Justin de Weert.
AI, apps en nuchter advies.

De interviews bouwen op elkaar voort: de samenvatting van een eerder gesprek wordt meegegeven aan het volgende, zodat een student niet steeds opnieuw begint en de begeleiding een lopend beeld houdt. Elk gesprek levert een samenvatting en een transcript op, die samen het ontwikkelprofiel van de student vormen. De vier reflectiemomenten sluiten aan op de ijkpunten uit het opleidingshandboek.

Een belangrijke eis was dat het traject per jaar aanpasbaar moet zijn zonder tussenkomst van een ontwikkelaar. Coördinatoren stellen daarom zelf per cohort een sjabloon van stappen samen en kunnen ook de interviews en hun deadlines aanpassen. De deadlines worden afgeleid van de datum van het eindcolloquium, zodat hetzelfde sjabloon zonder aanpassing werkt voor elk cohort. Voor de onderliggende regels heb ik het opleidingshandboek geanalyseerd en die logica in het systeem verwerkt.

Het platform bedient drie groepen gebruikers. Studenten volgen hun eigen traject en leveren hun stukken in. Begeleiders beoordelen die stukken via een eigen omgeving. Coördinatoren beheren de cohorten, de colloquia en de sjablonen, koppelen begeleiders aan studenten en zien op een dashboard hoe een cohort door het traject beweegt.

Technisch is het platform gebouwd met een FastAPI-backend, een React-frontend en een PostgreSQL-database, verpakt als één Docker-container. Een geautomatiseerde pijplijn test en bouwt elke nieuwe versie voordat die wordt uitgerold. De vormgeving sluit aan op de huisstijl van de universiteit.

We hebben negen maanden aan het platform gewerkt. De eerste versie heb ik zelfstandig gebouwd: een Django-applicatie met de datamodellen voor sessies, bemanningen, rondes, acties en chat, de game-engine die fasen, tijdslimieten, actievalidatie en mijnbouwuitkomsten afhandelt, de spelinterface, beheertools voor onderzoekers en een eerste versie van de AI-kapitein.

In de doorontwikkeling heb ik het grootste deel van de experimentele mechanica en de AI-kant gebouwd. Ik ontwikkelde de AI-kapitein verder tot een agent met tool calling, rolgerichte communicatie en een proactieve beslislogica, en voegde gesimuleerde crewleden toe via OpenRouter. Voor het onderzoeksdesign implementeerde ik de randomisatie van condities tussen en binnen teams, configureerbare actiekosten en kansmatrices, warm-up rondes en de rondestructuur.

Verder bouwde ik de consentpagina en de vragenlijstflow, de koppeling met deelnemersplatform Prolific, een stress-testframework, de migratie van SQLite naar PostgreSQL en het visuele ontwerp van de interface. Dr. Zohrehvand ontwierp de architectuur op conceptueel niveau en richtte zich verder op de deployment en het productieklaar maken van het platform.