你好！我是卡内基梅隆大学人机交互研究所的博士候选人，导师为 Ken Koedinger 教授和吴彤霜（Sherry Tongshuang Wu）教授。我的研究位于人机交互、生成式AI与学习科学的交叉领域。
大型语言模型正在重塑人类的工作方式，但由于人们与AI协作的方式不同、人机系统的设计不同，人们从中获益并不均等。读博期间，我一直专注于编程领域：在这一前沿，大模型正在改变“编程”的含义，也在改变谁能够编程。我的研究关注：我们如何让每个人都为AI时代做好准备？具体而言，我探讨：
- 教什么：识别能经受时间考验、在模型不断进步中依然重要的人类能力，尤其是沟通与评估 Not Everyone Wins, CHI'26 pAIr, AIED'23 Workshop
- 如何教：构建基于大模型的学习系统，通过刻意练习培养这些高阶思维能力 HypoCompass, AIED'24 🏆 ROPE, TOCHI'25 ImaginAItion, AIED'26
- 如何评估：为人类学习与人机协作设计系统化、可扩展的评估方法 SPHERE, ACL Findings'25 RECAP, ACL Demo'26 Sim2Real Gap, COLM'26
我的研究发表于 CHI、TOCHI、AIED、ACL、NeurIPS、COLM 等顶级会议与期刊，并被《纽约时报》等媒体报道；我开发的工具已在多所大学的课堂中被数百名学生使用。我主导的研究获得了谷歌学术研究奖（Google Academic Research Award），并获得最佳论文奖、荣誉提名奖以及 Block 中心“AI与社会”研究员等荣誉。精选项目见下方精选项目，完整论文列表请见研究页面。
近期动态
- 2027年6月即将我将担任在华盛顿特区举办的人机交互会议（HAIC）2027宣传主席。
- 2026年12月即将我们的论文 OdysSim 将在悉尼 NeurIPS 2026 上发表。
- 2026年10月即将我们的论文 Mind the Sim2Real Gap 将在旧金山 COLM 2026 上发表。
- 2026年9月我入选CMU Block技术与社会中心 2026 年“AI与社会”研究员。
- 2026年8月在雷德蒙德的微软完成了暑期应用科学实习生的工作，与 Shamsi Iqbal、Siddarth Suri 和 Pranav Khape 合作，研究专业水平与信任如何影响AI辅助工作。
- 2026年7月在首尔的学习节（AIED 2026）上发表了我的论文 “GenAI Defaults to Bias!”，并在博士生论坛分享了AI时代应该教什么微积分的研究；我还联合组织了“全民AI素养教育”研讨会。
更早的动态
- 2026年7月两篇论文被 ACL 2026 接收：RECAP（系统演示）与 What Prompts Don’t Say（Findings）。
- 2026年7月受邀在华盛顿大学作报告：AI时代编程该教什么、怎么教。
- 2026年6月受邀在香港科技大学（广州）作报告。
- 2026年5月受邀在UIUC作报告：AI时代编程该教什么、怎么教。
- 2026年4月在巴塞罗那 CHI 2026 上发表了我的论文 Not Everyone Wins with LLMs、ROPE（TOCHI），以及博士生论坛项目 Training for the Future！我还在人-智能体协作研讨会上担任嘉宾，并做了学生志愿者。
- 2026年4月受邀在芝加哥大学、UCI、UCSD、伯克利与斯坦福作报告：AI时代编程该教什么、怎么教。
- 2026年3月受邀在哥伦比亚大学与密歇根大学作报告：AI时代编程该教什么、怎么教。
- 2026年2月受邀在宾夕法尼亚大学与康奈尔大学作报告：AI时代编程该教什么、怎么教。
- 2026年1月我们的项目“AI时代应该教什么微积分？”获得 LearnVia 15万美元种子基金，我担任联合PI并主笔了申请书。
- 2025年12月在港大、港科大和华东师大作报告：培养面向未来的开发者。
- 2025年12月在 Plug and Play 科技中心作关于职场AI素养的主题演讲，并受邀在匹兹堡大学作报告，分享如何训练非专家使用大模型进行编程式数据科学。
- 2025年11月我们关于 HypoCompass 与 ROPE 的研究被《纽约时报》报道。
- 2025年10月作为受邀专家参加了在波士顿举办的 MIT 媒体实验室“AI与人类福祉评测基准”研讨会。
- 2025年10月受邀在 Mila HCAI 研讨会作报告：面向提示编程的需求驱动大模型使用训练。
- 2025年9月我的导师获得谷歌 7.5 万美元资助，用于评估大模型在真实AI辅导中的教学表现；我是该项目的主导博士研究员。
- 2025年8月受邀在蒙特利尔 IJCAI 2025 姊妹会议最佳论文专场报告 HypoCompass。
- 2025年7月在维也纳 ACL 2025 上展示了我们的人机系统评估卡片 SPHERE。
- 2025年7月受邀在彭博（Bloomberg）作报告，分享如何训练非专家使用大模型进行编程式数据科学。
- 2025年6月受邀在赫尔辛基 CSCL/ISLS 2025 的 IAALDE 网络最佳论文专场报告 HypoCompass。
- 2025年4月我们在横滨 CHI 2025 上展示了生成式AI素养游戏 ImaginAItion。
- 2025年4月ROPE 被 ACM TOCHI 接收！
- 2024年11月我的导师获得谷歌学术研究奖（10万美元），支持“显式训练人类进行人机协作”的研究；我参与了申请书撰写，并担任该项目的主导博士研究员。
- 2024年8月受邀在 Google DeepMind 作报告：规模化学生支持：基于大模型助教的在线答疑。
- 2024年7月🏆 前往巴西累西腓参加 AIED 2024，HypoCompass 荣获最佳论文奖与最佳互动展示奖！
精选项目
教什么
一项为期一学期的课堂研究（36名学生、7000余条日志）表明，大模型并未弥合AI辅助数据科学中的经验差距：许多学生错失了借助AI进行解释与评估的机会。
如何教
一个可教代理：新手学生为AI“学生”调试代码。调试表现提升12%、效率提升14%，生成练习材料的速度是教师的4倍。
如何评估
一张评估卡片，记录人机系统评估的“评估什么、如何评估、谁参与、何时评估、如何验证”，并用于梳理HCI与NLP领域的39个系统。
我们让451名真实用户与31个大模型模拟器完成 τ-bench，发现模拟用户过于配合且风格单一：更强的模型并不意味着更真实的用户模拟。
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科研之外
读博之前，我于2022年在CMU获得计算机科学与认知科学双学士学位，辅修学习设计（Design for Learning），并入选 Phi Beta Kappa 荣誉学会。科研之外，我喜欢音乐剧，在卡内基艺术博物馆担任讲解员，也是一名单板滑雪教练。欢迎了解更多我的活动、作品集，还有一些趣事儿！