无障碍设计

视觉障碍者技术（屏幕阅读器、触觉图形、盲文）

伦理、公平、社会正义与包容

边缘化群体赋权

创意工具与内容创作

创意协作与反馈系统

研究方法与设计实践

参与式设计（Participatory Design）