基于交互式任务分解的AI辅助数据分析引导与验证改进

视频

DOI

像ChatGPT数据分析这样的LLM工具有潜力帮助用户完成数据分析编程这一挑战性任务，这需要数据处理、编程和统计学的专业知识。然而，我们的形成性研究（n=15）揭示了在验证AI生成结果和引导AI方面存在严重挑战。我们开发了两种对比方法来解决这些挑战。第一种（逐步式）将问题分解为逐步子目标，包含可编辑的假设和代码对，直至任务完成；第二种（分阶段式）将整个问题分解为三个可编辑的逻辑阶段：结构化输入/输出假设、执行计划和代码。一项受控的受试者内实验（n=18）将这些系统与对话式基线进行了比较。用户报告称，与基线相比，使用逐步式和分阶段式系统时控制感显著增强，并且干预、纠正和验证更容易。结果表明了AI辅助数据分析工具的设计指南和权衡。