教育场景下信息检索对话代理的用户中心设计研究

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基于文本的对话代理（CAs）广泛部署在许多日常任务中，包括信息检索。然而，大多数现有代理遵循忽略用户需求和偏好 的默认设计，最终导致使用量不足和用户体验不佳。更有趣的是，部署的 CAs 通常没有基于现有理论。为了更好地理解如何设计 CAs 以实现有效的系统使用，我们在教育场景中构建并测试了一个用于信息检索任务的问答型基于文本的 CA。我们从文献和 13 次用户访谈中推导出了相关的设计要求。41 名学生的实验测试结果表明，与部署默认 CA 相比，遵循用户中心设计对 CA 的 enjoyment 和 trust 有显著的积极影响。除了对有效 CA 设计的实际意义外，本文还指出了为 CAs 部署社交线索时的关键挑战和潜在研究方向。