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共 13 条

ClassAid：面向课堂编程活动的实时教师-AI-学生编排系统

Zhang 等人开发 ClassAid 实时编排系统，支持教师动态配置四种TA智能体反馈模式（技术/启发式/自动/静默），课堂部署验证其可实现有效实时个性化反馈。

Gefei Zhang et al.浙江工业大学

InterFlow：设计无干扰人工智能以赋能半结构化访谈中的访谈者

Wen 等人设计InterFlow人工智能视觉脚手架，通过动态访谈脚本、计时器和三级自动化信息捕获功能，支持12名访谈者降低认知负荷，为半结构化访谈中的无干扰AI辅助提供设计原则。

Yi Wen et al.

Texas A&M University

信任的玉门关：探索社会文化视角如何塑造中国NFT社区内的信任

Coe 等人通过分析中国NFT社区的微信群讨论和21次访谈，发现儒家价值观如仁、义、信在塑造技术、制度和社会信任维度中起关键作用，并提出针对中国NFT利益相关者的信任构建指南。

Yi-Fan Cao et al.香港科技大学

User Experiences in Online Communities

TutorUp: 如果您的学生是模拟的呢？培训导师解决在线学习中的参与挑战

Pan 等人开发 TutorUp 系统，利用 LLM 模拟学生进行场景化培训，为新手导师提供即时和异步反馈，受试者内评估（N=16）显示显著提升有效性。

Sitong Pan et al.浙江大学

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CPVis：基于证据的多模式学习分析在协作编程中的评估

Zhang等人开发CPVis系统，采用花朵可视化编码和基于时间视图帮助教师有效评估协作编程，22名受试者实验显示用户获得更多见解并提升信心。

Gefei Zhang et al.浙江工业大学

面向明智决策的偏见感知设计：提高对用户评分和评论中自我选择偏见的认识

Zhu 等人提出使评论者经验、情感极端程度和报告方面三类信息透明化，以提高用户对自我选择偏见的认识，在线实验表明偏见感知设计显著提升用户偏见意识与决策满意度。

Qian Zhu et al.香港科技大学

Data, Bias and Fairness

面向明智决策的偏见感知设计：提高用户对自选择偏差的认识

Zhu 等人提出使评论者体验、情感极端程度和报告方面透明化的偏见感知设计，显著提高了用户对自选择偏差的认识和决策满意度。

Qian Zhu et al.香港科技大学

Data, Bias and Fairness

Persua：在线讨论中增强论证说服力的视觉交互系统

Xia 等人开发 Persua 视觉交互系统，基于 ChangeMyView 论坛 164 个高说服力论证的说服策略数据集，为在线讨论用户提供基于示例的论证改进指导，实验表明该系统能显著提升用户论证的说服力。

Meng Xia et al.德克萨斯A&M大学

Understanding and Supporting Online Discussions; Understanding and Supporting Online Discussions

AQX：利用特征重要性可视化解释空气质量预测以验证领域知识

Velumani 等人开发AQX可视化分析系统，帮助环境领域专家通过特征贡献和ML与传统模型准确性对比验证空气质量预测的领域知识，解决机器学习黑箱模型的信任问题。

Reshika Palaniyappan Velumani et al.香港科技大学

《感觉像在冒险》：探索视障人士对化妆和美容产品的看法、实践和挑战

Li 等人对145个YouTube视频内容分析和12名视障人士访谈，发现其面临学习障碍、反馈不足等挑战，探讨化妆作为自我表达的途径和可访问性解决方案

Franklin Mingzhe Li et al.卡内基梅隆大学

面向移动设备的MOOC内容设计：挑战、需求和设计机会

Kim 等人通过混合方法研究发现移动 MOOC 学习者面临可读性低和情境障碍两大挑战，调查 134 名学习者和 11 位工程师后，提出自适应视觉设计和情境感知无障碍支持的移动友好视频设计指南。

Jeongyeon Kim et al.斯坦福大学

AlgoSolve：利用学习者来源的微任务支持算法问题解决中的子目标学习

Choi 等人设计 AlgoSolve 系统，通过学习者来源工作流收集高质量子目标标签，63名初学者实验证明其帮助创建更完整解决方案计划

Kabdo Choi et al.韩国科学技术院

PeerLens：受同伴启发的在线问题库中互动学习路径规划

Xia 等人设计 PeerLens 系统，根据类似学习场景用户的练习历史推荐定制化练习题序列，实验表明用户对学习路径规划更有信心。

Meng Xia et al.德克萨斯A&M大学

论文标题	作者	研究主题
ClassAid：面向课堂编程活动的实时教师-AI-学生编排系统 Zhang 等人开发 ClassAid 实时编排系统，支持教师动态配置四种TA智能体反馈模式（技术/启发式/自动/静默），课堂部署验证其可实现有效实时个性化反馈。	GZ Gefei Zhang et al.浙江工业大学
InterFlow：设计无干扰人工智能以赋能半结构化访谈中的访谈者 Wen 等人设计InterFlow人工智能视觉脚手架，通过动态访谈脚本、计时器和三级自动化信息捕获功能，支持12名访谈者降低认知负荷，为半结构化访谈中的无干扰AI辅助提供设计原则。	YW Yi Wen et al.Texas A&M University
信任的玉门关：探索社会文化视角如何塑造中国NFT社区内的信任 Coe 等人通过分析中国NFT社区的微信群讨论和21次访谈，发现儒家价值观如仁、义、信在塑造技术、制度和社会信任维度中起关键作用，并提出针对中国NFT利益相关者的信任构建指南。	YC Yi-Fan Cao et al.香港科技大学	User Experiences in Online Communities
TutorUp: 如果您的学生是模拟的呢？培训导师解决在线学习中的参与挑战 Pan 等人开发 TutorUp 系统，利用 LLM 模拟学生进行场景化培训，为新手导师提供即时和异步反馈，受试者内评估（N=16）显示显著提升有效性。	SP Sitong Pan et al.浙江大学
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CPVis：基于证据的多模式学习分析在协作编程中的评估 Zhang等人开发CPVis系统，采用花朵可视化编码和基于时间视图帮助教师有效评估协作编程，22名受试者实验显示用户获得更多见解并提升信心。	GZ Gefei Zhang et al.浙江工业大学
面向明智决策的偏见感知设计：提高对用户评分和评论中自我选择偏见的认识 Zhu 等人提出使评论者经验、情感极端程度和报告方面三类信息透明化，以提高用户对自我选择偏见的认识，在线实验表明偏见感知设计显著提升用户偏见意识与决策满意度。	QZ Qian Zhu et al.香港科技大学	Data, Bias and Fairness
面向明智决策的偏见感知设计：提高用户对自选择偏差的认识 Zhu 等人提出使评论者体验、情感极端程度和报告方面透明化的偏见感知设计，显著提高了用户对自选择偏差的认识和决策满意度。	QZ Qian Zhu et al.香港科技大学	Data, Bias and Fairness
Persua：在线讨论中增强论证说服力的视觉交互系统 Xia 等人开发 Persua 视觉交互系统，基于 ChangeMyView 论坛 164 个高说服力论证的说服策略数据集，为在线讨论用户提供基于示例的论证改进指导，实验表明该系统能显著提升用户论证的说服力。	MX Meng Xia et al.德克萨斯A&M大学	Understanding and Supporting Online Discussions; Understanding and Supporting Online Discussions
AQX：利用特征重要性可视化解释空气质量预测以验证领域知识 Velumani 等人开发AQX可视化分析系统，帮助环境领域专家通过特征贡献和ML与传统模型准确性对比验证空气质量预测的领域知识，解决机器学习黑箱模型的信任问题。	RV Reshika Palaniyappan Velumani et al.香港科技大学
《感觉像在冒险》：探索视障人士对化妆和美容产品的看法、实践和挑战 Li 等人对145个YouTube视频内容分析和12名视障人士访谈，发现其面临学习障碍、反馈不足等挑战，探讨化妆作为自我表达的途径和可访问性解决方案	FL Franklin Mingzhe Li et al.卡内基梅隆大学
emoji_events 面向移动设备的MOOC内容设计：挑战、需求和设计机会 Kim 等人通过混合方法研究发现移动 MOOC 学习者面临可读性低和情境障碍两大挑战，调查 134 名学习者和 11 位工程师后，提出自适应视觉设计和情境感知无障碍支持的移动友好视频设计指南。	JK Jeongyeon Kim et al.斯坦福大学
AlgoSolve：利用学习者来源的微任务支持算法问题解决中的子目标学习 Choi 等人设计 AlgoSolve 系统，通过学习者来源工作流收集高质量子目标标签，63名初学者实验证明其帮助创建更完整解决方案计划	KC Kabdo Choi et al.韩国科学技术院
PeerLens：受同伴启发的在线问题库中互动学习路径规划 Xia 等人设计 PeerLens 系统，根据类似学习场景用户的练习历史推荐定制化练习题序列，实验表明用户对学习路径规划更有信心。	MX Meng Xia et al.德克萨斯A&M大学