多智能体协同驱动复杂任务解决的学习环境框架构建及分析方法研究 ——以医学生临床推理为例

Abstract

生成式人工智能为模拟复杂真实任务情境、培养学习者高阶能力提供了新范式。然而，在人机协同解决问题的过程中，学习者如何与由多个AI智能体组成的“虚拟团队”进行深度交互、动态调整其认知策略，仍是当前研究的盲区。本研究面向医学生问诊练习，构建由AI病人、体格查汇报员、辅助检查汇报员、AI助手与AI带教医生组成的多智能体协同学习环境，构建融合行为日志、眼动、面部表情、出声思维与刺激回忆的多模态学习分析框架。研究期望为探究人与多智能体协同中的信息搜寻、假设建构与反思修正等认知与元认知策略提供新的方法论视角与分析思路。