設計與評估下一代學習介面：AI、HCI 與學習科學的結合
arXiv - Human-Computer InteractionMeng Xia, Yan Chen, Qiao Jin, Yang Shi, Paul Denny, Tiffany Barnes, Qingsong Wen, Vincent Aleven
本工作坊聚焦 AI、HCI 與學習科學的跨領域對話，提出人本、教學導向的互動式學習介面設計與評估框架，並規劃未來研究方向。
AI 幫你先抓重點
AI 重點 1
AI 與 HCI 的跨領域協作是提升學習介面效能的關鍵。
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此觀點提醒研究者與實務者，單一領域的技術或設計往往無法滿足複雜學習情境；結合 AI 的自動化與 HCI 的使用者體驗，可創造更具適應性與互動性的學習環境。
AI 重點 2
以人本與教學導向為核心的設計理念，能有效提升學習者自主性與成效。
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將學習目標與使用者需求置於設計首位，能確保介面不僅技術先進，更能真正支援學習者的認知與元認知需求，從而改變傳統以技術為主導的開發模式。
核心研究發現
- 1
工作坊指出 AI 與 HCI 之間缺乏有效協作，呼籲跨領域對話以填補此空白。
- 2
強調人本設計與教學導向是開發學習介面的核心，技術穩健與使用者需求須同步考量。
- 3
提出未來研究方向，包括設計原則、評估方法與人機協作學習模型的探索。
對教育工作者的啟發
工作坊強調技術穩健、人本設計與教學導向三大核心，提示實務者在開發 AI 學習介面時，應先確立學習目標與使用者需求，再設計可擴充的技術架構；同時建立跨領域評估機制，透過迭代測試驗證介面效能；最後鼓勵與學習科學家合作，將認知與元認知策略嵌入介面，提升自主學習成效。
原始文獻資訊
- 英文標題：
- Designing and Evaluating Next-Generation Learning Interfaces: Linking AI, HCI, and the Learning Sciences
- 作者：
- Meng Xia, Yan Chen, Qiao Jin, Yang Shi, Paul Denny, Tiffany Barnes, Qingsong Wen, Vincent Aleven
- 來源：
- arXiv - Human-Computer Interaction
- AI 摘要模型：
- openai/gpt-oss-20b
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