博士论文指导中仿真 AI 助手的设计科学蓝图
计算机与社会
2025-10-23 v1
摘要
本研究提出了一种设计科学蓝图，用于构建一种在博士论文指导中充当社会技术中介的仿真 AI 助手。设计需求源自利益相关者理论，并受学术诚信原则的约束。我们整合了关于指导空白和学生福祉的最新证据，然后将问题映射到相邻的大型语言模型能力上，采用透明的严重性-可缓解性分级方法进行分类。该作品将现有能力整合为一个可 accountability 的 agentic AI 工作流程，提出检索增强生成和时序知识图谱，以及 mixture-of-experts 路由作为解决既有博士论文指导痛点的技术栈。此外，还提出了学生情境存储方案，引入行为补丁将隐性指导转化为可审计的实践，并通过学生设定的阈值触发进度摘要，同时保持作者身份和最终判断权归属个人。我们指定了一种学生发起的 moderation 循环，其中助手输出被路由到指导老师进行审阅和补丁处理，并分析了重新配置后的利益相关者生态系统，使信息变得显式且可 accountability。本系统存在风险，其中之一是 AI 过度依赖，以及产生学习错觉的潜在风险，但已提出相应的防护措施。该工作的贡献在于提供一种以文献为依据的前期设计蓝图，包含可供实施和跨学科试点的工作流程和治理规则。
引用
@article{arxiv.2510.19227,
title = {A Design Science Blueprint for an Orchestrated AI Assistant in Doctoral Supervision},
author = {Teo Susnjak and Timothy R. McIntosh and Tong Liu and Paul Watters},
journal= {arXiv preprint arXiv:2510.19227},
year = {2025}
}