Benchmarking Large Language Models for Diagnosing Students' Cognitive Skills from Handwritten Math Work
School of Computing, KAIST, Daejeon, Republic of Korea（韩国庆熙大学计算机学院）；University of Michigan, Ann Arbor, USA（美国密歇根大学）；Ewha Womans University, Seoul, Republic of Korea（韩国成均馆大学）；AlgorithmLabs, Seoul, Republic of Korea（韩国AlgorithmLabs公司）
本文评估了18种大型语言模型在诊断学生手写数学作业认知技能时的表现，发现模型在模糊证据下表现不佳，揭示了模型在证据处理上的系统性问题。
2026-02-04 cs.AI cs.HC
Emotions are Recognized Patterns of Cognitive Operations in Closed Control Loops
Nokia Bell Labs France（诺基亚贝尔实验室法国）
本文基于Soar架构提出情绪是闭环控制回路中认知操作的可识别模式，用于检测和消除目标偏差，连接并超越现有理论，并解释心理问题成因。
2026-09-15 cs.HC q-bio.NC
Spontaneous Theory of Mind for Artificial Intelligence
Institute for Creative Technologies, University of Southern California（南加州大学创意技术研究所）；University of Southern California（南加州大学）
本文对比了提示式与自发式心智理论，指出当前AI过度依赖提示式ToM，主张发展能自发进行社会推理的通用人工社会智能。
2024-02-16 cs.AI cs.HC
AI Humor Generation: Cognitive, Social and Creative Skills for Effective Humor
针对AI生成幽默“过于人类化”的难题，研究赋予AI认知、社交等复杂技能，以Z世代为受众对比三类梗图配文，发现具备幽默技能的LLM生成内容优于基础LLM且接近人类高赞水平，为AI生成共鸣性内容提供思路。
2025-02-11 cs.HC
Listening to the Mind: Earable Acoustic Sensing of Cognitive Load
University College London（伦敦大学学院）；University of Melbourne（墨尔本大学）；Nokia Bell Labs（诺基亚贝尔实验室）
本研究利用可穿戴声学设备通过听觉感知实现认知负荷推断，发现听觉敏感度变化与认知负荷显著相关，并揭示了个性化感知的潜力。
2025-12-20 cs.HC
Position: AI as Part of Self -- Extending the Mind Requires Cognitive Co-Regulation
Kazakh-British Technical University（哈萨克-英国技术大学）；University College London（伦敦大学学院）
本文探讨了AI作为自我组成部分的重要性，强调认知共调节在人机认知系统中的必要性，指出传统约束无法实现安全与对齐，需通过人机协同调节来达成。
2026-05-15 cs.HC
Thinking with Many Minds: Using Large Language Models for Multi-Perspective Problem-Solving
National University of Singapore（新加坡国立大学）；UC Riverside（加州大学河滨分校）；INSEAD（欧洲工商管理学院）
本文提出基于大型语言模型的合成深思熟虑方法，通过模拟多视角智能体对话，克服认知限制，实现并行处理与精确综合，助力复杂问题解决。
2025-09-11 cs.CL cs.HC
Social Life Simulation for Non-Cognitive Skills Learning
University of Illinois Urbana-Champaign（伊利诺伊大学厄巴纳-香槟分校）；Northeastern University（东北大学）
针对AI在非认知技能学习社会生活模拟中的应用认知及AI指导对自我反思的作用未被充分探索的问题，本研究引入LLM支持的Simulife++平台，通过Sage Agent扩展人机交互，经用户研究证实其可提升反思水平、叙事沉浸及用户体验，为相关设计提供启示。
2026-10-23 cs.CL cs.HC
Augmenting Minds or Automating Skills: The Differential Role of Human Capital in Generative AI's Impact on Creative Tasks
Tsinghua University（清华大学）；Wuhan University of Technology（武汉理工大学）
本研究通过两项随机对照实验，探讨生成式AI与不同形式人力资本在创意任务中的相互作用，发现其增强一般人力资本却削弱领域专长价值，揭示AI加剧认知不平等的悖论并提出新理论框架。
2024-12-05 cs.AI cs.HC econ.GN
Bounded Minds, Generative Machines: Envisioning Conversational AI that Works with Human Heuristics and Reduces Bias Risk
The University of Oklahoma（俄克拉荷马大学）
本文提出对话AI应与人类启发式方法协同工作，以减少偏见风险并提升决策质量。
2026-01-19 cs.AI cs.ET cs.HC
Examination of Cybersickness in Virtual Reality: The Role of Individual Differences, Effects on Cognitive Functions & Motor Skills, and Intensity Differences During and After Immersion
本研究探究VR晕动症的预测因素及对认知运动技能的影响，发现晕动症易感性、游戏经验、瞳孔扩张为关键预测因子，晕动症损害视空间工作记忆与心理运动技能，且相关研究应在沉浸期间开展。
2023-10-26 cs.HC
Exploring the Role of Theory of Mind in Human Decision Making: Cognitive, Spatial, and Emotional Influences in the Adversarial Rock-Paper-Scissors Game
本文以石头剪刀布游戏为平台，结合心理理论测试与因子分析、结构方程建模，揭示递归思维、情绪感知和空间推理等潜在因子对人类对抗性决策的影响，为人机协作系统设计提供依据。
2025-11-07 cs.HC
Mind & Motion: Opportunities and Applications of Integrating Biomechanics and Cognitive Models in HCI
本文探讨在HCI中整合认知模型与生物力学仿真，以构建具身用户仿真，从而更准确地预测用户意图、策略和动作，并为界面基准测试与自适应系统设计提供支持。
2025-08-19 cs.HC
The Augmentation Trap: AI Productivity and the Cost of Cognitive Offloading
本文研究了人工智能工具对工人生产力的影响，发现尽管短期生产力提升，但持续使用会侵蚀工人技能。通过动态模型分析，发现即使预期技能损耗，理性决策者仍可能在短期收益大于长期成本时采用AI，导致稳态损失。此外，当管理者短视或工人技能具有外部价值时，决策者可能陷入增强陷阱，使工人状况恶化。最后，当AI生产力与工人技能关联较弱时，工人技能可能永久分化，经验丰富的工人实现潜力，而经验不足的工人技能降至零。
2026-06-26 cs.AI cs.HC
The Trail Making Test in Virtual Reality (TMT-VR): The Effects of Interaction Modes and Gaming Skills on Cognitive Performance of Young Adults
本研究开发并评估了虚拟现实连线测验TMT-VR，探究交互模式与游戏技能对青年认知表现的影响，发现眼动追踪和头部运动模式表现优于控制器，游戏技能无显著影响，该测验可用性与接受度高。
2024-10-30 cs.CY cs.HC cs.MM
Beyond the Winding Path of Learning: Exploring Affective, Cognitive, and Action-Oriented Prompts for Communication Skills
本研究在自主学习情境下比较情感型、认知型和行动导向型三种GenAI生成消息风格对沟通技能学习感知的影响，通过主题分析提炼设计启示以提升参与度和学习成果。
2025-04-09 cs.HC
AI as Extraherics: Fostering Higher-order Thinking Skills in Human-AI Interaction
本文提出外展智能（extraheric AI）框架，通过提问和提供替代视角而非直接答案，在人机交互中培养用户的高阶思维技能，以应对过度依赖AI导致的认知退化问题。
2024-09-19 cs.HC
Cognitive Dissonance Artificial Intelligence (CD-AI): The Mind at War with Itself. Harnessing Discomfort to Sharpen Critical Thinking
本文提出认知失调AI（CD-AI）框架，通过刻意维持不确定性、延迟解决并促进辩证参与，迫使用户应对矛盾与竞争性真理，从而增强反思性推理、批判性思维与认知谦逊，挑战了传统AI简化决策的范式。
2025-04-23 cs.CY cs.HC
The Efficacy of Conversational Artificial Intelligence in Rectifying the Theory of Mind and Autonomy Biases: Comparative Analysis
本研究通过虚拟案例比较治疗型聊天机器人与通用语言模型在纠正心理理论和自主性认知偏差及情感识别方面的表现，发现GPT-4等通用模型整体优于Wysa等治疗型机器人，提示治疗型聊天机器人需进一步改进以安全有效地用于数字心理健康干预。
2024-07-23 cs.CY cs.HC
A Study on Cognitive Effects of Canvas Size for Augmenting Drawing Skill
本研究通过网页绘画界面考察画布与参考图像尺寸比例对临摹素描的影响，发现尺寸紧密匹配可显著提升用户素描精度。
2024-05-07 cs.GR cs.HC
Online Poker and Rummy -- Games of Skill or Chance?
本研究通过分析游戏要素与统计特征，提出在线游戏属性判定框架，验证了在线拉米、扑克与离线版本技能要求无差异，长期成功依赖技能而非运气，深化了对在线游戏认知技能的理解。
2023-08-28 cs.HC
More Electrodes, Faster Minds? Rethinking Bandwidth in Brain-Computer Interfaces
School of Biomedical Engineering, Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学生物医学工程学院）
探讨脑机接口中人类有意义输入/输出增益与接口容量的关系，区分多种相关概念，指出缓慢更新任务状态的演变方式及可解码神经活动的作用，表明缩放关系可能非线性，高容量接口有收益但极端增加会遇限制。
2026-07-29 cs.HC q-bio.NC
A tangible user interface for assessing cognitive mapping ability
提出认知地图探针（CMP），一种采用有形用户界面的新型计算机化评估工具，用于提升认知地图能力评估的一致性、灵活性与敏感性，实验证明其对影响认知地图表现的因素敏感。
2025-06-27 cs.HC
Ajalon: Simplifying the Authoring of Wearable Cognitive Assistants
可穿戴认知辅助（WCA）通过可穿戴设备和对边缘计算基础设施的低延迟无线访问来实时的增强人类认知。它的灵感来源于全球定位系统导航工具的比喻，并扩大了这一比喻，全球定位系统导航工具提供实时的逐步指导，并迅速发现和纠正错误。WCA应用程序可能会在教育，医疗保健，工业故障排除，制造业和许多其他领域产生变革。如今，WCA应用程序开发困难且缓慢，需要机器学习和计算机视觉等领域的技能，而这些技能在软件开发人员中并不普遍。本文介绍了Ajalon，一个用于WCA应用程序的创作工具链，它减少了开发管道每个步骤所需的技能和工作量。我们的评估表明，Ajalon大大减少了创建新WCA应用程序所需的工作量。
2021-01-14 cs.HC
A Systematic Review on the Evaluation of Large Language Models in Theory of Mind Tasks
University of Tübingen（蒂宾根大学）
本综述综合了当前评估大语言模型（LLMs）心理理论（ToM）能力的研究成果，通过基于认知科学的分类法对基准和任务进行分类，批判性地分析了相关评估技术、提示策略及LLMs的局限性。
2025-02-12 cs.CL cs.CY cs.HC
Computer Science Achievement and Writing Skills Predict Vibe Coding Proficiency
ETH Zürich（苏黎世联邦理工学院）
研究探讨了计算机科学成就和写作技能对节奏编码流程成效的预测作用，发现两者均显著影响表现，且计算机科学成就在控制一般认知技能后仍保持显著性。
2026-03-14 cs.HC cs.SE
Safeguarding Privacy: Privacy-Preserving Detection of Mind Wandering and Disengagement Using Federated Learning in Online Education
Chair of Human-Centered Technologies for Learning（人类中心学习技术教授职位）
本文提出利用联邦学习在在线教育中实现隐私保护的注意力分散和脱节检测，通过面部表情和注视特征训练模型，提升学习者参与度的同时保障数据隐私。
2026-02-10 cs.HC cs.LG
An Interpretable Transformer-Based Foundation Model for Cross-Procedural Skill Assessment Using Raw fNIRS Signals
提出一种基于Transformer的可解释基础模型，利用极少预处理的fNIRS信号进行跨流程技能评估，通过自监督学习实现高准确率与跨任务泛化，并结合新型通道注意力机制提供动态认知状态的神经学解释。
2025-06-21 cs.ET cs.HC cs.LG
Mutual Reinforcement Learning
Oklahoma State University（俄克拉荷马州立大学）
最近，协作机器人已经开始训练人类来完成复杂的任务，它们之间的互信息交换可以导致成功的机器人与人类协作。在本文中，我们展示了一种新的方法，称为相互强化学习（MRL），其中人类和自主智能体作为强化学习者在技能转移的情况下，通过不断的沟通和反馈的应用和有效性。一个自主智能体最初充当一个教师，可以教一个新手人类参与者使用MRL策略的复杂技能。当在物理（积木）（$n=34$）或模拟（俄罗斯方块）环境（$n=31$）中教授技能时，专家试图识别每个人偏好的适当奖励渠道，并使用探索-开发策略相应地调整自己。这些奖励渠道偏好可以识别人类参与者的重要行为，因为他们以后很可能会在类似情况下采取相同的行为。通过这种方式，在专家系统和新手操作员之间进行技能转移。我们将被试人群分为三组，观察技能迁移现象，并用Simpson的心理测量学模型进行分析。5-点李克特量表也被用来识别人类参与者的认知模型。我们得到了一个共享的认知模型，它不仅提高了人类的认知，但提高了机器人的认知策略，以了解其人类合作伙伴的心理模型，同时建立一个成功的机器人-人类协作框架。
2019-09-20 cs.HC cs.LG cs.RO
CasIL: Cognizing and Imitating Skills via a Dual Cognition-Action Architecture
Nanjing University（南京大学）；Cardiff University（卡迪夫大学）
针对机器人长时序任务技能模仿难题，提出 CasIL 框架，以高层认知指导低层动作，并在多个基准和四足机器人任务中验证其鲁棒优势。
2023-09-28 cs.HC cs.LG cs.RO
