Acceptability of AI Assistants for Privacy: Perceptions of Experts and Users on Personalized Privacy Assistants
本研究通过焦点小组探讨专家和用户对个性化隐私助手（PPA）可接受性的看法，识别出设计、外部和系统性影响因素，为技术接受模型及AI助手设计提供理论和政策启示。
2025-09-10 cs.HC
Desirable Characteristics for AI Teaching Assistants in Programming Education
本研究通过部署LLM驱动的数字助教并收集813名学生的反馈，识别出编程教育中AI助教应具备即时支持、平等访问及保留学习自主性的关键特征。
2024-05-23 cs.CY cs.HC
ACE-TA: An Agentic Teaching Assistant for Grounded Q&A, Quiz Generation, and Code Tutoring
University of Alabama（阿拉巴马大学）；Brown University（布朗大学）；Meharry Medical College（梅哈里医学院）；Iowa State University of Science and Technology（爱荷华州立科技大学）
ACE-TA利用预训练大语言模型，通过三个协调模块实现概念性问题的路由，提供精确解释、生成自适应测验并指导学生逐步学习代码。
2026-02-20 cs.AI cs.CL cs.HC
A Humanoid Social Robot as a Teaching Assistant in the Classroom
Institute of Information Systems, University of Lübeck（吕贝克大学信息系统研究所）
本研究将连接ChatGPT的社交机器人Pepper作为高中课堂助教，测试其技术可行性并调查学生接受度，结果显示学生认为其教学呈现合适且使用有意义。
2025-07-25 cs.HC cs.RO
ClassInSight: Designing Conversation Support Tools to Visualize Classroom Discussion for Personalized Teacher Professional Development
本文提出ClassInSight，通过三层课堂讨论数据可视化与结构化反思支持教师个性化专业发展，并基于5名高中科学教师的22次反思会议和访谈提炼设计准则。
2024-03-01 cs.HC
LectūraAgents: A Multi-Agent Framework for Adaptive Personalized AI-Assisted Learning and Embodied Teaching
Beijing Institute of Technology（北京理工大学）；Peking University（北京大学）；Cornell University（康奈尔大学）；Beijing Academy of Artificial Intelligence（北京人工智能研究院）
提出LectūraAgents多智能体框架，通过层次化架构和自适应具身教学机制（如手势、高亮等）实现端到端个性化学习，并设计教学动作-语音对齐算法提升连贯性，在多个课程级别上优于现有方法。
2026-07-07 cs.AI cs.CL cs.HC
Beyond the Chatbot: Co-Learning and Co-Teaching through a Dual-Persona Generative-AI Assistant
International Hellenic University（国际希腊大学）
该研究开发一款适配希腊教育领域的双角色生成式AI助手，可切换教学/学习角色，支持师生共学共教，构建了连接技术与课程的教学生成助手框架。
2026-08-27 cs.AI cs.HC
Can ChatGPT Play the Role of a Teaching Assistant in an Introductory Programming Course?
IIIT Delhi（德里印度理工学院）
本文通过对比 ChatGPT 与人类助教在代码评分和反馈质量上的表现，评估其作为编程入门课程虚拟助教的可行性与教育意义。
2024-01-22 cs.AI cs.HC
Personalized AI Scaffolds Synergistic Multi-Turn Collaboration in Creative Work
D’Amore-McKim School of Business, Northeastern University（东北大学达莫尔-麦金商学院）；Network Science Institute, Northeastern University（东北大学网络科学研究所）；Khoury College of Computer Sciences, Northeastern University（东北大学库雷计算机科学学院）
本文通过实验验证个性化AI能提升创意任务质量，通过心理测评和工作风格访谈构建个性化模型，发现个性化AI在提升表现、信任和创造力方面优于通用AI。
2026-04-21 cs.HC
TAMIGO: Empowering Teaching Assistants using LLM-assisted viva and code assessment in an Advanced Computing Class
本文提出TAMIGO系统，利用LLM辅助助教进行口试与代码评估，发现其在生成口试问题时非常有效，反馈全面且具建设性，但存在幻觉问题且与评分标准对齐仍有改进空间。
2024-07-23 cs.CY cs.HC
Kwame for Science: An AI Teaching Assistant Based on Sentence-BERT for Science Education in West Africa
SuaCode.ai, Inc.（SuaCode.ai公司）；ETH Zurich（苏黎世联邦理工学院）；Charite Berlin（柏林夏里特医学院）
非洲的学生与教师的比例很高，限制了学生获得教师的机会。因此，学生们很难得到他们问题的答案。在这项工作中，我们扩展了我们以前的人工智能教学助手Kwame，将其调整为科学教育，并将其部署为Web应用程序。Kwame for Science基于西非高中证书考试（WASSCE）的综合科学科目回答学生的问题。Kwame for Science是一个基于句子BERT的问答网络应用程序，它显示3个段落作为答案，并在回答科学问题时显示信心分数。此外，它显示了前5个相关的过去考试的问题和他们的答案，除了3段。我们对Kwame for Science进行了为期2.5周的实际部署的初步评估，结果显示前3名的准确率为87.5%（n=56），共有11个国家的190名用户。Kwame for Science将为非洲数百万人提供可扩展的、具有成本效益的高质量远程教育。
2022-07-11 cs.CL cs.CY cs.HC
Generative AI as a Learning Buddy and Teaching Assistant: Pre-service Teachers' Uses and Attitudes
University of Georgia（佐治亚大学）；AI4STEM Education Center, University of Georgia（佐治亚大学 AI4STEM 教育中心）；Generative AI for STEM+C (GeNIUS+ C) Project, University of Georgia（佐治亚大学 STEM+C 生成式人工智能项目）；Department of Educational Theory and Practice, University of Georgia（佐治亚大学教育理论与实践系）；Department of Workforce Education and Instructional Technology, University of Georgia（佐治亚大学劳动力教育与教学技术系）；Bagabaga College of Education（巴加巴加教育学院）；St. Joseph’s College of Education（圣约瑟夫教育学院）；Department of Mathematics, Science, and Social Studies Education, University of Georgia（佐治亚大学数学、科学和社会研究教育学系）；University for Development Studies（发展研究大学）；Gambaga College of Education（甘巴加教育学院）
本研究探讨了全球南方预服务教师使用生成式AI作为学习伙伴和教学助手的情况，发现其使用频率与年级和班级水平相关，但性别无关，同时指出高数据成本等挑战限制了更频繁的使用。
2025-11-20 cs.CY cs.HC
Artificial Intelligence-Enabled Intelligent Assistant for Personalized and Adaptive Learning in Higher Education
University of Iowa（爱荷华大学）；IIHR Hydroscience and Engineering（IIHR水科学与工程研究所）；Center for Health Effects of Environmental Contamination（环境污染物健康影响中心）
本文提出AIIA框架，利用AI与NLP技术为高等教育提供个性化自适应学习支持，包括答疑、生成测验和个性化路径，并探讨其架构、服务及与LMS的集成。
2023-09-19 cs.AI cs.HC cs.IR
Preference-Driven Online Adaptation for Personalized Interaction Initiation in Proactive AI Assistants
South China University of Technology（华南理工大学）；Pengcheng Laboratory（鹏城实验室）
本文针对主动式AI助手个性化交互时机难确定的问题，提出EOPA方法，在ProPerSim基准上较最强基线提升F1分数19.80个百分点，降低推理延迟与平均每日适应时间。
2026-08-06 cs.HC
SortingHat: Redefining Operating Systems Education with a Tailored Digital Teaching Assistant
School of Software Technology, Zhejiang University（浙江大学软件学院）
针对操作系统课程教学挑战，提出结合检索增强生成和多智能体强化学习的3D数字人教学助手SortingHat，提供个性化指导、自适应内容生成和自动评估。
2026-04-13 cs.AI cs.CY cs.ET
Park4U Mate: Context-Aware Digital Assistant for Personalized Autonomous Parking
人们根据内部和外部环境停放车辆。他们自然地做，甚至是无意识的。例如，在后部有婴儿座椅的情况下，驾驶员可能会在一侧留出更多的空间，以便能够轻松地将婴儿取出;或者在杂货店购物时，他/她可能会将车辆定位为保持后备箱可访问。自动驾驶汽车在技术上变得越来越有效，可以从A地行驶到B地，并以默认方式停在适当的位置。然而，为了满足用户的期望并变得值得信赖，他们还需要根据特定情况停车或临时停车。此外，用户希望更好地了解其驾驶辅助功能的功能，例如自动停车系统。基于语音的界面可以帮助实现这一点，甚至可以简化这些功能的采用。因此，我们开发了一种基于语音的车内助手（Park 4U Mate），它可以感知内部和外部环境（得益于各种传感器），并且能够以智能方式自主停车（具有约束最小化策略）。该解决方案在试驾中向35名用户进行了演示，并收集了他们对系统决策能力和人机交互的反馈。结果表明：（1）所提出的优化算法在决定最佳停车策略方面是有效的;因此，自主车辆可以采用它;（2）用于自主停车的基于语音的数字助理被认为是一种清晰有效的交互方法。然而，交互速度仍然是用户最重要的标准。此外，他们显然不希望仅限于语音交互，而是希望使用自动停车功能，而是欣赏多模式交互。
2021-07-16 cs.HC
Exploring LLM-Generated Feedback for Economics Essays: How Teaching Assistants Evaluate and Envision Its Use
University of Michigan（密歇根大学）
本研究通过助教评估，探索LLM生成反馈在经济学论文评分中的应用，发现详细评分标准可提升反馈质量，且AI建议能加快评分、增强一致性，并强调分解任务步骤以促进使用。
2025-05-21 cs.AI cs.HC
Fewer Clarifications, Better Code: Benchmarking Cross-Session Personalized Ambiguity Adaptation in Coding Assistants
该研究提出个性化歧义适应新任务，构建CAPA评测基准，评估12个LLM在有无用户历史下的表现，提出同用户历史门控方法，助力开发减少重复澄清的长期编码助手。
2026-07-30 cs.AI cs.HC
Kwame 2.0: Human-in-the-Loop Generative AI Teaching Assistant for Large Scale Online Coding Education in Africa
ETH Zurich, Switzerland（苏黎世联邦理工学院，瑞士）；Charité - Universitätsmedizin Berlin, Germany（柏林夏里特医学院，德国）；Kwame AI Inc., U.S.（Kwame人工智能公司，美国）
Kwame 2.0通过检索增强生成技术，在非洲35个国家的15个班级中为3717名学生提供及时准确的学习支持，结合人类监督和社区参与，有效提升编程课程的教学质量。
2026-04-14 cs.CL cs.CY cs.HC
Utilizing ChatGPT in a Data Structures and Algorithms Course: A Teaching Assistant's Perspective
Amirkabir University of Technology (Tehran Polytechnic)（阿米尔卡比尔理工大学（德黑兰理工大学））；Tehran Institute for Advanced Studies (TEIAS)（德黑兰高等研究院（TEIAS））
本研究探讨了在数据结构与算法课程中助教使用 ChatGPT 作为辅助工具的混合教学模式，通过有结构的提示词和人类监督生成练习与反馈，实验表明该模式能显著提升学生成绩，同时确保了教学准确性。
2025-03-02 cs.AI cs.DS cs.HC
Guardrails or Roadblocks? Effects of Pedagogical Style and Context Awareness in AI Teaching Assistants for Programming
University of Florida（佛罗里达大学）；University of Auckland（奥克兰大学）
本研究通过随机对照试验发现，AI助教的教学风格与上下文感知需平衡，否则护栏可能适得其反，降低学生支持感知并促使外部LLM使用。
2026-09-25 cs.AI cs.HC
AI-driven formative assessment and adaptive learning in data-science education: Evaluating an LLM-powered virtual teaching assistant
本文提出VITA平台，集成LLM聊天机器人BotCaptain，通过对话式辅导、xAPI数据管道和自适应路径引擎，实现数据科学教育中的形成性评价与个性化学习，并提供了架构基准和部署蓝图。
2025-09-17 cs.AI cs.CY cs.HC
AwareLLM: A Proactive Multimodal Ecosystem for Personalized Human-AI Collaboration to Enhance Productivity
Microsoft Research（微软研究院）；HTI Lab, Plaksha University（普拉克斯哈大学 HTI 实验室）；Mohamed Bin Zayed University of Artificial Intelligence（穆罕默德·本·扎耶德人工智能大学）
AwareLLM通过整合多模态数据与大语言模型，实现主动适应用户心理生理状态，提升任务表现并降低认知疲劳，推动人机协作新范式。
2026-09-01 cs.HC
DietGlance: Dietary Monitoring and Personalized Analysis at a Glance with Knowledge-Empowered AI Assistant
The University of Hong Kong（香港大学）；Columbia University（哥伦比亚大学）；The Hong Kong University of Science and Technology（香港科技大学）；Google（谷歌）；Florida State University（佛罗里达州立大学）
DietGlance利用知识增强的AI助手，通过眼镜实现日常饮食行为的自动监控和个性化分析，提供营养分析和饮食建议。
2026-02-07 cs.CY cs.HC
Teaching According to Students' Aptitude: Personalized Mathematics Tutoring via Persona-, Memory-, and Forgetting-Aware LLMs
针对现有大语言模型辅导系统难以捕捉学生知识动态演化的问题，提出融合角色、记忆与遗忘机制的TASA个性化数学辅导框架，实验证明其学习效果与辅导适应性优于基线方法。
2025-11-19 cs.AI cs.CL cs.HC
Investigating the Impact of Personalized AI Tutors on Language Learning Performance
Stony Brook University（石溪大学）
本文通过准实验和配对样本t检验，研究34名学生在Santa和Duolingo等平台上使用个性化AI导师前后，其参与度、学业表现和满意度之间的关系。
2025-05-05 cs.AI cs.HC
SpeechLess: Micro-utterance with Personalized Spatial Memory-aware Assistant in Everyday Augmented Reality
Stony Brook University（石溪大学）；Georgia Institute of Technology（佐治亚理工学院）
SpeechLess通过个性化空间记忆实现语音意图粒度控制，减少公共场合说话的不适，提升日常信息获取效率。
2026-04-10 cs.CL cs.ET cs.HC
Framework for A Personalized Intelligent Assistant to Elderly People for Activities of Daily Living
University of Cincinnati（辛辛那提大学）
提出个性化智能助手框架，通过分析用户任务、日常作息和情感状态，在IoT环境中辅助老年人执行日常生活活动，实验证明特定用户建模准确率达73.12%。
2021-06-29 cs.AI cs.CV cs.HC
PsyCounAssist: A Full-Cycle AI-Powered Psychological Counseling Assistant System
Beijing PsychTech Technology Co., Ltd.（北京心理科技技术有限公司）；University of Hechi（贺州学院）
本文介绍PsyCounAssist，一个全周期AI心理咨询辅助系统，整合多模态情绪识别、LLM自动化报告和个性化后续支持，实验验证了其可靠性与实用性。
2025-04-23 cs.AI cs.HC
Real-World Deployment and Evaluation of Kwame for Science, An AI Teaching Assistant for Science Education in West Africa
Kwame AI Inc.（夸米人工智能公司）；ETH Zurich（苏黎世联邦理工学院）
本研究将双语AI教学助手Kwame适配于科学教育并部署为Web应用，基于WASSCE科目提供知识段落与历年真题，8个月覆盖32国750用户，前3准确率87.2%，为非洲可扩展远程教育提供新方案。
2024-04-26 cs.CL cs.CY cs.HC
Panza: Design and Analysis of a Fully-Local Personalized Text Writing Assistant
Institute of Science and Technology Austria（奥地利科学技术研究所）；Massachusetts Institute of Technology（麻省理工学院）
本文提出Panza，一个完全本地化的个性化邮件写作助手，结合Reverse Instructions微调与RAG，在极少量数据和有限资源下模仿用户写作风格，并首次系统研究该任务的评估指标，同时揭示少量写作样本即可被用于低成本模仿攻击的安全风险。
2025-02-10 cs.AI cs.CL cs.HC
Is the Lecture Engaging for Learning? Lecture Voice Sentiment Analysis for Knowledge Graph-Supported Intelligent Lecturing Assistant (ILA) System
College of Computing；Lynch School of Education；Human Development Boston College Boston, MA 02467, USA
本研究提出依托知识图谱的智能授课助手ILA系统，通过语音情感分析案例验证模型性能，旨在借助AI技术辅助教师提升教学吸引力与效果。
2024-10-29 cs.AI cs.HC
ClassCode: An Interactive Teaching and Learning Environment for Programming Education in Classrooms
随着对计算机素养和编码技能的需求不断增长，编程教育变得越来越重要。尽管交互式在线学习系统越来越受欢迎，但学校中的许多编程课程并没有改变传统课堂设置的教学形式。我们在这里看到了两个研究机会。学生可能有不同的专业知识和编程经验。因此，特定的内容和教学速度可能会让有经验的学生分心，也可能会让初学者感到沮丧。在一个大教室里，教师无法监督每个学生的学习进度，并且很难将教材与每个学生的理解水平相匹配。我们推出ClassCode，这是一个为课堂编程教育量身定制的基于网络的环境。学生可以按照自己的进度参加教师准备的在线教程。然后，他们可以通过在教程中进行交互式编码练习来加深理解。ClassCode跟踪每个学生的所有互动，并将其汇总给教师。这是一份进度报告，便于教师在现场提供额外的解释或修改课程材料。我们的用户评估通过一个小型讲座和专家评审，由教师和助教证实了ClassCode的潜力，揭示了它如何解决大学现有编程课程中的问题。
2020-01-22 cs.CY cs.HC
Open TutorAI: An Open-source Platform for Personalized and Immersive Learning with Generative AI
IRF-SIC Laboratory, Ibnou Zohr University（IRF-SIC实验室，伊本·扎赫尔大学）；Regional Center for Education（教育与培训专业地区中心）；Polydisciplinary Faculty of Taroudant, Ibnou Zohr University（塔鲁旦多学科学院，伊本·扎赫尔大学）；Higher School of Technology of Guelmim, Ibnou Zohr University（盖尔米姆技术高等学校，伊本·扎赫尔大学）；Paragraphe laboratory, Paris 8 and CY Cergy Paris Universities（Paragraphe实验室，巴黎8大学和CY塞克巴黎大学）
Open TutorAI 是一个基于生成AI的开源平台，通过个性化和沉浸式学习体验提升教育效果。
2026-02-06 cs.AI cs.CL cs.ET
