UI Remix：通过交互式示例检索与混合支持UI设计Wang 等人开发 UI Remix 交互式系统，利用多模态检索增强生成支持移动UI的示例驱动设计，在24人实验中显著提升用户设计目标达成和迭代效率。2026JWJunling Wang et al.Department of Computer Science, ETH AI Center原型设计与用户测试生成式AI（文本、图像、音乐、视频）大语言模型（LLM）的人机协作IUI
StepMIND：用于 AI 生成数据分析管道的逐步、多模态和双向解释的可视化框架Wu 等人提出 StepMIND 可视化框架，集成逐步优化、多模态解释、双向编辑和熟悉交互模型，提升用户对 AI 可视化的信任和理解，降低认知负荷 20%。2026YWYang Wu et al.ETH Zurich可解释人工智能（XAI）交互式数据可视化AI 辅助决策与自动化系统IUI
AI与我的价值观：用户对LLM从休闲对话中提取、体现和解释人类价值观能力的看法Yun 等人开发VAPT工具包研究LLM价值对齐，20名用户一个月交互实验表明13人相信AI能理解人类价值观，同时警告"武器化共情"风险。2026BYBhada Yun et al.ETH Zürich大语言模型（LLM）的人机协作可解释人工智能（XAI）AI 伦理、公平与问责CHI
从人-人协作的视角：一个用于探索人-智能体协作的可配置研究平台Yao 等人构建了一个模块化人-LLM智能体协作研究平台，通过Shape Factory和Hidden Profile实验验证了平台效能，为人-智能体协作的HCI研究提供了可配置实验工具。2026BYBingsheng Yao et al.Northeastern University大语言模型（LLM）的人机协作参与式设计（Participatory Design）原型设计与用户测试CHI
Point & Grasp：通过概率线索整合灵活选择不可达对象Luo 等人提出Point & Grasp概率线索整合框架，结合指向和抓取手势实现不可达物体选择，在准确性和速度上均优于单线索基线。2026XLXuejing Luo et al.Aalto University全身交互与体感输入混合现实工作空间物理-数字混合交互CHI
探索Vibe Coding范式对儿童编程学习和实践的影响与挑战SI 等人通过41名儿童工作坊和Scratch教师访谈，发现vibe coding在编程获取、应用和创造三阶段对儿童有不同影响，并提出以儿童为中心的设计建议。2026JSJanice Jianing SI et al.University of Macau编程教育与计算思维儿童AI素养与数据素养大语言模型（LLM）的人机协作CHI
DiLLS：基于智能体行为分层摘要的LLM多智能体系统交互式诊断Sheng 等人提出 DiLLS 交互式诊断框架，通过活动、动作和操作三层结构化摘要探查多智能体系统，显著提升开发者故障诊断效率。2026RSRui Sheng et al.The Hong Kong University of Science and Technology大语言模型（LLM）的人机协作AI 辅助决策与自动化系统可解释人工智能（XAI）CHI
PleaSQLarify：面向自然语言数据库查询的视觉语用修复Chan 等人开发PleaSQLarify系统，通过视觉语用修复框架和可解释决策变量实现自然语言数据库查询的增量澄清，帮助用户有效识别并解决输入歧义。2026RCRobin Shing Moon Chan et al.ETH Zürich大语言模型（LLM）的人机协作可解释人工智能（XAI）交互式数据可视化CHI
GenRole：为教育工作者支持自闭症学生社交互动学习个性化角色扮演Li 等人开发 GenRole 生成式AI系统，支持教育工作者设计个性化角色扮演课堂活动，16名教育工作者试点研究表明其提升设计效率与教学灵活性。2026YLYixuan Li et al.Hong Kong University of Science and Technology (Guangzhou)特殊教育技术生成式AI（文本、图像、音乐、视频）认知障碍与神经多样性（自闭症、ADHD、阅读困难）CHI
超越精确度：算法准确性与透明度对关键词驱动情境广告用户感知的影响研究Cai 等人通过498人在线实验比较TF-IDF、KeyBERT与DeepSeek在情境广告中的效果，发现轻量级方法与LLM性能相当，但透明度解释反而降低用户点击和购买意向。2026JCJingwen Cai et al.Umeå University可解释人工智能（XAI）AI 辅助决策与自动化系统算法透明度与可审计性CHI
CoMap：协作式3D草图映射游戏以提升搜救空间沟通Xiao 等人提出 CoMap 协作式3D草图映射系统，通过VR技术实现三维空间沟通，使搜救任务中指挥官与团队的协作准确性和效率显著提升2026TXTianyi Xiao et al.Institute of Cartography and Geoinformation, ETH Zurich志愿者协调与众包救灾灾后社区恢复技术VR 中的社交与协作CHI
Git 携手两人：分布式工作流协同学习的分屏感知设计Bucher 等人开发 GitAcademy 协作学习平台，采用分屏实时镜像设计增强社交存在支持同伴教学，13 对学习者实验表明该模式优于单屏基线。2026JBJoel Bucher et al.ETH Zürich协作学习与同伴教学分布式团队协作众包任务设计与质量控制CHI
通过多智能体推理实现用户界面的自动化优化Li 等人提出 AutoOptimization 框架，利用视觉语言模型和多智能体推理自动生成最优 UI 布局，显著提升混合现实环境下的界面适配效率。2026ZLZhipeng Li et al.ETH Zürich大语言模型（LLM）的人机协作混合现实工作空间原型设计与用户测试CHI
通过从用户模型学习先验知识实现高效的人机协同优化Liao 等人提出 HOMI 框架和 NAF+ 方法，通过从合成用户数据学习优化策略使人机协同优化更加高效，并在 VR 空中键盘任务中验证了其效果。2026YLYi-Chi Liao et al.ETH Zürich中空超声波触觉（Mid-air Haptics）手部手势识别沉浸感与临场感研究CHI
"定制 bot"：教师定制生成式 AI 课堂聊天机器人的多样化需求Hou 等人通过分析教育资源提示和访谈 10 位 STEM 教师，发现教师最重视聊天机器人与教学策略的匹配度，对人设定制优先级较低，且需求因课程特征存在显著差异。2026IHIrene Hou et al.University of California, San Diego大语言模型（LLM）的人机协作智能辅导系统与学习分析对话式聊天机器人CHI
从初级到高级：代理AI介导的软件工程中分配代理与导航职业成长Feng 等人通过三阶段研究揭示，资深工程师通过详细委托保持对代理AI的控制，而新手在过度依赖与谨慎回避间挣扎，组织政策而非个人偏好是代理权的主要约束。2026DFDana Feng et al.None大语言模型（LLM）的人机协作AI 辅助决策与自动化系统生成式AI（文本、图像、音乐、视频）CHI
语法中的大象：语义优先、基于块和文本编程的比较研究Weidmann等人设计Elephant统一平台对比语义优先、块编程与文本编程三种范式，发现语义优先编程显著提升中学生任务绩效，为中学计算教育提供新途径。2026TWTheo B. Weidmann et al.ETH Zurich编程教育与计算思维K-12 数字教育工具CHI
我的聊天机器人是否有议程？理解类人聊天机器人交互中的人类与人工智能主体性Yun 等人通过与AI伴侣'Day'的长期研究发现，人机对话中的控制权由双方逐步共同建构，提出3×4主体性框架并倡导透明设计原则。2026BYBhada Yun et al.ETH Zürich会话代理的人格与拟人化大语言模型（LLM）的人机协作AI 辅助决策与自动化系统CHI
偏好引导的提示优化用于文生图生成Li 等人提出 APPO 偏好引导提示优化算法，通过二元反馈在人机协作中引导文生图生成，实现更少迭代与更低认知负荷的满意效果。2026ZLZhipeng Li et al.ETH Zürich生成式AI（文本、图像、音乐、视频）大语言模型（LLM）的人机协作创意协作与反馈系统CHI
计算机科学成绩和写作技能预测Vibe Coding熟练度Thorgeirsson 等人发现 CS 成绩和写作技能是 vibe coding 表现的关键预测因素，为 LLM 驱动编程的工具和课程设计提供依据。2026STSverrir Thorgeirsson et al.ETH Zurich大语言模型（LLM）的人机协作用户研究方法（访谈、调查、观察）原型设计与用户测试CHI