研究

我研究的核心问题是:我们应如何让人类为AI时代做好准备?为此,我设计、构建并评估大模型应用,以培养AI素养、优化人机任务分工,并支持高效的人机协作流程,尤其是在编程与计算机教育领域。我采用混合研究方法探究人们如何与AI系统协作和学习,并设计系统与框架来支持高效人机团队的训练与评估。我的工作围绕三个关键研究问题展开:教什么、如何教、如何评估。

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研究概览:教什么(pAIr、DSPM)、如何教(HypoCompass、ROPE、ImaginAItion)、如何评估(SPHERE、RECAP)

论文列表

* 同等贡献 † 指导 · 另见 Google Scholar。

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受邀报告

  • Aug 2026The Impact of Expertise on AI-Assisted Work
    Microsoft
  • Spring 2026What to Teach and How to Teach Programming in the AI Era
    Penn, Cornell, Columbia, UMich, UChicago, UCI, UCSD, UC Berkeley, Stanford, UIUC, HKUST (Guangzhou), UW
  • Dec 2025Training Future-Proof Developers
    HKU, HKUST, ECNU
  • Dec 2025AI × Future of Work Series: Workforce Preparation on AI Literacy (Keynote)
    Plug and Play Tech Center
  • Oct 2025Training Requirement-Driven LLM Use for Prompt Programming
    Mila HCAI Seminar
  • Fall 2025Training the Use of LLMs on Programmatic Data Science for Non-Experts
    Bloomberg, University of Pittsburgh
  • Aug 2025Sister Conferences Best Paper Presentation
    IJCAI 2025, Montreal
  • Jun 2025IAALDE-Network Best Paper Presentation
    CSCL/ISLS 2025, Helsinki
  • Fall 2024Training for the Future: Preparing Students for Human–LLM Partnerships
    UMich, CMU, Pitt
  • Aug 2024Scaling Student Support: Online Question-Answering with LLM Tutors
    Google DeepMind