Project 02 / AI governance simulation
情境智治平台
生成式 AI 支持的多角色互动教育与治理实验平台，用于基层情感治理教学场景。平台让学习者在静态案例和 AI 多角色互动模拟之间比较专业判断、情境理解与反思能力。
系统结构
CASE
治理案例库
以基层情感治理事件为输入，组织背景材料、任务目标和评价标准。
AGENTS
多角色智能体
居民、社区工作者、物业、社会组织等角色进入同一治理情境。
EVALUATION
双评与证据包
结合 AI 评分、人工复核和过程证据，形成可审计的教学评估链路。
DUAL PORT
参与流程与研究流程
面向参与者的实验流程与面向研究者的质量控制流程共同构成证据链。
核心能力
- 多角色情境模拟 将治理事件拆解为多个利益相关者视角，支持学习者在对话中形成判断和调适方案。
- Ret-Prompt 检索增强 通过 BGE/FAISS 召回案例证据与教学要求，使智能体回应更贴近课程目标。
- HITL 评估流程 人工复核、双评分和证据包共同约束输出质量，避免教学评价停留在单一模型判断。
- 实验组织 参与者完成材料阅读、AI 互动和问卷反思，研究者围绕流程监管、质量控制和证据归档开展复核。
成果证据
LEARNING
学习实验流程
STUDENT DEMO
学生端 Demo
参与者围绕案例阅读、AI 多角色互动、正式任务与反思提交形成过程材料。
展示案例阅读、AI 多角色互动、任务提交与反思填写的原始界面形态。
ADMIN DEMO 监控端 Demo展示材料审核、流程监管、HITL 质控与证据归档的管理界面形态。
GOVERNANCE
情境治理模拟
居民、社区工作者、物业与社会组织等角色共同进入同一治理情境。
EVALUATION
评估与复核
通过人工复核、双评流程和证据包组织教学评估与研究复盘。
AI
生成式 AI 支持
检索增强、角色模拟和过程性反馈共同支持情境理解训练。