实验室中评估生成式AI：方法论挑战与指南Park 等人通过分析四个GenAI集成原型实验，识别出五种方法论挑战并提出十八条实践建议，帮助研究人员在受控实验室环境中设计更透明、稳健的生成式AI系统评估方法。2026HPHyerim Park et al.BMW Group从论文到实践：面向人机交互研究与从业者的启示IUI
利用涂鸦和注释增强生成式人工智能图像细化：多模态提示的比较研究Park 等人比较文本、视觉及组合提示在GenAI图像细化中的效果，发现组合模态最优，视觉提示提升空间编辑效率，文本适合语义修改，30人实验验证其互补优势。2026HPHyerim Park et al.BMW Group共同创作：创意工作中的协作式 AI（1/2）IUI
混合现实中的混合存在：挑战与机遇的探讨Krug等人通过专家研讨会和综合文献综述，系统梳理了混合现实混合存在环境的设计挑战与解决方向，为开发者应对常见问题提供参考框架。2026KKKatja Krug et al.TUD Dresden University of Technology具身交互与可穿戴CHI
生成式AI图像工具中的交互方法：HCI与行业趋势及设计机遇综述Park 等人综述37个GenAI图像工具，发现文本提示仍为主导输入，识别出9个设计机遇，为更易用、更支持创造力的AI图像系统设计提供方向。2026HPHyerim Park et al.University of StuttgartLLM 交互与生成式 AI 机制CHI
扩展现实中知识任务的空间情境切换Büschel 等人通过 17 人用户研究，揭示 XR 环境中位置变更对知识任务的干扰现象，提出移动情境下 XR 知识工作系统的布局策略与设计准则。2026WBWolfgang Büschel et al.University of Stuttgart扩展现实与沉浸式系统 IICHI
可视化同步远程协作的挑战Brehmer 等人系统梳理了可视化同步远程协作的 16 项挑战，涵盖五种核心协作活动，并将其归类为技术、社会、AI 辅助和评估四类研究问题。2026MBMatthew Brehmer et al.University of Waterloo方法论基础CHI
监控、疏离、舆论攻击与破坏罢工：数字技术如何助长反工会行为Reiber 等人通过分析亚马逊、星巴克和波士顿大学的组织活动，揭示了监控、疏离、舆论攻击和破坏罢工四种数字技术反工会策略，为工人抵抗运动提供理论依据。2026FRFrederick Reiber et al.Boston University正义、监控与边缘身份CHI
MEDebiaser：一种用于减轻多标签医学图像分类中偏差的人机反馈系统Shi 等人提出 MEDebiaser 系统，让医生通过局部解释直接优化AI模型，结合注意力损失函数有效减少多标签医学图像分类偏差。2025SSShaohan Shi et al.脑机接口（BCI）与神经反馈可解释人工智能（XAI）AI 辅助决策与自动化系统UIST
VisRing：用于纳米级可视化的显示扩展智能戒指Lu 等人研发VisRing智能戒指，集成160×32 4位灰度OLED显示屏和多种传感器，经12人定性研究验证其轻便舒适，可实现纳米级数据可视化并支持健康监测。2025TLTaiting Lu et al.触觉可穿戴设备数据物理化（Data Physicalization）智能手表与健身手环UIST
GuitarPie：利用电吉他指板进行基于音频的饼菜单交互Heyen 等人提出 GuitarPie 方法，利用电吉他指板网格结构实现基于音频的饼菜单交互，使吉他手无需放下乐器即可控制界面，有效降低交互切换成本。2025FHFrank Heyen et al.电肌肉刺激（EMS）控制形变界面与软机器人材料饮食文化与食物交互UIST
HAGI：移动眼动追踪器的头部辅助视线填补Jiao 等人提出 HAGI 多模态扩散视线填补方法，首次利用头部运动特征与视线数据的混合融合，在 Nymeria 等数据集上平均角度误差降低达 22%。2025CJChuhan Jiao et al.眼动追踪与注视交互人体姿态与行为识别环境感知与上下文计算UIST
使用关键词方法的词汇学习文本到图像生成Attygalle等人将关键词方法与DALL-E2文本到图像生成结合，将隐含的视觉联系外化为图像，实验表明生成的图像显著增强了学习者的词汇记忆保持效果。2025NANuwan T Attygalle et al.生成式AI（文本、图像、音乐、视频）智能辅导系统与学习分析IUI
SummAct：通过交互行为总结揭示用户意图Zhang 等人提出SummAct方法，通过LLM上下文学习和UI元素加权机制将低级动作总结为高级目标，性能提升最高达21.9%。2025GZGuanhua Zhang et al.University of Stuttgart, Institute for Visualisation and Interactive Systems大语言模型（LLM）的人机协作AI 辅助决策与自动化系统CHI
穿越双重现实：研究在桌面和增强现实环境之间转换3D对象的技术Rau 等人研究桌面与 AR 环境间的 3D 对象转换技术，设计三种转换方法并在计算化学家工作中验证，提供了设计桌面+AR 交互界面的启示。2025TRTobias Rau et al.University of Stuttgart, Visualization Research CenterAR 导航与情境感知混合现实工作空间CHI
谁在控制？理解AR辅助建筑装配中的用户代理Yang 等人通过实验室和木匠专家研究，发现低控制度AR辅助虽减少认知工作量，但降低感知自主性，为自适应AR设计提供关键考量。2025XYXiliu Yang et al.Institute of Computational Design and ConstructionAR 导航与情境感知知识工作者工具与工作流计算方法在HCI中的应用CHI
融合世界：对汽车增强现实中的固定世界视觉外观的评估Schramm 等人通过 38 人现场研究评估车载 AR 中 POIs 可视化六参数影响，制定基于位置的视觉外观和行为 UX 指南2025RSRobin Connor Schramm et al.Mercedes-Benz Tech Motion GmbH; RheinMain University of Applied Sciences抬头显示（HUD）与驾驶辅助系统（ADAS）AR 导航与情境感知CHI
TutorCraftEase: 使用大型语言模型提升教学问题设计Kang 等人开发 TutorCraftEase 系统，利用 LLM 交互式生成教学问题，39名用户研究表明其问题质量与资深教师相当，显著降低工作量与时间成本。2025WKWenhui Kang et al.University of Chinese Academy of Sciences; Institute of Software, Chinese Academy of Sciences, Beijing Key Laboratory of Human-Computer Interaction大语言模型（LLM）的人机协作在线学习与 MOOC 平台智能辅导系统与学习分析CHI
沉浸式和非沉浸式演示模式对共址增强演示中的参与度和社交互动的影响研究Gottsacker 等人评估12对参与者在AR对称与不对称展示模式下的差异，发现非对称展示保留眼神交流等社会线索，为增强展示设计提供策略。2025MGMatt Gottsacker et al.J.P. Morgan Chase & Co., Global Technology Applied Research; University of Central Florida, SREALAR 导航与情境感知互动叙事与沉浸式故事CHI
图表阅读的Task驱动眼动控制Shi等人提出Chartist图表阅读模型，采用LLM结合强化学习的两级分层架构，预测值检索、过滤等分析任务中的人类扫视路径，支持可视化设计评估。2025DSDanqing Shi et al.Aalto University交互式数据可视化计算方法在HCI中的应用CHI
像素记忆：生活日志摘要是否未能增强记忆但提供了隐私意识的记忆评估？ElAgroudy等人开发自动生活日志记忆假体和隐私意识评估协议，一个月实验表明快照摘要未显著增强记忆但未致退化，揭示用户高估记忆准确性挑战。2025PEPassant ElAgroudy et al.German Research Centre for Artificial Intelligence (DFKI); RPTU Kaiserslautern环境感知与上下文计算普适计算（Ubiquitous Computing）CHI