論文の概要: A Design Science Blueprint for an Orchestrated AI Assistant in Doctoral Supervision

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2510.19227v1
• Date: Wed, 22 Oct 2025 04:20:35 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-10-25 03:08:15.118235
• Title: A Design Science Blueprint for an Orchestrated AI Assistant in Doctoral Supervision
• Title（参考訳）: ドクター・スーパービジョンにおけるAIアシスタントのための設計科学の青写真
• Authors: Teo Susnjak, Timothy R. McIntosh, Tong Liu, Paul Watters,
• Abstract要約: 本研究は,社会技術仲介者として機能するAIアシスタントと共同パイロットのための設計科学の青写真である。 このようなシステムのリスクには、AI過信や学習の錯覚の可能性などが含まれる。 このコントリビューションは、組織が規律を越えて実施し、試行できるワークフローとガバナンスルールを備えた、先進的で文学的なデザインである。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 7.136113739927491
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: This study presents a design science blueprint for an orchestrated AI assistant and co-pilot in doctoral supervision that acts as a socio-technical mediator. Design requirements are derived from Stakeholder Theory and bounded by Academic Integrity. We consolidated recent evidence on supervision gaps and student wellbeing, then mapped issues to adjacent large language model capabilities using a transparent severity-mitigability triage. The artefact assembles existing capabilities into one accountable agentic AI workflow that proposes retrieval-augmented generation and temporal knowledge graphs, as well as mixture-of-experts routing as a solution stack of technologies to address existing doctoral supervision pain points. Additionally, a student context store is proposed, which introduces behaviour patches that turn tacit guidance into auditable practice and student-set thresholds that trigger progress summaries, while keeping authorship and final judgement with people. We specify a student-initiated moderation loop in which assistant outputs are routed to a supervisor for review and patching, and we analyse a reconfigured stakeholder ecosystem that makes information explicit and accountable. Risks in such a system exist, and among others, include AI over-reliance and the potential for the illusion of learning, while guardrails are proposed. The contribution is an ex ante, literature-grounded design with workflow and governance rules that institutions can implement and trial across disciplines.
• Abstract（参考訳）: 本研究は,社会技術仲介者として機能するAIアシスタントと共同パイロットのための設計科学の青写真である。 設計要件は、Stakeholder Theoryから派生し、アカデミック・インテリジェンスによって拘束される。 教師のギャップと学生の幸福感に関する最近の証拠を整理し, 透明な重度緩和性トリアージを用いて, 隣接する大規模言語モデル能力に問題をマッピングした。 このアーティファクトは、既存の機能をひとつの説明可能なエージェントAIワークフローに集約し、検索強化された生成と時間的知識グラフを提案し、既存の医師監督の問題点に対処するテクノロジのソリューションスタックとして、エキスパートの混合ルーティングを提案する。 また,学生コンテキストストアが提案され,学習指導を監査可能な実践に転換する行動パッチや,進行要約を誘発する学生設定しきい値を導入し,著者や最終判断を人々とともに維持する。 我々は,学生主導のモデレーション・ループを規定し,アシスタントの出力を管理者にルーティングしてレビューとパッチを行い,情報を明確にし,説明責任を負わせるように構成された利害関係者のエコシステムを分析した。 このようなシステムのリスクには、AI過信や学習錯覚の可能性などがあり、ガードレールが提案されている。 このコントリビューションは、組織が規律を越えて実施し、試行できるワークフローとガバナンスルールを備えた、先進的で文学的なデザインである。

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