論文の概要: Thinking Outside the [Chat]Box: Bridging Computer Science and Industrial Design for Cognitive-Inclusive Generative AI
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2606.14306v1
- Date: Fri, 12 Jun 2026 09:41:30 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2026-06-15 16:00:42.856992
- Title: Thinking Outside the [Chat]Box: Bridging Computer Science and Industrial Design for Cognitive-Inclusive Generative AI
- Title(参考訳): コンピュータ科学と産業デザインを融合させた認知包摂型生成AI
- Authors: Virginia Francisco, Daniel Guasch, Raquel Hervás,
- Abstract要約: 現在のGenerative AI(GenAI)インターフェースは、チャットボックスのインタラクションに大きく制約されている。
認知的アクセシビリティのための代替相互作用モデルを検討するために,我々は学際的共同設計挑戦を行った。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 0.0
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
- Abstract: Current Generative AI (GenAI) interfaces remain largely constrained to chatbox interaction, which can impose high cognitive demands on users and create substantial barriers for people with intellectual disabilities (ID), including prompt formulation difficulties, response overload, and limited mechanisms to assess information reliability. To explore alternative interaction models for cognitive accessibility, we conducted a cross-disciplinary co-design challenge in which two student cohorts (Computer Science and Industrial Design) developed interface concepts from the same set of functional requirements (e.g., prompt scaffolding, structured output, GUI-based refinement, transparency, and personalization). Comparing the resulting proposals reveals both convergence on foundational requirements (notably initial calibration, proactive prompting, and direct manipulation of response fragments) and complementary contributions that outline a multi-layered support system. Computer Science teams primarily produced structural scaffolding, emphasizing predictability, navigability, and trust through mechanisms such as reliability indicators, explicit sources, and context management for long conversations. Industrial Design teams emphasized experiential scaffolding, focusing on pacing, attention guidance, multimodality, and proactive agency, including step-by-step response flows, focus modes, and assistant-like integrations. We synthesize these findings into a dual-layer scaffolding framework that expands the design space for cognitively accessible GenAI interaction beyond chat-centric models and motivates future work on expert refinement, technical feasibility, and empirical validation with users with ID.
- Abstract(参考訳): 現在のジェネレーティブAI(GenAI)インターフェースは、ユーザに対して高い認知的要求を課し、迅速な定式化の困難、応答過負荷、情報の信頼性を評価するための制限されたメカニズムを含む、知的障害(ID)に対する実質的な障壁を生み出すことができる、チャットボックスインタラクションに大きく制約されている。
2人の学生コホート(コンピュータサイエンスと産業デザイン)が,同じ機能要件(即時足場,構造化アウトプット,GUIに基づく洗練,透明性,パーソナライゼーション)のセットからインターフェース概念を考案した。
提案結果を比較すると、基本的な要件(特に初期校正、プロアクティブプロンプト、応答フラグメントの直接操作)への収束と、多層サポートシステムの概要を示す補完的なコントリビューションの両方が明らかになる。
コンピュータサイエンスチームは、信頼性インジケータ、明示的なソース、長期会話のためのコンテキスト管理といったメカニズムを通じて、予測可能性、ナビゲート可能性、信頼を強調する構造的な足場を主に作り出した。
インダストリアルデザインチームは、経験的な足場、ペーシング、注意誘導、マルチモーダリティ、積極的エージェンシー、ステップバイステップのレスポンスフロー、フォーカスモード、アシスタントのような統合を強調した。
我々はこれらの知見を、チャット中心のモデルを超えて認知的にアクセス可能なGenAIインタラクションの設計空間を拡大する二層足場フレームワークに合成し、専門的洗練、技術的実現可能性、および経験的検証をユーザに提供する。
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