放手或親力親為？領域主席實務差異及其對 AI 輔助之啟示
arXiv - Human-Computer InteractionInes Arous, Neha Nayak Kennard, Andrei Mircea, Emily Kuang, Jackie Chi Kit Cheung, Andrew McCallum
研究發現領域主席在審稿管理上存在「放手」與「親力親為」的實務差異，這對設計 AI 輔助工具提出了多元化需求。
AI 幫你先抓重點
AI 重點 1
拒絕「單一化」的 AI 工具設計思維
滑鼠懸停看 AI 判斷理由
過去開發 AI 輔助工具常假設使用者有統一的操作模式，但本研究證明了專業人員（如 AC）的行為模式高度異質化。若 AI 工具僅能滿足單一模式，將無法被廣泛採納。
AI 重點 2
強調「以人為本」的 AI 代理權保留
滑鼠懸停看 AI 判斷理由
在高度專業且具決策責任的領域，AI 的角色應是輔助而非取代。理解人類如何透過專業判斷來抵銷 AI 侷限性，對於設計能增強而非削弱人類主體性的系統至關重要。
核心研究發現
- 1
研究識別出領域主席面臨三大挑戰：投稿量激增、審稿者專業程度不一，以及管理審稿者與作者之間複雜關係的壓力。
- 2
領域主席在處理投稿與影響決策的參與度上存在顯著差異，部分採取放手模式，部分則積極引導討論與決策。
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領域主席對 AI 工具持謹慎態度，他們傾向依賴領域專業知識，並對 AI 的局限性有高度警覺。
對教育工作者的啟發
對於開發教育或專業決策輔助工具的設計者而言，本研究提供了重要啟發：首先，系統設計不應預設使用者行為模式，應提供可調整的介入程度（從被動資訊提供到主動討論引導）；其次，應將 AI 定位為「討論調解者」而非「最終決策者」，協助處理複雜的溝通衝突；最後，必須確保 AI 的運作邏輯透明，讓專業使用者能利用其領域知識進行監督，維持人類在決策過程中的主體性與代理權。
原始文獻資訊
- 英文標題：
- Hands-Off or Hands-On? Variation in Area Chair Practices and Implications for AI Support
- 作者：
- Ines Arous, Neha Nayak Kennard, Andrei Mircea, Emily Kuang, Jackie Chi Kit Cheung, Andrew McCallum
- 來源：
- arXiv - Human-Computer Interaction
- AI 摘要模型：
- /models/gemma-4-26B-A4B-it
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