If My Toy Could Talk: How Young Children Imagine, Design, and Test AI-Enabled Toys
University of Pennsylvania（宾夕法尼亚大学）；Graduate School of Education, University of Pennsylvania（宾夕法尼亚大学教育学院）；University of Florida（佛罗里达大学）；Department of Computer Science, North Carolina State University（北卡罗来纳州立大学计算机科学系）；Department of Information Technology, Kennesaw State University（肯尼索州立大学信息技术系）；Computer Science, North Carolina State University（北卡罗来纳州立大学计算机科学）
本研究通过ToyTalk技术探针，让76名7-9岁儿童设计并测试LLM赋能玩具，发现儿童偏好积极人格玩具，面对行为偏差时以纠正和重测为主，并探讨了儿童设计能动性与AI一致性期望。
2026-10-06 cs.HC
Understanding the Role of Digital Technology in the Transitions of Refugee Families with Young Children into A New Culture: A Case Study of Scotland
世界范围的难民危机是当前的一项重大挑战，由于流离失所，影响到数百万有子女家庭的健康和教育。尽管移徙做法存在各种挑战和风险，但许多难民家庭在移徙过程中都有机会获得互动技术。这项正在进行的研究的目的是探讨技术在苏格兰难民家庭的过渡中的作用。本文以Tudge的生态文化理论为基础，采用定性的个案研究方法。在苏格兰的一个大城市，与难民家庭一起工作的志愿者进行了半结构化的访谈，他们的难民父母远程协助了对幼儿的代理观察。这里提供了参与者对技术在过渡到新文化中的使用和作用的见解的初步概述。
2021-05-26 cs.HC
"It's Not a Replacement:" Enabling Parent-Robot Collaboration to Support In-Home Learning Experiences of Young Children
University of Wisconsin–Madison（威斯康星大学麦迪逊分校）
本文研究家长与机器人协作以支持幼儿家庭学习，开发了学习陪伴机器人原型并在10个家庭中进行用户研究，发现家长希望机器人作为协作者增强育儿活动，提出了家长与机器人协作的概念及设计见解。
2024-03-20 cs.HC cs.RO
Are Children Well-Supported by Their Parents Concerning Online Privacy Risks, and Who Supports the Parents?
平板电脑在家中或学校随处可见，以补充教育或娱乐。然而，6-11岁儿童的父母往往认为儿童年龄太小，无法面对或理解在线隐私问题，并经常采取保护性的方法来限制或监控儿童可以在线访问的内容，而不是与儿童讨论隐私问题。家长们努力保护孩子的网络安全。然而，父母对子女使用的移动“应用程序”背后的第一方或第三方公司隐性收集个人数据汇集的风险了解多少，以及父母如何保护子女免受此类风险的影响，知之甚少。父母一直在减轻孩子与数字技术的互动方面发挥着关键作用-从电视到游戏机，再到个人电脑-但快速变化的技术正在为父母带来挑战。我们迫切需要了解家长对使用平板电脑的隐私风险有多少认识，以及他们如何为小学年龄的孩子管理平板电脑。与此同时，我们也必须接触处于这些技术前沿的儿童，了解他们识别风险的能力，以及他们在应对这些风险方面得到父母的支持。因此，在2017年夏天，我们对牛津郡的12个家庭进行了面对面的采访，并对250名家长进行了在线调查。本报告总结了这两项研究的主要发现。
2018-09-28 cs.HC
Designing for Engaging Communication Between Parents and Young Adult Children Through Shared Music Experiences
本文探索音乐介导的亲子沟通实践与需求，开发DJ-Fam移动应用促进分居父母与成年子女共享歌曲并引发对话，经韩国7个家庭4周研究，证明其能提升沟通频率、丰富渠道话题并改善亲子关系。
2025-07-30 cs.CY cs.HC
Young children's anthropomorphism of an AI chatbot: Brain activation and the role of parent co-presence
University of Denver（丹佛大学）；Ewha Womans University（梨花女子大学）；University of Colorado Boulder（科罗拉多大学博尔德分校）
研究探讨了幼儿对AI聊天机器人的拟人化现象，发现父母在场有助于儿童理解并调节与AI的互动，同时揭示了大脑激活与拟人化程度的关系。
2025-12-03 cs.AI cs.HC
Designing Parent-child-robot Interactions to Facilitate In-Home Parental Math Talk with Young Children
University of Wisconsin–Madison（威斯康星大学麦迪逊分校）
针对现有教育数学机器人未整合家长角色的问题，研究设计了支持亲子数学对话的社交机器人功能并开展家庭探索研究，得出了家长对机器人的使用反馈与教育场景亲子机器人互动设计指南。
2023-05-04 cs.HC cs.RO
Challenges and Opportunities for Participatory Design of Conversational Agents for Young People's Wellbeing
本文概述了四个国家中针对儿童和青少年的对话式智能体研究的挑战与机遇，探索了AI技术在不同社会文化背景下支持儿童福祉的方式，为相关研究提供方向。
2025-08-20 cs.CY cs.HC
Sustainable Care: Designing Technologies That Support Children's Long-Term Engagement with Social Issues
University of Washington（华盛顿大学）；Seattle Children’s Research Institute（西雅图儿童研究所）
本文探讨了如何通过设计使儿童能够持续关注社会问题，提出可持续关怀作为设计视角，旨在通过科技支持儿童参与社会议题而不导致同理心疲劳或压力。
2026-05-21 cs.HC
Designing Narrative-Focused Role-Playing Games for Visualization Literacy in Young Children
基于游戏设计和教育研究，本文介绍了以叙事为中心的角色扮演游戏作为促进幼儿视觉素养的一种方式。可视化素养技能对于理解我们周围的世界和构建有意义的可视化至关重要，然而，如何在早期更好地发展这些技能仍然在很大程度上被忽视和研究不足。直到最近，可视化社区才开始填补这一空白，导致了早期教育中使用的教育工具的初步研究和开发。我们通过探索游戏化来支持学习，并通过利用涉及可视化的数据相关问题中的叙述来确定应用基于角色扮演游戏的设计的机会。我们研究了包括叙事元素对学习的影响，通过技术探针，接地在一组设计考虑来自可视化，游戏设计和教育科学。我们创建了两个版本的游戏-一个有叙事元素，一个没有-并使用受试者之间的研究设计评估了33名11至13岁的儿童参与者的实例。尽管参与者需要两倍的时间来完成他们的游戏，由于额外的元素，包括这些元素被发现，以提高参与而不牺牲学习;我们的研究结果表明，图形阅读技能的发展没有显着差异，但在参与和整体享受的游戏显着差异。我们报告所收集的观察结果和定性反馈，并指出需要改进的地方和未来工作的空间。
2020-08-31 cs.HC
Briteller: Shining a Light on AI Recommendations for Children
针对儿童难以理解AI推荐概念的问题，本文提出基于光的推荐系统Briteller，通过操控光束具身化点积算法，经十名中学生验证有效，并探索AR扩展，为设计可触摸AI学习体验提供见解。
2025-03-28 cs.HC
Exploring Children's Preferences for Taking Care of a Social Robot
University of Wisconsin–Madison（威斯康星大学麦迪逊分校）；University of Illinois Chicago（伊利诺伊大学芝加哥分校）；University of Chicago（芝加哥大学）
儿童与机器人互动的研究表明，参与“照顾”社交机器人，例如在晚上为机器人盖被子，可以加强儿童与机器人之间形成的关系。在这项工作中，我们的目标是更好地了解和探索的设计空间的照顾活动与10名儿童，8- 12岁，从8个家庭，涉及探索性的设计会议，其次是初步的可行性测试机器人照顾活动。设计会议深入了解了儿童当前的照顾任务，他们将如何照顾社交机器人，以及这些新的照顾活动如何融入他们的日常生活。可行性研究测试了两种不同类型的机器人照顾任务，我们称之为连接和效用，并测量了它们对儿童的感知和接近社交机器人的短期影响。我们讨论的主题，并提出互动设计准则的机器人照顾儿童的活动。
2022-05-18 cs.HC cs.RO
Are Children Fully Aware of Online Privacy Risks and How Can We Improve Their Coping Ability?
采用平板电脑或智能手机等数字技术的儿童年龄越来越小。然而，11岁以下的儿童通常被认为太小，无法理解在线隐私的概念。有限的研究集中在这个年龄组的儿童。在2018年夏天，我们对来自牛津郡小学的29名6-10岁的儿童进行了12项焦点小组研究。我们的研究表明，儿童对某些隐私风险有很好的理解，例如信息过度共享或避免在网上透露真实身份。他们可以使用一系列的描述来阐明风险，并描述他们的风险应对策略。然而，与此同时，我们发现儿童对其他风险的认识较少，例如在线跟踪或游戏促销。受Vygotsky的近端发展区（ZPD）的启发，这项研究确定了儿童对在线隐私的理解的关键知识差距，以及未来教育和技术发展的几个方向。我们呼吁关注提高儿童对在线建议和数据跟踪相关风险的认识和理解的需求，这些风险在儿童遇到的游戏和内容中变得越来越普遍。我们还呼吁注意儿童使用语言描述风险的情况，这可能是适当的，但不一定表明他们充分了解这些威胁。
2019-02-06 cs.CY cs.HC
Children's expressed emotions during playful learning games
本文通过观察幼儿在寓教于乐游戏中的情绪表达，发现困惑、挫败感和无聊会出现，且情绪转换模式与复杂学习中的情感动态模型一致，提出游戏可通过有意引发并管理困惑来改善学习体验。
2024-06-07 cs.HC
The Unboxing Experience: Exploration and Design of Initial Interactions Between Children and Social Robots
University of Wisconsin–Madison（威斯康星大学麦迪逊分校）
社交机器人越来越多地被引入儿童的生活中，作为教育和社交伙伴，但人们对如何将这些产品最好地引入他们的环境知之甚少。媒体中“开箱”现象的出现表明，在形成最初印象的地方，介绍是技术采用的关键。为了更好地理解这一现象，以便在儿童社交机器人的背景下设计积极的开箱体验，我们对8至13岁儿童的家庭进行了三项实地研究：（1）探索性自由游戏活动（$n=12$）;（2）共同设计会议（$n=11$），告知原型盒的开发和策划的拆箱体验;（3）用户研究（$n=9$），评估儿童的经验。我们的研究结果表明，社交机器人的开箱体验可以通过设计一种创造性的美学体验来改善，这种体验可以让孩子在社交上引导最初的互动，并培养积极的儿童-机器人关系。
2022-02-17 cs.HC cs.RO
Empirical Study of Gaze Behavior in Children and Young Adults Using Deep Neural Networks and Robot Implementation: A Comparative Analysis of Social Situations
Sharif University of Technology（谢里夫理工大学）；Islamic Azad University（伊斯兰阿扎德大学）
本研究利用深度神经网络和机器人实现，探讨儿童与年轻成人在不同社会情境下的眼动行为差异，通过实验验证模型有效性及机器人交互的接受度。
2026-02-12 cs.CY cs.HC cs.RO
Video-based Social Interaction Behavior Analysis with the Simulated Interaction Task for Children (Kids-SIT)
Bielefeld University（比勒费尔德大学）；Humboldt-Universität zu Berlin（柏林洪堡大学）；Friedrich-Schiller-University of Jena（耶拿弗里德里希·席勒大学）
本文提出Kids-SIT工具，通过标准化视频对话场景分析儿童社交行为，利用LIWC分析语言内容，结合三种计算方法提取非语言行为特征，验证了其在识别社交焦虑障碍儿童中的有效性。
2026-07-04 cs.CY cs.HC
From Phreaking to Sneaking: Children's Circumvention of Social Media Age Verification Systems
School of Computing and Information Systems, The University of Melbourne（墨尔本大学计算与信息系统的学院）；Department of Communication, Lund University, Sweden（隆德大学传播系）
本文通过五次焦点小组研究，探讨儿童如何理解并规避社交媒体年龄验证系统，提出'溜过'理论框架，揭示儿童主动参与和挑战技术监管的行为。
2026-05-01 cs.HC
Implementation of Augmented Reality as an Educational Tool for Practice in Early Childhood
UIN Sunan Gunung Djati Bandung（乌因·苏南·贡多迪蒂帕蒂万隆大学）
本研究通过增强现实技术开发洗手学习应用，提升幼儿对礼拜程序的理解和学习兴趣。
2025-12-19 cs.HC q-fin.CP
Towards Social & Engaging Peer Learning: Predicting Backchanneling and Disengagement in Children
Delhi Technological University（德里理工大学）
社交机器人和交互式计算机应用程序有可能通过充当同伴学习伙伴来促进幼儿的早期语言发展。然而，研究发现，孩子们只信任那些表现自然和人际交往方式的机器人。为了帮助机器人成为有吸引力和专注的同伴学习伙伴，我们开发了模型来预测听者是否会失去注意力（离线预测，LDP）以及机器人在接下来的几秒钟内应该产生反向通道响应的程度（反向通道程度预测，BEP）。我们将LDP和BEP作为时间序列分类问题，并进行了几次实验，以评估不同的时间序列特征和特征集对模型预测性能的影响。使用统计学和机器学习，我们还研究了哪些社会人口因素影响孩子们花在反向引导和倾听同伴的时间。为了使我们的模型具有可解释性，我们还分析了负责其预测性能的关键特征。我们的实验揭示了多模态特征的实用性，例如瞳孔扩张，眨眼率，头部运动，面部动作单元，这些特征以前从未使用过。我们还发现，时间序列特征的动态是听众脱离和反向通道的丰富预测因子。
2020-07-22 cs.HC cs.LG cs.MM
A Longitudinal Study of Child Wellbeing Assessment via Online Interactions with a Social Robot
University of Cambridge（剑桥大学）
本文通过40名儿童与Nao机器人的三次在线互动，验证了机器人介导互动可纵向评估儿童心理健康，并揭示性别对评估效果及机器人感知的影响。
2025-02-14 cs.HC cs.RO
"You've got a friend in me": Co-Designing a Peer Social Robot for Young Newcomers' Language and Cultural Learning
University of Waterloo（滑铁卢大学）；United for Literacy（联合扫盲组织）
本文报告了一项与加拿大United for Literacy导师合作的共设计研究，开发了Maple社交助教机器人，通过短故事活动、多模态支架和嵌入式测验支持新移民儿童的语言和社会化学习。
2026-03-31 cs.HC cs.RO
