导师简介
如果你想申请澳洲墨尔本大学计算与信息系统学博士，那今天这期文章解析可能对你有用！今天Mason学长为大家详细解析墨尔本大学的Prof.Lederman的研究领域和代表文章，同时，我们也推出了新的内容“科研想法&开题立意”，为同学们的科研规划提供一些参考，并且会对如何申请该导师提出实用的建议！方便大家进行套磁！后续我们也将陆续解析其他大学和专业的导师，欢迎大家关注！
教授现任墨尔本大学计算与信息系统学院教授，长期从事信息系统及其在健康信息技术领域应用的研究。自2000年加入该学院以来，教授在学术界和业界建立了广泛的影响力，尤其在心理健康数字干预和信息技术与用户、业务流程之间相互作用的研究领域具有深厚的造诣。她是该学院信息系统研究小组的领导人，且在国际健康信息系统研究领域占有重要地位。
研究领域
教授的研究领域主要包括以下几个方面：
1.健康信息系统（Health Information Systems）
教授的研究特别关注如何通过信息技术提高心理健康服务的效果，深入探讨了数字心理健康干预、网络疗法及心理健康的在线支持系统。
2.信息系统与用户交互 教授研究了信息技术与人类用户之间的互动，尤其是如何通过设计符合用户需求的系统提高用户的接受度和效果。
3.数字伦理（Digital Ethics） 随着信息技术的迅速发展，教授也关注数字伦理问题，特别是与人工智能（AI）、社会机器人以及数据隐私相关的伦理问题。
4.心理健康与社会功能 她研究了如何通过创新的社会治疗方法改善青少年群体的社会功能并促进其心理健康。
5.人工智能在心理健康中的应用 教授致力于探索人工智能技术在心理健康领域的潜在应用，特别是在早期诊断和心理治疗中的作用。
研究分析
(1) The Cost-Effectiveness of a NovelOnline Social Therapy to Maintain Treatment Effects From First-Episode Psychosis Services: Results From the Horyzons Randomized Controlled Trial
(2024, Schizophrenia Bulletin)
本文探讨了一种新的在线社交疗法的成本效益，旨在维持首次精神病发作患者的治疗效果。通过随机对照试验（RCT）的方法，教授与团队研究了这种创新治疗方法的长期效果，并证实其在提高患者治疗效果的同时具有较高的成本效益。该研究为心理健康干预提供了新的理论支持，尤其是在资源有限的环境下，如何以最低的成本提供有效治疗。
(2) The Electronic Medical Record—A New Look at the Challenges and Opportunities
(2024, Future Internet) 本文分析了电子病历（EMR）系统在医疗行业中的应用，提出了EMR在提升智能医疗、改善患者治疗效果方面的巨大潜力。同时，也探讨了EMR面临的数据隐私问题及技术整合的挑战，阐述了信息系统如何在医疗领域推动数字化转型。
(3) Approaches and Models for Teaching Digital Ethics in Information Systems Courses – A Review of the Literature
(2023, Australasian Journal of Information Systems) 本文综述了数字伦理教育的重要性，尤其是在信息系统课程中的教学模式。教授回顾了现有的教学方法，并提出如何在信息系统课程中有效融入数字伦理教育的不同模式，强调了伦理教育在培养未来信息系统专业人才中的核心作用。
(4) Ethical Design of Social Robots inAged Care: A Literature Review Using an Ethics of Care Perspective
(2023, International Journal of Social Robotics) 本文通过关怀伦理学视角，评估了社会机器人在老年护理中的伦理设计。教授及其团队分析了当前社会机器人技术的伦理问题，尤其是如何设计符合老年人需求的智能机器人，以便更好地服务老年群体的健康和福祉。
(5) Conceptualizing the DigitalTherapeutic Alliance in the Context of Fully Automated Mental Health Apps: A Thematic Analysis
(2023, Clinical Psychology & Psychotherapy) 本文探讨了在全自动心理健康应用中构建数字治疗联盟的概念。教授团队通过主题分析法研究了数字治疗应用如何在没有人工干预的情况下建立患者与治疗系统之间的信任关系，为未来数字心理治疗应用提供了宝贵的理论基础。
(6) Recommender Systems for Mental Health Apps: Advantages and Ethical Challenges
(2023, AI & Society) 本文分析了为心理健康应用设计推荐系统的优点与伦理挑战。推荐系统在提高治疗效果和增强用户体验方面具有巨大潜力，但也面临数据隐私、算法偏见等伦理问题。教授的研究不仅关注技术实现，还强调了伦理风险管理。
项目分析
(1) Understanding User Perception and Acceptance of Intelligent Virtual Interviewer (2021–2024) 该项目旨在研究智能虚拟面试官的用户接受度和感知，探索如何设计更符合用户需求的虚拟助手。项目通过用户反馈分析，探讨了智能助手在求职过程中的应用，为人工智能在招聘领域的应用提供了实证支持。
(2) Enhancing Social Functioning in Young People at Ultra High Risk for Psychosis: RCT of a Novel Strengths-Based Online Social Therapy (2018–2024)
本项目通过创新的在线社交治疗方案，旨在改善处于极高风险的青少年群体的社会功能，减少精神病发作的风险。项目基于强项的治疗方法，旨在通过加强患者的社会交往技能，提高其适应能力和社会支持。
(3) Preventing Relapse of Major Depressive Disorder in Youth: RCT of a Novel Mindfulness-Based Cognitive Online Social Therapy (2018–2023) 本项目关注通过创新的在线社会治疗方法，预防青少年抑郁症复发。研究采用了基于正念的认知疗法，结合社交治疗手段，探索数字干预如何有效改善青少年抑郁症的治疗效果，并减少复发率。
研究想法
1.探索虚拟现实（VR）在心理健康治疗中的应用结合虚拟现实（VR）技术与现有在线社交治疗，创建沉浸式治疗环境，帮助患者应对焦虑、抑郁等心理问题。
2.AI辅导系统的伦理问题研究深入探讨AI治疗系统中的伦理风险，尤其是如何避免算法偏见对患者治疗的负面影响。
3.老年人数字健康管理结合社会机器人和数字健康应用，设计一套为老年人提供长期健康监测、康复支持的综合系统。
4.全自动化的在线心理健康治疗系统开发更多AI驱动的、基于数据分析的全自动化治疗平台，帮助各类人群获得便捷的心理健康支持。
申请建议
1.学术背景 申请者需具备计算机科学、信息系统、心理健康等相关领域的扎实学术背景，尤其是跨学科背景将对申请有优势。
2.研究兴趣对接 申请者应了解教授的研究领域，特别是心理健康与信息系统结合的研究方向，并在申请中具体阐述自己对这些领域的兴趣及研究计划。
3.相关技能准备 申请者应具备一定的信息技术技能，尤其是数据分析、编程（如Python），并了解心理健康领域的知识。
4.与教授的沟通 在联系教授时，申请者应提出具体的研究方向和问题，展示自己在相关领域的知识背景和研究计划。
博士背景
Aurelia ，美国TOP10院校计算机科学与认知科学双博士生，研究聚焦算法博弈论不确定性及其在人工智能中的应用。她的跨学科研究融合了计算机科学、语言学和心理学知识，在国际顶级期刊《Journal of Artificial Intelligence Research》和《Cognitive Science》上发表多篇论文。Aurelia 荣获ACM SIGAI博士论文奖，擅长相关方向的PhD申请指导。
【竞赛报名/项目咨询+微信：mollywei007】
