Figame: A Family Digital Game Based on JME for Shaping Parent-Child Healthy Gaming Relationship
针对数字游戏引发亲子冲突的问题，提出基于JME的亲子游戏Figame，通过认知支持、角色互换、内外讨论和平衡竞争合作，经8对亲子评估，有效改善亲子游戏关系并促进共同游戏意愿。
2025-03-30 cs.HC
YouthCare: Building a Personalized Collaborative Video Censorship Tool to Support Parent-Child Joint Media Engagement
针对亲子联合媒体参与（JME）过度依赖父母时间与经验的问题，本研究通过形成性研究设计了个性化协同视频审查工具YouthCare，支持亲子协同过滤不当内容，经10对亲子评估验证了其优势并为未来系统设计提供见解。
2025-03-04 cs.HC
Exploring the Influence of Online Videos on Parents or Caregivers of Children with Developmental Delays
本研究采用混合方法分析1500余条YouTube上的儿童发育迟缓与障碍相关视频，发现其兼具信息支持与情感支持价值、形成了强社群联结，为支持这类患儿照料者的平台设计提供了启示。
2024-06-22 cs.HC
Adapting AI to the Moment: Understanding the Dynamics of Parent-AI Collaboration Modes in Real-Time Conversations with Children
Tsinghua University（清华大学）；University of Illinois at Urbana-Champaign（伊利诺伊大学厄巴纳-香槟分校）
研究探讨了父母与人工智能在实时对话中动态协作模式，提出COMPASS工具支持灵活的父母支持功能，识别三种父母策略以优化人机协作。
2026-04-01 cs.HC
eaSEL: Promoting Social-Emotional Learning and Parent-Child Interaction through AI-Mediated Content Consumption
本文提出eaSEL系统，通过AI生成反思活动将社会情感学习融入儿童视频消费并促进亲子讨论，用户研究验证其能增强儿童情感反思和亲子深度对话。
2025-02-04 cs.HC
Protection or punishment? relating the design space of parental control apps and perceptions about them to support parenting for online safety
家长控制应用程序是允许家长监控和限制孩子在线活动的移动应用程序，越来越多的家长将其作为保护孩子在线安全的一种手段。然而，目前尚不清楚这些应用程序是否总是有益或有效的，例如，过度使用限制和监视已被发现破坏亲子关系和儿童的自主感。在这项工作中，我们调查这一差距，问具体：如何可能儿童和父母的看法是如何设计的父母控制功能？为了调查这个问题，我们对58个旨在促进儿童在线安全的顶级Android家长控制应用程序进行了分析，发现了关键限制和监控功能实现方式的三个主要变化轴：粒度，反馈/透明度和亲子通信支持。为了将这些轴与感知的好处和问题联系起来，我们分析了3264个应用程序评论，以确定上述每个轴的各个方面的参考，以了解儿童和家长对这些维度与他们使用这些应用程序的体验如何相关的看法。我们的研究结果导致1）理解父母控制应用程序如何沿着三个变化轴以不同的方式实现其功能，2）分析这种变化影响儿童和父母对这些应用程序的有用性或有效性的看法的方式，最后，3）通过将我们的研究结果与现有的数字育儿理论相结合，确定未来应用程序的设计建议和机会。
2021-09-11 cs.HC
TaleMate: Exploring the use of Voice Agents for Parent-Child Joint Reading Experiences
TaleMate利用对话代理构建亲子共读平台，支持角色选择，以增强互动并弥合传统与数字阅读的差距。
2024-05-22 cs.HC
ContextQ: Generated Questions to Support Meaningful Parent-Child Dialogue While Co-Reading
ContextQ 通过将教育者专业知识编码到问题生成流程中，在平板阅读应用中自动生成对话式问题，引导家长与 4-6 岁儿童进行更有深度和日常关联性的共同阅读对话。
2024-05-06 cs.HC
Sense me: Supporting awareness in parent-child relationships through mobile sensing
我们介绍了Senseμ（发音为“sense me”），这是一个移动应用程序，旨在通过移动设备的感知功能来支持对亲子关系的感知。我们讨论了三种类型的意识信息的相关性：从加速度计推断的身体活动，在课堂上从麦克风推断的口头活动，从蓝牙成对接近传感推断的社交活动。我们描述了我们如何尝试将这些传感数据与支持父母对孩子的教育表现和社会福祉的认识相结合，以及激励和维持父母和教师之间的长期双向沟通。
2012-07-07 cs.HC
Navigating Marginalization: Toward Justice-Oriented Socio-Technical Design for Parent-Child Learning among Southeast Asian Immigrant Mothers in Taiwan
National Cheng Kung University（国立成功大学）；University of Illinois Urbana-Champaign（伊利诺伊大学厄巴纳-香槟分校）；National Yang Ming Chiao Tung University（国立阳明交通大学）；National University of Singapore（新加坡国立大学）
研究探讨台湾东南亚移民母亲如何参与子女在家学习，通过半结构化访谈和日记研究，分析她们在文化约束下促进参与和传递文化价值的方式，提出以正义为导向的社技术设计方向。
2026-04-07 cs.HC
CalmReminder: A Design Probe for Parental Engagement with Children with Hyperactivity, Augmented by Real-Time Motion Sensing with a Watch
Human-Computer Interaction Institute Carnegie Mellon University（人机交互研究所 卡内基梅隆大学）；Carnegie Mellon University（卡内基梅隆大学）；Emergency Medicine Yale University（耶鲁大学 急诊医学）；NuRelm；Department Psychiatry University of Pittsburgh School of Medicine（匹兹堡大学医学院 精神病学系）
CalmReminder通过实时运动感应手表，帮助多动症儿童家长在平静时刻提供即时提示，促进家长主动设计干预措施，适应其育儿方式。
2026-02-25 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
Understanding Parents' Perceptions and Practices Toward Children's Security and Privacy in Virtual Reality
通过对20位家长进行半结构化访谈，揭示家长在儿童使用VR时普遍缺乏安全与隐私意识，主要依赖口头教育等主动策略，并提出面向家长、教育者、VR公司和政府的可操作建议。
2024-11-22 cs.HC
Exploring Parent-Child Perceptions on Safety in Generative AI: Concerns, Mitigation Strategies, and Design Implications
本研究通过Reddit内容分析与20名亲子访谈，发现亲子对生成式AI（GAI）的使用场景与风险认知存在差异，家长因平台缺乏管控功能难以有效监管，最终提出优化GAI安全与亲子沟通的设计建议。
2024-10-30 cs.HC
What Do Children and Parents Want and Perceive in Conversational Agents? Towards Transparent, Trustworthy, Democratized Agents
本研究调查多国儿童与家长对对话式智能体的信任、伙伴模型及理想设计看法，通过教育研讨会赋能其编程，发现儿童与家长在感知与期望上存在差异，并提出了提升能力、可预测性及信息透明度以培养适当信任的设计启示。
2023-01-20 cs.HC
A Systematic Review on the Potential of AI and ChatGPT for Parental Support and Child Well-Being
本研究通过梳理27项现有文献，系统探讨AI及ChatGPT在家长支持和儿童福祉领域的应用潜力，划分研究领域与时代阶段，提出相关发现与未来研究方向。
2024-05-23 cs.HC
Towards Multimodal Large-Language Models for Parent-Child Interaction: A Focus on Joint Attention
本研究通过分析26个亲子互动视频，评估了多模态大语言模型（MLLMs）理解共同注意的能力，发现当前模型因缺乏对儿童主动眼神交流的细致理解而难以准确解释共同注意，强调了纳入详细眼神交流以增强多模态推理的重要性。
2025-05-02 cs.HC
Building AI Literacy at Home: How Families Navigate Children's Self-Directed Learning with AI
San José State University（圣何塞州立大学）；Clemson University（克莱姆森大学）；University of Illinois at Urbana-Champaign（伊利诺伊大学厄巴纳-香槟分校）；University of Louisville（路易斯维尔大学）；Pennsylvania State University（宾夕法尼亚州立大学）；University of Notre Dame（圣母大学）
本研究以13组亲子对为对象，通过焦点小组探究家庭中儿童AI素养的构建过程，揭示实用预期与批判性素养的矛盾，为平衡自主与监督、促进AI时代自主学习提供设计启示。
2025-10-28 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
BrickSmart: Leveraging Generative AI to Support Children's Spatial Language Learning in Family Block Play
针对家长缺乏专业能力引导儿童积木活动的问题，研究提出BrickSmart系统，通过三步流程为家长提供个性化搭建指引、空间语言教学指导和学习进度追踪，经实验验证可有效提升儿童空间词汇使用量，助力空间语言能力培养。
2025-04-15 cs.HC
Balancing Sleep and Study: Cultural Contexts in Family Informatics for Taiwanese Parents and Children
研究通过访谈与两周日记考察11个台湾家庭，揭示学业压力及文化期望如何影响儿童睡眠，并提出兼顾关怀、健康与社会期望的家庭信息学设计思路。
2025-01-10 cs.HC
Understanding Parents' Complex Views of AI for Children's Pretend Play
Drexel University（德雷塞尔大学）；Rowan University（罗文大学）
本研究通过访谈10位美国家长，揭示他们对AI支持儿童假装游戏的矛盾看法：既看到潜力，又担忧其影响，强调需技术保障和家长控制，并呼吁纵向研究。
2026-10-01 cs.AI cs.HC
AACessTalk: Fostering Communication between Minimally Verbal Autistic Children and Parents with Contextual Guidance and Card Recommendation
KAIST（韩国国立信息通信大学）；NAVER Cloud（NAVER云）；Dodakim Child Development Center（多达金儿童发展中心）；NAVER AI Lab（NAVER AI实验室）
本文提出 AI 中介沟通系统 AACessTalk，通过为家长提供实时对话引导和为儿童推荐情境词汇卡片，促进低语言自闭症儿童与家长的日常交流，并在 11 对亲子组合的部署研究中验证了其提升对话频率、轮流互动和儿童沟通自主性的效果。
2025-02-14 cs.AI 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
The Homework Wars: Exploring Emotions, Behaviours, and Conflicts in Parent-Child Homework Interactions
本研究利用大语言模型分析78个中国家庭602次作业会话，识别出家长情绪变化、18种行为及七种冲突类型，发现善意行为也与冲突正相关，为家庭教育提供实证依据。
2025-08-07 cs.HC
Understanding Parents' Desires in Moderating Children's Interactions with GenAI Chatbots through LLM-Generated Probes
本文通过LLM生成的探测器研究父母如何调节儿童与生成式AI聊天机器人的互动，发现父母关注当前控制所忽视的互动，需对话层面的透明度和个性化控制。
2026-03-11 cs.AI cs.HC
Investigating Opportunities to Support Kids' Agency and Well-being: A Review of Kids' Wearables
可穿戴设备在促进儿童健康和福祉方面具有巨大潜力。然而，关于儿童可穿戴设备的研究很少，而且往往集中在父母监控的情况下使用。为了深入了解儿童可穿戴设备的现状，我们调查了47款针对儿童的可穿戴设备。我们收集了有关这些设备功能的丰富数据，并评估了不同功能如何满足父母的信息需求，并确定了可穿戴设备支持儿童需求和兴趣的机会。我们发现，许多儿童的可穿戴设备都是技术先进的设备，专注于父母与孩子沟通并保护他们安全的能力，以及鼓励体育活动和培养良好习惯的能力。我们讨论了我们的研究结果如何为可穿戴设备的设计提供信息，这些可穿戴设备不仅仅是监控设备，而是支持儿童和父母作为平等的利益相关者，为儿童的代理，长期发展和整体福祉提供影响。最后，我们确定了未来的研究工作相关的设计孩子的自我跟踪和与父母的协作跟踪。
2021-04-13 cs.HC
StoryBuddy: A Human-AI Collaborative Chatbot for Parent-Child Interactive Storytelling with Flexible Parental Involvement
University of Notre Dame（圣母大学）；University of California, Irvine（加州大学欧文分校）；Georgia Institute of Technology（佐治亚理工学院）；Rensselaer Polytechnic Institute（伦斯勒理工学院）；University of Washington（华盛顿大学）；IBM Research（IBM研究院）
尽管它有利于儿童的技能发展和亲子关系，但许多父母并不经常通过与他们的孩子进行与故事相关的对话来参与互动式讲故事，这是由于有限的可用性或提出适当问题的挑战。虽然最近的进展使人工智能从故事中生成问题成为可能，但全自动化的方法排除了父母的参与，忽视了教育目标，并且没有充分优化儿童的参与。根据需求发现访谈和参与式设计（PD）结果，我们开发了StoryBuddy，这是一个支持AI的系统，可供父母创建交互式讲故事体验。StoryBuddy的设计强调了在父母参与和亲子关系的愿望与忙碌时最小化父母干预的目标之间适应动态用户需求的需要。PD揭示了父母的各种评估和教育目标，StoryBuddy通过支持配置问题类型和跟踪孩子的进步来解决这些问题。一项用户研究验证了StoryBuddy的可用性，并为未来的父母-AI协作系统提出了设计见解。
2022-03-14 cs.AI cs.CL cs.HC
Human-AI Alignment of Multimodal Large Language Models with Speech-Language Pathologists in Parent-Child Interactions
Singapore University of Technology and Design（新加坡科技设计大学）
本研究通过多模态大语言模型与语言病理学家的对齐，开发了支持亲子互动分析的系统，实现了85%的感知线索提取准确率和75%的判断精确率，并提出了行为观察-判断系统的构建指南。
2026-01-16 cs.HC
Conversational User Interfaces As Assistive interlocutors For Young Children's Bilingual Language Acquisition
在美国国内外的许多国际和跨文化家庭中，孩子们学习和说一种以上的语言。然而，如果孩子大部分时间呆在家里，父母往往很难让他们的孩子熟悉当地语言，如果他们去日托或学校，父母也很难让他们熟悉口语。通过回顾屏幕媒体内容在幼儿语言学习中的作用的相关文献，并采访了一部分抚养多语言儿童的父母，我们探索了设计会话式用户界面的潜力，它可以作为辅助语言aid.We提出了一个初步的目标清单，以指导幼儿双语语言习得的会话式用户界面对话的设计。
2021-03-16 cs.HC
AutiHero: Engaging Parents in Creating Personalized, Multi-path Social Narratives for Autistic Children
Dodakim Child Development Center（多达金儿童发展中心）；NAVER AI Lab（NAVER AI实验室）
AutiHero通过生成式AI帮助家长为自闭症儿童创建个性化多路径社会叙事，提高日常行为指导信心。
2026-04-03 cs.AI cs.CL 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
Exploring Parent's Needs for Children-Centered AI to Support Preschoolers' Interactive Storytelling and Reading Activities
通过对17名学龄前儿童家长的定性研究，揭示现有AI讲故事与阅读技术在交互和算法上的不足，并为未来儿童AI互动技术提出改进方向。
2024-08-31 cs.CY cs.HC
Evaluation scheme for children-centered language interaction competence of AI-driven robots
本文针对AI驱动机器人与儿童交互的语言能力评估需求，基于家庭访谈与网购评论分析提出五维评估框架，通过实证研究验证家长在场的影响，最终形成结合亲子双视角的有效综合评估方案。
2024-05-15 cs.HC
PAPEL: A Collaborative System for Parental Guidance during Preschool Play-Based English Learning
Tsinghua University（清华大学）
针对家长在游戏式英语学习中面临的挑战，提出PAPEL系统，通过场景感知建议和四个核心模块（内容生成、语言适配、平衡评估、扩展回应），提升亲子互动质量。
2026-06-11 cs.HC
Towards Emotion Co-regulation with LLM-powered Socially Assistive Robots: Integrating LLM Prompts and Robotic Behaviors to Support Parent-Neurodivergent Child Dyads
Department of Industrial Design, Eindhoven University of Technology（工业设计系，埃因霍温理工大学）；Department of Biomedical Engineering, Eindhoven University of Technology（生物医学工程系，埃因霍温理工大学）；Department of Engineering, Institute of Science Tokyo（工程系，东京科学研究所）；Department of Engineering, Utrecht University（工程系，乌得勒支大学）
本研究开发了由 LLM 驱动的社交辅助机器人 MiRo-E，整合 LLM 提示与机器人行为，为神经多样性儿童与父母提供情绪协同调节干预，初步测试验证了其积极效果并指出了未来设计方向。
2025-07-14 cs.HC cs.RO
Designing Robots to Support Parent-Child Connections: Opportunities Through Robot-Mediated Communication
University of Wisconsin--Madison（威斯康星大学麦迪逊分校）；Koç University（科克大学）；Simon Fraser University（西蒙弗雷泽大学）
研究探讨机器人中介交流如何促进家庭连接，通过家庭互动设计维度分析亲子交流中的挑战与机遇。
2026-04-27 cs.HC cs.RO
Security Advice for Parents and Children About Content Filtering and Circumvention as Found on YouTube and TikTok
本研究分析YouTube和TikTok上839个关于内容过滤与规避的视频，发现约四分之三建议准确，针对儿童的视频更易不准确且可操作，且缺乏伦理讨论，呼吁安全专家加强平台参与。
2024-02-05 cs.CY cs.HC cs.SI
Journeys of Parents with LGBTQ+ Children: How Trauma and Healing Reshape Identity and (Mis)Informating Practices
Georgia Institute of Technology（佐治亚理工学院）；Indiana University Indianapolis（印第安纳大学印第安纳波利斯分校）；University of Illinois Urbana-Champaign（伊利诺伊大学厄巴纳-香槟分校）；Yonsei University（延世大学）
研究探讨了韩国LGBTQ+个体父母在得知孩子性取向后，如何应对恐惧、孤立和迷失带来的情感破裂，通过接触与性取向相关的（误）信息来缓解情绪压力，并逐渐倾听与性取向相关的现实。通过这一过程，研究强调父母如何重构支持性身份，从而改变其信息实践，使其在评估相关（误）信息时更加批判性，并发展策略以保护自己免受有害叙述的影响，同时积极挑战 misinformation 以支持经历相似经历的人。
2026-05-19 cs.CY cs.HC
Saudi Parents' Privacy Concerns about Their Children's Smart Device Applications
在本文中，我们调查了沙特父母对孩子智能设备应用程序（应用程序）的隐私问题。为此，我们进行了一项调查，并分析了119份答复。我们的结果显示，沙特父母在使用智能设备应用程序时对孩子的隐私表示高度担忧。然而，他们对应用程序内容的担忧程度高于隐私问题，例如应用程序访问敏感数据的请求。此外，父母的担忧与大多数儿童安装的应用程序不一致，这些应用程序包含不适合其年龄的应用程序，需要父母指导，并要求访问敏感数据，如位置。我们还讨论了沙特父母的做法和关注的几个方面，与西方（主要来自英国）和中国父母在以前的报告中所报告的情况相比。我们发现了有趣的模式并建立了新的关系。例如，沙特和西方父母比中国父母更关注隐私。最后，我们测试了14个隐私实践和关注对高与低社会经济阶层（父母的教育，技术背景和收入），以发现是否有显着差异之间的高和低阶层（我们表示这些差异为“数字鸿沟“）。在42个测试（14个属性x 3个类）中，我们只在7个测试中发现了高和低类之间的显着差异。虽然这总体上是一个积极的趋势，但必须努力缩小这些差距。本文的结果提供了关键的发现，以确定改进的领域和建议，特别是对于沙特人，可供家长，开发商，研究人员，监管机构和政策制定者使用。
2022-04-27 cs.CR cs.CY cs.HC
Characterizing LLM-Empowered Personalized Story-Reading and Interaction for Children: Insights from Multi-Stakeholder Perspectives
本研究通过设计研究开发了LLM赋能的儿童个性化故事阅读工具StoryMate，基于多利益相关者实证研究提出设计建议，以增强儿童个性化故事阅读与互动体验。
2025-03-27 cs.HC
Towards Usable Parental Control for Voice Assistants
语音个人助理（VPA）已经成为一种常见的家用电器。作为VPA技术的领先平台之一，亚马逊创建了Alexa并设计了Amazon Kids，让儿童可以安全地享受VPA的丰富功能，并让父母通过家长仪表板监控孩子的活动。虽然这个生态系统已经到位，但父母仪表板的使用尚未在父母中普及。在本文中，我们进行了一项家长调查，以了解他们喜欢和不喜欢目前的家长控制功能。我们发现，父母需要更多关于孩子活动的视觉效果，更容易为孩子访问安全功能，以及更好的用户界面。根据我们调查的见解，我们提出了一个新的设计，为家长仪表板考虑家长的期望。
2023-03-24 cs.CR cs.CY cs.HC
Using Social Robots to Teach Language Skills to Immigrant Children in an Oslo City District
Norwegian Computing Center（挪威计算中心）
社交机器人已被证明有助于儿童的语言教育。这可以很好地帮助移民儿童，他们需要额外的帮助来学习他们的父母不理解的第二语言上学。我们提出了一个长期的研究，正在进行盲援助移民儿童在挪威语技能差，以提高他们的词汇设置。这包括额外的工具，以帮助家长跟进，并提供额外的帮助在家里。
2020-11-12 cs.HC cs.RO
Context Aware Family Dynamics based Internet of Things Access Control Towards Better Child Safety
如今，儿童越来越多地连接到互联网，并通过各种方式消费内容和服务。对于不太懂技术的父母来说，保护孩子免受有害内容和服务的影响一直是一个挑战。物联网（IoT）使情况变得更糟，因为IoT设备允许儿童以新颖的方式连接到互联网（例如，连接的冰箱、电视等）。在本文中，我们提出了mySafeHome，这是一种利用家庭动态提供更自然，更直观的访问控制机制的方法，以保护儿童免受物联网环境中有害内容和服务的影响。在mySafeHome中，访问控制根据家庭成员之间的物理距离动态调整。例如，如果父母在同一个房间（或听力距离），则特定类型的内容只能由儿童通过电视消费。mySafeHome允许父母自己评估给定的内容。我们的方法还旨在创建粒度级别的访问控制（例如，当父母不在附近时，阻止/限制某些设备上的某些内容、特征、服务）。我们开发了一个原型使用OpenHAB和几个灵巧家庭设备来演示所提出的方法。我们相信，我们的方法也有助于在家庭成员之间建立更好的关系。可以在这里查看演示：http://safehome.technology/demo。
2019-11-05 cs.CR cs.HC
"Can I Decorate My Teeth With Diamonds?": Exploring Multi-Stakeholder Perspectives on Using VR to Reduce Children's Dental Anxiety
University of Washington（华盛顿大学）；City University of Hong Kong（香港城市大学）；Southern University of Science and Technology（南方科技大学）
本研究通过共同设计工作坊和访谈，探索了儿童、家长和牙医对使用VR减少儿童牙科焦虑的期望与考量，为开发多方利益相关者视角的VR辅助焦虑管理应用提供了设计指导。
2025-10-11 cs.HC
Towards Aligning Multimodal LLMs with Human Experts: A Focus on Parent-Child Interaction
Singapore University of Technology and Design（新加坡科技设计大学）
本文探讨了如何通过两阶段提示方法使多模态大语言模型更有效地对齐语言治疗师在分析亲子互动中的联合注意，揭示了观察层与判断层对齐的差异及挑战。
2026-03-02 cs.HC cs.MM
SET-PAiREd: Designing for Parental Involvement in Learning with an AI-Assisted Educational Robot
University of Wisconsin–Madison（威斯康星大学麦迪逊分校）
本研究针对家长对AI教育机器人内容适宜性的担忧，设计SET卡片工具包和PAiREd原型界面，使家长可审查修改LLM生成内容并灵活调整参与度，通过20个家庭实地研究验证了该交互范式的有效性。
2025-02-24 cs.HC cs.RO
SkillBot: Identifying Risky Content for Children in Alexa Skills
University of Virginia（弗吉尼亚大学）；New York University（纽约大学）；Colgate University（科尔盖特大学）；University of California, Los Angeles（加利福尼亚大学洛杉矶分校）
许多家庭包括使用语音个人助理（VPA）的儿童，如亚马逊Alexa。儿童受益于VPA和第三方应用程序的丰富功能，但也面临VPA生态系统中的新风险。在本文中，我们首先调查了“有风险”的儿童语音应用程序，这些应用程序包含不适当的内容或通过语音交互要求提供个人信息。我们构建了SkillBot -一个基于自然语言处理（NLP）的系统，可以自动与VPA应用程序交互并分析产生的对话。我们发现了28个有风险的儿童导向应用程序，并维护了从3，434个Alexa应用程序中收集的31，966个非重叠应用程序行为的不断增长的数据集。我们的研究结果表明，尽管针对儿童的VPA应用程序受到更严格的政策要求和更严格的审查，但儿童仍然容易受到不当内容和隐私侵犯的影响。然后，我们进行了一项用户研究，显示家长对已识别的风险应用程序感到担忧。许多家长不相信这些应用程序是为家庭/儿童设计的，尽管这些应用程序实际上是在亚马逊的“儿童”产品类别中发布的。我们还发现，父母经常忽视基本的预防措施，例如在Alexa设备上启用家长控制。最后，我们确定了VPA生态系统中的一个新风险：混淆的话语，或多个应用程序共享的语音命令，可能导致用户与不同的应用程序进行交互。我们确定了4，487个混淆的话语，包括儿童导向和非儿童导向应用程序共享的581个。我们发现，在这些混淆的话语中，有27%优先调用非儿童导向的应用程序，而不是儿童导向的应用程序。这…
2022-06-02 cs.CL cs.CR cs.HC
Designing Mobile EEG Neurofeedback Games for Children with Autism: Implications from Industry Practice
神经反馈游戏是一种有效和有趣的方法，以提高自闭症儿童的某些社会和注意力的能力，这是有希望成为广泛使用的移动脑电图模块的商业化。然而，很少有基于行业的经验是共享的，关于如何更好地设计神经反馈游戏，以微调其可玩性和自闭症儿童的用户体验。在本文中，我们回顾了我们从行业实践中获得的经验，其中一系列的移动脑电神经反馈游戏已经开发的学龄前自闭症儿童。我们简要介绍了我们的设计和开发在一个为期一年的合作，涉及一组利益相关者的特殊教育中心：自闭症儿童和他们的照顾者和父母。然后，我们总结了四个具体的影响，我们学到的关于游戏角色的设计，游戏叙事，以及游戏元素，其目的是支持未来的工作，创造更好的神经反馈游戏的学龄前自闭症儿童。
2021-07-22 cs.HC
Content and Quality Analysis of Parent-Facing Applications for Feeding Children with Autism Spectrum Disorder
本研究系统评估了应用商店中面向自闭症儿童喂养问题的家长端应用，发现仅两个iOS应用符合标准，虽具中等以上可用性但缺乏临床验证，揭示了高质量循证工具的严重不足。
2025-08-19 cs.CY cs.HC
LLM-TA: An LLM-Enhanced Thematic Analysis Pipeline for Transcripts from Parents of Children with Congenital Heart Disease
School of Information, UT Austin（德克萨斯大学奥斯汀分校信息学院）；College of Natural Sciences, UT Austin（德克萨斯大学奥斯汀分校自然科学学院）；Graphen, Inc.（格拉芬公司）；Vanderbilt University Medical Center（范德堡大学医学中心）；Pediatric Heart Institute at Monroe Carell Jr. Children’s Hospital at Vanderbilt（范德堡大学门罗·卡雷尔 Jr.儿童医院儿科心脏研究所）；Texas Center for Pediatric and Congenital Heart Disease（德克萨斯儿科与先天性心脏病中心）；Dell Medical School, UT Austin（德克萨斯大学奥斯汀分校戴尔医学院）
针对先天性心脏病患儿父母访谈记录，提出LLM-TA流程，结合GPT-4o mini、LangChain与分块技术进行归纳式主题分析，显著优于现有方法，在专家协作下可提升效率与可扩展性。
2025-02-03 cs.CL cs.HC
ELLA: Generative AI-Powered Social Robots for Early Language Development at Home
Johns Hopkins University（约翰霍普金斯大学）
本文提出ELLA，一种基于生成式AI的社交机器人，通过互动讲故事、家长选择的语言目标和支架对话支持早期语言发展，通过家庭工作坊和实地部署验证其设计有效性。
2026-03-12 cs.AI cs.HC
Designing Smarter Conversational Agents for Kids: Lessons from Cognitive Work and Means-Ends Analyses
University of Regina（里贾纳大学）
本文通过认知工作分析考察巴西儿童使用会话代理的方式，并在1,200个模拟对话中验证结构化提示“配方”可提升交互质量。
2025-08-28 cs.CL cs.HC
Design, Development, and Use of Maya Robot as an Assistant for the Therapy/Education of Children with Cancer: a Pilot Study
Sharif University of Technology（谢里夫理工大学）；Islamic Azad University（伊斯兰阿扎德大学）
Maya机器人通过提高儿童癌症治疗中的疼痛管理与情感支持，展示出在医疗环境中的应用潜力。
2026-02-11 cs.HC cs.RO
