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AI4SS論文聚焦 | 子女參與式人智協(xié)同彌合老齡智能設(shè)備操作鴻溝:基于多模態(tài)大模型的老年人智能手機(jī)使用支持系統(tǒng)WePilot

收錄于合集: # 快訊

日前,實(shí)驗(yàn)室碩士生張浩男作為第一作者的論文“WePilot: Integrating Younger Family Members and Chatbot to Support Older Adults Learning Smartphone Usage”被CCF A類會議The ACM SIGCHI Conference on Computer-Supported Cooperative Work & Social Computing (CSCW)會議錄用。該論文是復(fù)旦大學(xué)計(jì)算與智能創(chuàng)新學(xué)院與老齡研究院跨學(xué)科研究團(tuán)隊(duì)AI4SS(AI for Social Science)的最新研究成果。

本研究通過多模態(tài)大模型(MLLMs)與人機(jī)交互和計(jì)算機(jī)支持協(xié)同工作理論,開發(fā)了一款面向老年群體與年輕家庭成員的智能手機(jī)使用支持系統(tǒng)——WePilot。論文聚焦于老年人在智能手機(jī)使用中因知識有限、記憶力下降及信息處理能力減弱所面臨的挑戰(zhàn),并分析了年輕家庭成員在提供技術(shù)支持時(shí)遇到的時(shí)間、知識和設(shè)備界面差異等問題。針對傳統(tǒng)支持方式(如直接電話指導(dǎo)或在線教程)在效率和個(gè)性化方面的不足,研究提出了一種基于聊天機(jī)器人調(diào)解的協(xié)作支持機(jī)制。WePilot通過智能化的解決方案查找模塊、操作引導(dǎo)模塊和反饋模塊,結(jié)合逐步指導(dǎo)和一鍵式操作模式,彌合了老年人與年輕家庭成員在支持時(shí)間、指導(dǎo)粒度和知識水平上的差距。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,WePilot顯著降低了雙方的支持負(fù)擔(dān),提升了老年人的操作準(zhǔn)確性和學(xué)習(xí)信心,同時(shí)促進(jìn)了代際情感聯(lián)結(jié)。研究不僅驗(yàn)證了聊天機(jī)器人在遠(yuǎn)程技術(shù)支持中的潛力,也為設(shè)計(jì)智能化、老年友好的技術(shù)支持系統(tǒng)提供了新視角,推動了AI在老年學(xué)和人機(jī)交互領(lǐng)域的跨學(xué)科應(yīng)用。

 

會議簡介

The ACM Conference on Computer-Supported Cooperative Work and Social Computing (CSCW) 會議是人機(jī)交互與普適計(jì)算方向的權(quán)威國際學(xué)術(shù)會議(CCF A類推薦國際會議),涵蓋了計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)與通信技術(shù)、多媒體技術(shù)、社會學(xué)、心理學(xué)、管理科學(xué)等多門學(xué)科的綜合應(yīng)用,在人機(jī)交互領(lǐng)域享有很高的學(xué)術(shù)聲譽(yù)。該會議計(jì)劃于2025年10月18日至10月22日在挪威卑爾根召開。

 

論文簡介

WePilot:整合年輕家庭成員與聊天機(jī)器人以支持老年人學(xué)習(xí)智能手機(jī)使用

文章已申請?jiān)赼rxiv預(yù)發(fā)布,預(yù)計(jì)2025年8月12日后可查看。 

隨著智能手機(jī)在全球范圍的普及,越來越多的老年人開始嘗試使用這類設(shè)備以滿足溝通、娛樂乃至日常生活管理的需求。然而,在實(shí)際使用過程中,老年人常常面臨諸多挑戰(zhàn):一方面,他們普遍缺乏系統(tǒng)的信息技術(shù)使用經(jīng)驗(yàn),另一方面,認(rèn)知與記憶能力的自然衰退也使得諸如網(wǎng)購、打車、繳費(fèi)等任務(wù)變得復(fù)雜且易出錯(cuò)。盡管目前已有大量研究和產(chǎn)品致力于幫助老年人獨(dú)立完成智能手機(jī)操作,例如各類視頻教程、操作引導(dǎo)系統(tǒng)等,但這些方法往往忽視了“社會支持”在老年人學(xué)習(xí)過程中的重要作用。

我們注意到,在實(shí)際生活中,老年人傾向于向子女或其他年輕家庭成員尋求幫助,尤其是在面對具體問題或突發(fā)狀況時(shí)。這種由家庭成員提供的幫助方式,不僅有助于提升操作效率與個(gè)性化解決方案的適配程度,還在無形中保障了老年人在網(wǎng)絡(luò)環(huán)境中的安全與隱私。然而,這種“代際支持”模式本身也并非毫無問題。一方面,年輕家庭成員(YFMs)在時(shí)間與精力上的限制,使得他們往往難以及時(shí)、持續(xù)地為老年人提供高質(zhì)量幫助;另一方面,在解釋過程中,YFMs可能面臨知識盲區(qū)或溝通障礙,尤其當(dāng)他們嘗試用技術(shù)性語言向老年人解釋復(fù)雜概念時(shí),效果適得其反。

基于上述問題,我們提出一個(gè)關(guān)鍵問題:在保持代際情感聯(lián)結(jié)的同時(shí),能否通過技術(shù)手段緩解老年人尋求幫助時(shí)所面臨的困難,以及年輕家庭成員所承受的負(fù)擔(dān)?我們認(rèn)為,聊天機(jī)器人(Chatbot)技術(shù)在其中展現(xiàn)出巨大的潛力。相比傳統(tǒng)教程,聊天機(jī)器人具備即時(shí)響應(yīng)、自然語言交互、知識覆蓋面廣等特點(diǎn),不僅能協(xié)助老年人解決問題,還能在關(guān)鍵時(shí)刻“代替”YFMs做出響應(yīng),從而更好地平衡效率與情感聯(lián)系。

為此,我們開展了一項(xiàng)系統(tǒng)性的研究,旨在探索如何將聊天機(jī)器人合理嵌入老年人與年輕家庭成員之間的技術(shù)支持互動中,從而提升協(xié)作效率、緩解代際矛盾,并構(gòu)建一個(gè)更加可持續(xù)、低負(fù)擔(dān)、高情感價(jià)值的幫助機(jī)制。

 

用戶研究 

為了指導(dǎo)我們的設(shè)計(jì)過程,我們進(jìn)行了一項(xiàng)形成性研究,以調(diào)查老年用戶(Older Adults, OA)在使用智能手機(jī)過程中面臨的困難,以及年輕家庭成員(Younger Family Members, YFM)在遠(yuǎn)程支持中遇到的行為模式、限制與期待。我們總結(jié)出以下三項(xiàng)關(guān)鍵發(fā)現(xiàn),并據(jù)此明確了四個(gè)系統(tǒng)設(shè)計(jì)目標(biāo):

  • 關(guān)鍵發(fā)現(xiàn)一:幫助行為的決策過程受多因素影響

YFM 是否提供幫助,常取決于問題是否超出其知識邊界、當(dāng)前是否有充足時(shí)間,以及問題類型(操作類 vs. 配置類)等因素。例如,面對一次性設(shè)置的配置類問題,YFM 通常只提供簡潔的操作指令;而對于操作類問題,則傾向通過解釋協(xié)助 OA 建立理解,避免重復(fù)求助。

  • 關(guān)鍵發(fā)現(xiàn)二:現(xiàn)有協(xié)作模型中存在認(rèn)知、時(shí)間與能力的錯(cuò)位

我們發(fā)現(xiàn),OA 與 YFM 在實(shí)際協(xié)作中面臨三個(gè)維度的錯(cuò)位問題:

(1)時(shí)間錯(cuò)位:YFM 由于日常工作或?qū)W習(xí)安排,難以及時(shí)響應(yīng) OA 的幫助請求;

(2)理解錯(cuò)位:YFM 使用的術(shù)語、操作邏輯難以被 OA 理解,導(dǎo)致執(zhí)行偏差和反復(fù)操作;

(3)能力錯(cuò)位:YFM 并不總能掌握 OA 所遇問題的全部內(nèi)容,特別是面對一些陌生軟件或特定場景時(shí),其也需要額外搜索或?qū)W習(xí)。

  • 關(guān)鍵發(fā)現(xiàn)三:OA 與 YFM 在支持偏好上存在潛在沖突

OA 傾向獲取詳盡、易懂且具有反饋機(jī)制的幫助方式,而 YFM 更關(guān)注解決效率和時(shí)間投入控制。在“幫助完成任務(wù)”與“引導(dǎo)學(xué)習(xí)能力提升”之間,OA 與 YFM 的預(yù)期并不總是一致。例如,YFM 傾向快速給出操作路徑,而 OA 更希望理解背后邏輯。

基于上述分析,我們提出以下四個(gè)設(shè)計(jì)目標(biāo),作為系統(tǒng)設(shè)計(jì)的指導(dǎo)原則:

    DS1:在增強(qiáng) OA 支持體驗(yàn)的同時(shí)降低 YFM 的認(rèn)知與時(shí)間負(fù)擔(dān)

    DS2:提供靈活的引導(dǎo)方式與實(shí)時(shí)反饋機(jī)制以改善 OA 的操作體驗(yàn)

    DS3:拓展 YFM 對問題的響應(yīng)能力,減少重復(fù)支持的工作量

    DS4:維持 OA 與 YFM 的參與度與控制感,強(qiáng)調(diào)系統(tǒng)的輔助角色而非替代角色

 

系統(tǒng)設(shè)計(jì) 

為回應(yīng)用戶研究中揭示的代際間支持矛盾,我們設(shè)計(jì)并實(shí)現(xiàn)了一個(gè)基于聊天機(jī)器人中介機(jī)制的原型系統(tǒng)——WePilot。系統(tǒng)整體由三個(gè)核心模塊組成:解決方案獲取模塊(Solution Finding)、操作引導(dǎo)模塊(Operation Guiding)和狀態(tài)反饋模塊(Feedback),分別面向“尋找方案”、“完成指導(dǎo)”與“支持感知”三個(gè)關(guān)鍵階段進(jìn)行優(yōu)化。

1. 解決方案獲取模塊

該模塊旨在幫助 YFM 更高效地為 OA 提供問題解決方案。系統(tǒng)支持兩種模式:當(dāng) YFM 對問題熟悉時(shí),可通過自然語言或教程鏈接快速輸入方案(YFM-lead);當(dāng) YFM 不熟悉時(shí),可由系統(tǒng)基于關(guān)鍵詞搜索并生成候選方案,由 YFM進(jìn)行審閱確認(rèn)(Agent-lead)。同時(shí),系統(tǒng)構(gòu)建了一個(gè)“功能庫”,將已確認(rèn)的操作路徑結(jié)構(gòu)化存儲,并支持后續(xù)方案的快速復(fù)用,以降低重復(fù)勞動。

2. 操作引導(dǎo)模塊

在 OA 接收方案后,系統(tǒng)提供兩種靈活的引導(dǎo)方式:逐步式指導(dǎo)(Step-by-step)和一鍵式執(zhí)行(One-click-go)。逐步式指導(dǎo)通過語音提示、界面高亮、即時(shí)反饋等手段,引導(dǎo) OA 完成操作并提供必要的術(shù)語解釋,強(qiáng)調(diào)學(xué)習(xí)過程;一鍵式執(zhí)行則自動完成除隱私相關(guān)步驟以外的大部分操作,適用于一次性配置類任務(wù),強(qiáng)調(diào)效率與簡化。

3. 狀態(tài)反饋模塊

該模塊用于將 OA 的操作過程與學(xué)習(xí)狀態(tài)反饋給 YFM,確保 YFM 即便未實(shí)時(shí)參與,也能掌握 OA 的操作進(jìn)展與困難點(diǎn)。反饋內(nèi)容包括任務(wù)完成時(shí)間、點(diǎn)擊正確率、嘗試次數(shù)等數(shù)據(jù),并以可視化方式呈現(xiàn)。該機(jī)制有助于維持 YFM 對整個(gè)協(xié)作過程的參與感與控制感,防止“脫節(jié)式協(xié)助”。

 

總結(jié)

我們在社區(qū)場景下對 WePilot 系統(tǒng)進(jìn)行了用戶評估,共招募了 12 對具有實(shí)際支持經(jīng)歷的 OA–YFM 配對。實(shí)驗(yàn)采用任務(wù)模擬的方式,對比 WePilot 與傳統(tǒng)遠(yuǎn)程電話指導(dǎo)在支持效率與用戶體驗(yàn)方面的表現(xiàn)。評價(jià)內(nèi)容涵蓋操作準(zhǔn)確率、解釋質(zhì)量、完成效率,以及主觀滿意度等多個(gè)維度。

結(jié)果表明,WePilot 在多個(gè)關(guān)鍵指標(biāo)上表現(xiàn)出顯著優(yōu)勢。操作準(zhǔn)確率達(dá)到 93.8%,由聊天機(jī)器人生成的解釋在準(zhǔn)確性和合理性上均獲得較高評分,平均達(dá)到 4.9 分(滿分 5 分)和 4.06 分。系統(tǒng)還顯著減少了 YFM 的時(shí)間成本,在部分場景中較傳統(tǒng)方式減少約 42%。同時(shí),YFM 的支持意愿在使用 WePilot 后顯著提升,表明系統(tǒng)對緩解其時(shí)間壓力和認(rèn)知負(fù)擔(dān)具有積極作用。

定性訪談進(jìn)一步揭示,OA 認(rèn)為系統(tǒng)提供的交互方式更為直觀易懂,尤其在術(shù)語解釋與錯(cuò)誤反饋方面顯著優(yōu)于傳統(tǒng)支持;而 YFM 則強(qiáng)調(diào)系統(tǒng)能夠在他們無法及時(shí)響應(yīng)時(shí),作為一種“可靠的中介”維持對支持過程的掌控感。

總結(jié)

本研究圍繞“如何提升老年人智能手機(jī)使用過程中的遠(yuǎn)程家庭支持體驗(yàn)”這一問題,系統(tǒng)性地揭示了現(xiàn)有協(xié)作模式中的核心沖突與潛在需求。我們通過形成性研究識別出多維度的錯(cuò)位問題,并提出四項(xiàng)設(shè)計(jì)目標(biāo)以指導(dǎo)系統(tǒng)設(shè)計(jì)?;诖耍覀儤?gòu)建并實(shí)現(xiàn)了 WePilot ——一個(gè)以聊天機(jī)器人為中介、結(jié)合人機(jī)協(xié)作機(jī)制的支持系統(tǒng)。實(shí)證評估結(jié)果驗(yàn)證了其在提高問題解決效率、減輕支持者負(fù)擔(dān)、增強(qiáng)使用者體驗(yàn)等方面的有效性。WePilot 的提出不僅為當(dāng)前代際技術(shù)支持場景提供了一種可行的替代機(jī)制,也為未來人機(jī)協(xié)同在跨代協(xié)作場景中的應(yīng)用設(shè)計(jì)提供了參考。我們期待這一探索能為更具包容性、韌性與情感價(jià)值的數(shù)字助老方案提供新思路。

 

如果您對本文內(nèi)容感興趣,可與通訊作者聯(lián)系: zhangpeng_@fudan.edu.cn

 

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[1] Yubo Shu, Haonan Zhang, Hansu Gu, Peng Zhang, Tun Lu, Dongsheng Li, and Ning Gu. RAH! RecSys–Assistant–Human: A Human-Centered Recommendation Framework With LLM Agents. IEEE Transactions on Computational Social Systems (2024).

[2] Yaqiong Li, Peng Zhang, Hansu Gu, Tun Lu, Siyuan Qiao, Yubo Shu, Yiyang Shao, Ning Gu. DeMod: A Holistic Tool with Explainable Detection and Personalized Modification for Toxicity Censorship. In Proceedings of the ACM on Human-Computer Interaction, 2025.

[3] Wenxin Zhao, Fangyu Yu, Peng Zhang, Hansu Gu, Lin Wang, Siyuan Qiao, Tun Lu, and Ning Gu. 2025. YouthCare: Building a Personalized Collaborative Video Censorship Tool to Support Parent-Child Joint Media Engagement. In Proceedings of the 2025 CHI Conference on Human Factors in Computing Systems, 2025.

[4] Xuechen Zhang, Changyang He, Peng Zhang, Hansu Gu, Ning Gu, Qi Shen, Zhan Hu, and Tun Lu. 2025. RemiHaven: Integrating "In-Town" and "Out-of-Town" Peers to Provide Personalized Reminiscence Support for Older Drifters. In Proceedings of the 2025 CHI Conference on Human Factors in Computing Systems, 2025.

 

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