Virginia Tech

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CHI '26AI 辅助决策与自动化系统 +2

分布式人工智能对搜救团队信任与协作的影响

Wilchek等人开发了"巫师委员会"多智能体Wizard-of-Oz系统模拟分布式AI，通过24名搜救专家实验发现AI辅助团队比对照组更快达成共识，揭示了AI对团队信任与协作的影响机制。

CHI '26对话式聊天机器人 +2

“现在吃午饭”：理解用户如何与主动式智能体互动进行日常规划和自我反思

Abbas 等人通过14天纵向研究揭示用户与主动式教练智能体的多元交互模式，发现接受、协商、共建心智模型及抵制脱群等行为，并为设计促进行为改变的智能体交互提供指导。

CHI '26大语言模型（LLM）的人机协作 +2

人-人-AI三元编程：揭示AI智能体在协作学习中的角色与人类伙伴的价值

Daryanto 等人提出人-人-AI三元编程模式，表明该模式相比人-AI二元协作增强学习效果和社会临场感，使AI使用对人类同伴可见可问责。

CHI '26青少年在线安全与隐私 +2

从脆弱到弹性：审视家长和青少年对如何应对不愿接受的网络诱拐的看法

Zhang 等人通过74名家长和青少年的调查，识别出网络诱拐情境中的四类脆弱性回应与保护策略，为青少年网络保护教育提供阶段性分类框架。

CHI '26数字情感表达与传递 +2

PuppetChat：通过双向动作和微型叙事促进亲密沟通

Wang等人设计PuppetChat亲密通讯系统，通过互惠推荐机制和个性化微型叙事增强社交存在感和自我表露，10天实地研究证实可维持亲密关系的连续性与共享记忆。

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） +2

理解黑人基督徒青年生活中数字宗教的现状

Smith 等人通过调查发现多数黑人基督徒青年仍重视非数字属灵实践，观看直播礼拜时很少主动在线互动，同时对生成式AI用于属灵指导表现出日益增长的兴趣。

CHI '26参与式设计（Participatory Design） +3

多元未来图景：芬兰和印度儿童构想教育未来

Sebastian 等人通过芬兰和印度的儿童参与式工作坊发现，教育生态而非民族文化塑造了儿童对教育未来的想象，主张基于儿童生活经验的「多元设计未来」。

CHI '26大语言模型（LLM）的人机协作 +2

"我们这是在为斯波克写建议专栏吗？" 理解人工智能对自闭症用户建议中的刻板印象

Wohn 等人研究发现 LLMs 在用户披露自闭症后倾向于建议避免社交和压力情境，部分受访者认为这是肯定自我，但更多人批评为幼稚化并削弱成长机会。

CHI '26实地研究（Field Study） +2

追随灵长类：应对争议地区的冲突

Chauhan 等人通过民族研究与mapping工作坊，揭示争议生态地点冲突与社会政治因素的交织，提出应对冲突的建设性策略。

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人工智能与机器学习交互

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