通过重新配置参与式设计（PD）继续与以价值为中心的愿景互动，并增加对非人工智能替代方案的探索以及使支撑人工智能系统的重要人工劳动显而易见的方式，本文主张通过在民主价值观和流程上着重，质疑和抵制 AI 现实主义，以此抵制人工智能为解决社会和技术问题的不可避免性和自然性的观念，从而为以人类需求和价值为中心的替代未来开放空间，并产生与 AI 现实主义相抗衡的摩擦。

Jun, 2024

了解儿童在训练 AI 模型（如可教授机器）的界面设计中的设计方式和价值观，可以增加这类活动的影响力，并指导未来技术的设计。在一个共同设计的会议中，一个团队由 5 个 7-13 岁的儿童和成年共同设计师参与了修改后的故事板上的 AI 问题构思活动，他们设想了自己的可教授机器。我们的研究结果利用已有的心理价值框架（Rokeach 价值调查）揭示出儿童如何概念化并嵌入他们自己设计的 AI 系统中以支持他们的日常活动。具体来说，我们发现儿童的设想需要先进的系统智能，例如情绪检测和理解用户的社会关系。这些基础模型可以利用多种模态进行训练，并通过添加更多数据或预测负面例子来修复任何错误。儿童的想法表明他们关心家庭，并期望机器在做出决策之前了解他们的社会背景。

Sep, 2023

通过使用参与式人工智能的合作设计原则，聚焦于年轻参与者的视角，解决制度上的权力动态的难点，以实现推广的梦想和相关人士的渴望，从而在技术的设计过程中发挥作用。

Nov, 2022

我们探讨了为神经发育异常儿童设计和测试以儿童为中心的人工智能技术的思想和包容性实践。人工智能有望支持神经发育异常儿童在社交交流、自我调节和感官处理方面的挑战。作者通过他们的专业和个人经验，结合与神经发育异常人群的关联，提出了为神经发育异常儿童创建可访问且包含神经发育异常儿童的人工智能技术的见解。我们为神经发育异常儿童设计人工智能技术提出了思路，并考虑了他们的感官敏感性，并强调了可适应和支持性的人工智能技术和设计过程的重要性，并呼吁进一步讨论以完善以儿童为中心的人工智能设计和测试方法。

Apr, 2024

本文综述了 AI/ML 管道内的参与方法和做法，在介绍三个案例的同时探讨了参与 AI 的局限性和担忧，讨论了参与活动的主要受益者和参与在设计，开发和部署中的作用。

Sep, 2022

通过共同设计研究，探索学生使用人工智能（AI）的数据在项目式学习（PBL）评估中作为新材料的潜力，并基于学生对教育目标转变的愿景，分析了学生使用 AI 的各种情景、分析方法和理解方式以及对学生与 AI 互动和理解 AI 增强学习的未来研究机会。

Jan, 2024

通过综合技术设计、政治理论和社会科学的文献，以及对 12 位人工智能研究员和从业者的半结构化访谈，本文试图通过将现有理论文献与经验调查和批判相结合，为感兴趣采取参与式方法的人工智能设计和开发的研究人员和从业者提供一个概念框架，以评估参与式人工智能设计的方法。此外，我们通过分析最近发表的研究结果和半结构化访谈的方式，表达了关于目前参与实践状况的实证发现，以进一步提供指导，以更好地协调参与目标和方法，以考虑实际约束。

Oct, 2023

探索因果路径图（CPD）与以人为中心的设计（HCD）的整合，研究这些图表如何增强设计过程的早期阶段。通过针对设计师（N=20）的用户研究，我们发现 CPD 的分支和其对因果关联的强调支持设计中的发散和收敛过程，同时也促进了利益相关者之间的沟通。此外，我们发现我们的插件显著减轻了设计师的认知负荷，并在头脑风暴中增加了他们的创造力，凸显了 AI 辅助工具在支持创造性工作和基于证据的设计方面的意义。

Mar, 2024

本文介绍了一项试点工作坊的初步成果，该工作坊旨在通过免费开放的硬件和软件、开放教育资源和替代教育计划，促进发展中国家儿童的人工智能和机器人学的多样性和包容性。

Mar, 2022

本文通过介绍开展儿童认知过程、与机器人和社会人工智能系统中儿童行为相结合的理论研究和探讨，揭示了在当前人工智能技术发展的状态下，开展儿童认知过程的研究存在的挑战和难点，以及所要求的跨学科研究的共同基础。

Oct, 2022