规则还是权重？比较用户对可解释人工智能技术的理解与认知XAI自适应模型Rawshan等人提出CoXAM认知模型，对比XAI规则与权重技术的用户可解释性，发现反事实任务比正向任务更难，决策树规则比线性权重更难应用。2026LRLouth Bin Rawshan et al.National University of Singapore可解释人工智能（XAI）AI 辅助决策与自动化系统计算方法在HCI中的应用IUI
可迁移的可解释人工智能：通过解释迁移建立跨领域理解Wang 等人提出可迁移 XAI 框架，利用仿射变换实现跨领域解释迁移，在决策忠诚度和因子召回率方面显著优于单域和域无关解释方法。2026FWFei Wang et al.National University of Singapore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IUI
适配的重要性：格式-距离对齐改善对话式搜索Yang 等人提出格式-距离对齐概念，通过464人旅行规划实验证明匹配信息粒度与用户心理距离可降低风险感知、提升决策信心和信息有用性，为对话系统响应格式设计提供新维度。2026YYYitian Yang et al.National University of Singapore对话式聊天机器人对话式搜索与问答系统AI 辅助决策与自动化系统CHI
内脏触觉：探究基于肠道音频触觉反馈对胃感觉和胃内感受行为的影响Nguyen等人首次证明音频触觉反馈可改变胃内感受行为，三项实验（55人）发现该反馈能诱发饥饿/饱腹感、增加饥饿水平并显著增加饮水量，为非侵入性调节胃部感觉提供依据。2026MNMia Huong Nguyen et al.National University of Singapore振动反馈与皮肤刺激情感反馈与情绪调节界面情绪感知可穿戴设备CHI
通过押韵风格增强儿童聊天机器人日记的自我报告Chen 等人设计押韵风格的语音睡眠日记，发现押韵提示能提升儿童各类问题的回答质量，且保持高参与度，展示对话风格作为儿童自我报告设计杠杆的潜力。2026SCShanshan Chen et al.Eindhoven University of Technology儿童交互设计情感化人机对话心理健康应用与在线支持社区CHI
EUREXA：面向生成式制造的端到端可解释增强环境重配置系统Arabi等人提出EUREXA系统，通过诊断-发现-描述工作流和双重搜索策略，辅助终端用户将模糊需求转化为可解释的物理界面增强设计方案。2026AAAbul Al Arabi et al.Texas A&M University形变界面与软机器人材料可定制与个性化物件生成式AI（文本、图像、音乐、视频）CHI
AI 个性化悖论：用于个性化 AI 辅助写作的阅读高亮增加参与度但削弱自主性与所有权Qin 等人研究发现，通过阅读高亮进行个性化 AI 辅助写作虽增加用户参与度，但却将高亮从意义建构转变为“喂养 AI”的工具，导致用户对 AI 依赖增加、自主性与所有权感受下降。2026PQPeinuan Qin et al.National University of Singapore大语言模型（LLM）的人机协作AI辅助写作与文本生成行为改变与反思技术CHI
超越PII：用户如何尝试估计和缓解隐式LLM推理Wang 等人通过240人调查发现，用户预测LLM隐私推断能力有限，重写防御仅28%有效，而抽象和添加歧义比改写策略更有效。2026SWSynthia Qia Wang et al.University of Chicago可解释人工智能（XAI）隐私设计与用户控制数据隐私感知与决策CHI
可编辑XAI：面向可解释属性的双向人机对齐与协同可编辑解释Chen 等人提出CoExplain可编辑XAI系统，通过神经网络与符号规则结合使用户能编写规则优化决策树，使用户理解度和模型对齐度分别提升。2026HCHaoyang Chen et al.National University of Singapore可解释人工智能（XAI）AI 辅助决策与自动化系统CHI
iRULER：基于评分标准的可解释用户自定义LLM评估与修订系统Bai 等人提出 iRULER 系统，通过结构化评分标准为 LLM 写作评估提供可解释的反馈，在对照实验中显著提升了评审得分和用户满意度。2026JBJingwen Bai et al.National University of Singapore大语言模型（LLM）的人机协作AI辅助写作与文本生成参与式设计（Participatory Design）CHI
Rememo：面向痴呆症回忆治疗的 AI 辅助治疗师工具的研究设计探究Seah 等人开发 Rememo 系统，整合生成式 AI 支持痴呆症回忆治疗，通过研究设计方法探索人机协作在护理情境中的关系动态与设计启示。2026CSCeleste Seah et al.National University of SingaporeVR 医疗训练与康复AI 辅助决策与自动化系统心理健康应用与在线支持社区CHI
超越描述：一种为盲人和低视力用户生成景观音频的Scene2Audio框架Gupta 等人提出Scene2Audio框架，利用生成模型为视障用户将远景景观转换为非语言音频，弥补纯语音描述的不足。2026CGChitralekha Gupta et al.National University of Singapore音频无障碍（字幕、手语、振动）情绪感知可穿戴设备视觉障碍者技术（屏幕阅读器、触觉图形、盲文）CHI
Comparables XAI：具有反事实轨迹调整的忠实基于示例的人工智能解释Zhang 等人提出Comparables XAI方法，通过轨迹调整提供忠实反事实解释，在用户研究中实现了最高解释精确度和最窄不确定性范围。2026YZYifan Zhang et al.National University of Singapore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
ChatLearn：将非母语说话者的沟通挑战转化为语言学习机会Qin 等人开发 ChatLearn 系统，利用非母语说话者的沟通困难提供间隔复习，43对研究结果表明该方法显著提高了表达方式记忆且未降低沟通体验，为情境化语言学习提供了新方向。2026PQPeinuan Qin et al.National University of Singapore多语言与跨文化语音交互大语言模型（LLM）的人机协作智能辅导系统与学习分析CHI
理解老年人对亲属角色AI生成影响者的支持、担忧与风险体验Song 等人研究发现，AI生成的影响者通过视觉和会话线索扮演亲属角色唤起老年人情感共鸣，满足其信息与情感需求，但也引发情感替代和投入不平等担忧。2026TSTianqi Song et al.National University of Singapore会话代理的人格与拟人化社交机器人交互老年护理与认知症照护CHI
攻击性信号：虚拟代理中多模态线索与感知效应建模Oim 等人提出了一个多模态攻击性模型，参数化语言、声音、身体动作和面部表情四个攻击性水平，验证了身体和面部线索在协调多模态整合中承载最大权重。2026SOShaun Jing Heng Ong et al.National University of Singapore情感化人机对话社交机器人交互同理心与情感设计CHI
VisGuardian：智能眼镜家庭环境中基于组的轻量级视觉隐私控制技术Zhang 等人提出 VisGuardian 系统，利用 YOLO 实现家庭环境下 AR 眼镜的组级视觉隐私控制，mAP50 达 0.6704，用户研究证实其效率与易用性。2026SZShuning Zhang et al.Tsinghua University智能家居隐私与安全隐私设计与用户控制AR 导航与情境感知CHI
构建日常福祉：来自 God-Saeng（God生）的个人信息学启示Song 等人通过10天 God-Saeng（God生）探索研究，揭示韩国年轻人自我提升实践中的张力，为超越追踪的个人信息学系统设计提供新方向。2026ISInhwa Song et al.Princeton University行为改变与反思技术数据驱动的个人决策包容性设计（Inclusive Design）CHI
从意识到意图：通过前瞻性态势感知增强界面减轻静默驾驶系统故障Wang 等人通过48人驾驶模拟器实验，发现PSA感知线索增强接口和系统意图传达接口分别有效提升态势感知与信任，为解决静默自动驾驶故障提供了HMI设计新思路。2026JWJiyao Wang et al.The Hong Kong University of Science and Technology (Guangzhou)自动驾驶界面与接管设计抬头显示（HUD）与驾驶辅助系统（ADAS）车内触觉、声音、多模态反馈CHI
跟不上节奏：边缘智力功能个体在视频学习中的无障碍障碍Chu 等人研究发现边缘智力功能个体在视频学习中面临认知负荷过载、自定进度困难等多重无障碍障碍，现有的重复观看等应对策略无法根本解决问题。2026HCHyehyun Chu et al.KAIST认知障碍与神经多样性（自闭症、ADHD、阅读困难）特殊教育技术在线学习与 MOOC 平台CHI