路径 A · 理论框架补全
正式证据 6 项 · 仍需核验 2 项
EDUVERITA · 可信教育研究基础设施
基于时序辩证Graph RAG 的教育学可信科研助研平台
把知识来源、版本演进、观点分歧与研究者判断，放进同一条可检查、可追问的研究路径。
01权威来源优先02AI 内容显式标识03结论由研究者负责
三个系统
选择你的研究与学习路径。
面向师范生、教育学研究生与教师教育工作者
助研场景
两种核心研究入口，组成一条可信路径。
从开题补证到论证诊断，围绕研究者需要完成的任务组织入口。
01 · 开题知识补全
先看证据缺口，再决定研究往哪里走。
根据研究目标和个人文献，对照正式审核知识卡生成可核验的补全路径。系统只呈现候选方向，不替你决定最终选题。
- 个人文献差量对照
- 时序约束显式提示
- 2—3 条候选研究路径
路径 B · 研究对象边界
发现 3 个可能混淆的核心概念
研究者下一步
回到原文，确认适用版本与研究语境
可信协作
不只是生成答案，而是一场可审计的研究协作。
七个角色分别提交结构化成果，证据审计员可以放行、退回或阻断；研究者始终拥有最终判断权。
问题建模
界定研究对象与问题
证据检索
组织公共与个人材料
理论辨析
比较框架及适用边界
辩证分析
寻找反例与替代解释
时序核验
检查版本与现行状态
研究写作
形成待复核研究草稿
独立审计
决定放行、退回或阻断
研究问题公共证据角色交付个人材料审计结论
每次交接、引用与阻断，都会进入可检查的 Graph of Trace。
工作流程
三步，把研究问题变成可核验草稿。
描述问题与材料
输入研究主题、阶段和目标；可以补充个人文献。即使没有私有材料，也能从公共审核图谱开始。
智能体协作与补证
检查研究问题的证据基础、理论框架、反例与方法缺口。
人工复核与导出
研究者查看逐句来源、时序状态和适用边界，完成判断后导出带证据索引的研究简报。
学术伦理与边界
系统可以协助研究，不能替代研究者负责。
所有页面统一呈现证据等级、AI 参与范围和人工审核状态；流畅文本不会被当成证据。
不自动升级证据
个人材料与候选知识卡不会进入公共正式证据。
不隐藏不确定性
证据不足、版本过期和观点冲突都会明确提示。
不替研究者定论
生成内容仅作为研究草稿和待核验建议。
开始研究
让下一条研究路径，从可信证据开始。
进入助研工作台，建立属于你的可检查研究轨迹。