{"view":"full_report","lineage_id":"lin-450d5ffbe1","markdown":"# 📑 Full Report (semantic-package view)\n\n_compiled from 8/8 packages_\n\n---\n\n## Проект — карточка (`00_PROJECT_CARD`)\n\n### carrying_break\n_frame: F-EDU_ · _epistemic: asserted_\nНесущий разлом проекта: контекст обучения проектному управлению в АПК требует одновременно (а) освоения универсального PM-канона (SMART/WBS/RACI/риск-план/коммуникации/VRIO) и (б) отраслевой адаптации, которую этот канон описывает плохо — сезонные окна, биология, ветеринарные регламенты, длинные циклы. При 18 лекционных встречах на первое и 6 практических — на всё остальное. ИИ-система в этом разломе несёт двойную нагрузку: RAG замещает недостающее время преподавателя-эксперта по отраслевым нормативам, симулятор — недоступную студенту продольную выборку реальных проектов АПК. Разлом создаёт напряжение: если ИИ окажется слишком помогающим — компетенция «планирование при неопределённости» перекочует из студента в симулятор + агент (риск деградации целевой способности); если слишком слабым — не покроет отраслевой дефицит и сведётся к общему PM-курсу. Проект держится на балансе, регулируемом требованием обоснования каждого решения и журналом решений; но именно этот баланс — самая уязвимая часть, и он не операционализирован в исходном тексте (нет явных порогов, при которых agent должен НЕ отвечать или требовать студенту сделать шаг самостоятельно).\n\n> _sources:_ [art-73439d24c0 slides «Агапитова ЛГ, образ.эксперимент УП.pptx» · medium]; [art-ebdcf39f5c note «ИИ как тренажер устойчивости проекта в А…» · medium]; [analysis_json orchestrator_run:ar-8d3ca8036c · high]\n\n### identity\n- **lineage_id:** lin-450d5ffbe1\n- **label:** Агапитова Л.Г. · ИИ как тренажёр устойчивости проекта в АПК\n- **project_id:** agapitova-apk-project-sustainability\n- **current_version_id:** ver-859a0d36ac\n- **owner:** Агапитова Л.Г.\n\n> _sources:_ [db_row project_lineages:lin-450d5ffbe1 · high]\n\n### protected_core\n_frame: F-PRJ_ · _epistemic: asserted_\nЗащищённое ядро (что нельзя трогать без разрушения проекта): (1) курс — Основы управления проектами Аграрного института ТюмГУ, не абстрактный PM; (2) АПК как отраслевой контекст, задающий сезонность/биологические/природные ограничения — базовый источник неопределённости, который обучающая интервенция должна научить моделировать; (3) режим «ИИ-помощник, решение за студентом» + журнал решений — снимает риск ложной автономности студента при работе с генеративной моделью; (4) наличие контрольной и экспериментальной групп + внешняя экспертная валидация — иначе результат методологически не удерживается; (5) метрики, требующие обоснования каждого решения студентом (стресс-тесты, аргументированные сценарии, полнота WBS), — а не поверхностные метрики «стало интереснее». Убрать любой из этих пяти элементов — это уже другой проект.\n\n> _sources:_ [art-73439d24c0 slides «Агапитова ЛГ, образ.эксперимент УП.pptx» · medium]; [art-ebdcf39f5c note «ИИ как тренажер устойчивости проекта в А…» · medium]; [analysis_json orchestrator_run:ar-8d3ca8036c · high]\n\n### readiness\n_frame: F-PRJ_ · _epistemic: asserted_\nГотовность: READINESS_SEMINAR_DISCUSSION — проект имеет чёткий исследовательский вопрос, фальсифицируемую гипотезу, метрики, дизайн с КГ/ЭГ; но семь UNKNOWN и одно противоречие требуют семинарской проработки перед пилотом. До pilot-запуска необходимо (1) уточнить размер и способ распределения выборки, (2) выбрать конкретный стек RAG с источниками, (3) решить симулятор: NO_BUILD (готовый инструмент, например условный аграрный тренажёр или переиспользование Anylogic/симулятора на базе LLM с фиксированной динамикой рисков) или упрощение до сценарных задач, (4) операционализировать порог «агент отвечает / агент требует самостоятельного шага», (5) снять противоречие в подсчёте лекций/практик. При закрытии этих пунктов проект готов к пилоту на одной группе (без КГ/ЭГ) в первом семестре и к полному эксперименту во втором.\n\n> _sources:_ [art-73439d24c0 slides «Агапитова ЛГ, образ.эксперимент УП.pptx» · medium]; [art-ebdcf39f5c note «ИИ как тренажер устойчивости проекта в А…» · medium]; [analysis_json orchestrator_run:ar-8d3ca8036c · high]\n\n### v2_readiness_4tier\n### Readiness — 4 tiers\n- **Idea readiness:** STRONG — чёткий диагноз дисбаланса + отраслевая специфика АПК как источник специфической неопределённости\n- **Mechanism readiness:** PARTIAL — механизм описан, но 4 UNKNOWN: (a) размер выборки, (b) стек RAG, (c) реализация симулятора, (d) порог отказа агента\n- **Implementation readiness:** WEAK — нет решения по симулятору (NO_BUILD/готовый/собственный); нет промпт-конфига агента; нет договорённостей с экспертами\n- **Evaluation readiness:** PARTIAL — метрики операционализированы, но нет процедуры rater calibration + inter-rater kappa\n\n---\n\n## Модель проекта (`20_PROJECT_MODEL`)\n\n### literal\n_frame: F-EDU_ · _epistemic: asserted_\nПроект Агапитовой Л.Г. (Аграрный институт ТюмГУ, курс «Основы управления проектами», бакалавриат, 36 ч лекций + 12 ч практических). Автор фиксирует перекос лекционного и практического времени (18 лекционных встреч против 6 практических) и специфику АПК: сезонность, длительные биологические циклы, влияние природно-климатических факторов, добавляющие неопределённостей при планировании. Исследовательский вопрос сформулирован дословно: «В какой степени применение ИИ в рамках дисциплины „Основы управления проектами“ повышает способность студентов формировать реалистичные планы и управлять рисками в аграрных проектах, и какие форматы взаимодействия с ИИ наиболее эффективны для развития этих компетенций?» Гипотеза: применение ИИ повышает уровень сформированности компетенций по управлению проектами у студентов аграрного профиля по сравнению с традиционным форматом. Дизайн: контрольная группа (традиционный формат) vs экспериментальная группа (то же + RAG + симулятор + агент + внешняя экспертная обратная связь), длительность — семестр, этапы: входная диагностика → проект → контрольные точки → финальная защита → постпроектная рефлексия. Тип ИИ: комбинация RAG + симулятор + агент. RAG — доступ к стандартам (ГОСТ, PMBOK, PRINCE2), кейсам реальных проектов, шаблонам документов. Симулятор — безопасная среда с динамическими условиями (риски, изменение требований, форс-мажоры). Агент — анализирует план, предлагает оптимизации, предупреждает о рисках, генерирует альтернативные сценарии. Метрики: качество плана (доля SMART, полнота WBS), риски (число выявленных, 3 сценария, стресс-тест), реалистичность (соответствие отраслевым нормативам и сезонным окнам), устойчивость (доля задач, сохранивших сроки после симуляции), обратная связь (экспертный балл, доля учтённых замечаний), рефлексия. Защитный принцип: «ИИ — помощник, решение — за студентом», журнал решений (событие → варианты → выбор → обоснование → результат). Опциональный слой — экспертная панель от предприятий АПК.\n\n> _sources:_ [art-73439d24c0 slides «Агапитова ЛГ, образ.эксперимент УП.pptx» · medium]; [art-ebdcf39f5c note «ИИ как тренажер устойчивости проекта в А…» · medium]; [analysis_json orchestrator_run:ar-8d3ca8036c · high]\n\n### strongest_benevolent\n_frame: F-EDU_ · _epistemic: asserted_\nСильнейшая доброжелательная реконструкция: проект отвечает на реальную структурную проблему курса — 3:1 перекос лекций к практике в дисциплине, где отраслевая специфика (сезонность, биологические циклы, погода) делает переносимость учебных кейсов из общего PM-канона в АПК нетривиальной задачей. Автор не пытается заменить преподавателя ИИ и не превращает симулятор в аттракцион: RAG адресует конкретный дефицит доступа к аграрным кейсам и стандартам, симулятор синтезирует стресс-тесты, которые невозможно повторить в реальной сезонной практике за один семестр, а агент выполняет роль ассистента, помогающего студенту дойти до защиты плана в диалоге с рисками. Особенно ценно наличие журнала решений и требования обоснования — это конвертирует ИИ из «оракула ответов» в инструмент рефлексивной практики. Метрики операционализированы (не «улучшилось качество», а «доля SMART-задач», «число рисков со сценариями», «устойчивость сроков после симуляции»), что даёт возможность фальсифицировать гипотезу. Дизайн с КГ/ЭГ + вход/выход + внешняя экспертиза — это методологически корректный квази-эксперимент; в условиях образовательного курса это близко к максимуму объективируемости.\n\n> _sources:_ [art-73439d24c0 slides «Агапитова ЛГ, образ.эксперимент УП.pptx» · medium]; [art-ebdcf39f5c note «ИИ как тренажер устойчивости проекта в А…» · medium]; [analysis_json orchestrator_run:ar-8d3ca8036c · high]\n\n### v2_mechanism_model\n### Educational Mechanism Model\n\n**Current educational practice:** Лекции 18 встреч + 6 практических занятий по PM. Разбор кейсов на доске, теория статичных задач.\n\n**Limitation / failure point:** 18:6 дисбаланс теория/практика; статичные кейсы не моделируют АПК-специфику (сезонность, биология, климат, длинные циклы). Студенты усваивают PMBOK/ГОСТ, но не переносят на аграрный контекст.\n\n**Changed activity (что действие меняется):** Студент вместо решения одноразовой задачи проходит 10 раундов симуляции = 1 год за раунд с реальными макро-прогнозами и стресс-тестами; ведёт журнал решений с обоснованием каждого хода.\n\n**Role of AI (компонент механизма):** Тройная функция: (a) RAG — доступ к ГОСТ/PMBOK/PRINCE2 + аграрные кейсы; (b) Симулятор — динамическая среда с рисками; (c) Агент — анализ плана + альтернативные сценарии. Не выносит финальных решений.\n\n**Role of human (сохранённая функция):** (a) Студент — стратегические решения, обоснование каждого выбора в журнале. (b) Преподаватель — точки прямой педагогической работы (разбор 3 сценариев + стресс-тест, финальная защита). (c) Экспертная панель АПК — валидация реалистичности плана.\n\n**Expected competence change:** Способность формировать реалистичные PM-планы в условиях отраслевой неопределённости; в rubric-оценке — рост доли SMART-задач + число выявленных рисков + устойчивость сроков после симуляции.\n\n**Measurement method:** 6 метрик per docx: SMART-доля, полнота WBS, число рисков + 3 сценария + стресс-тест, соответствие сезонным окнам, устойчивость сроков post-симуляция, экспертный балл + доля учтённых замечаний, качество рефлексии. Статистика — t-test КГ vs ЭГ при N≥15 на группу.\n\n---\n\n## Источники, evidence и аналоги (`10_EVIDENCE_PROVENANCE_ANALOGS`)\n\n### corpus_summary\n- **versions:** 3\n- **positions:** 2\n- **frames:** 4\n\n> _sources:_ [db_row project_lineages:lin-450d5ffbe1 · high]; [corpus 2 arts / 5654 chars · high]\n\n---\n\n## Экспериментальный пакет (`30_EXPERIMENT_PACK`)\n\n### research_gaps\n- {\"gap_id\": \"rg-244b6ec26d\", \"analysis_run_id\": \"ar-8d3ca8036c\", \"parent_operation\": \"position_invocation:piv-d0db89018a\", \"what_blocked\": \"Отсутствует чёткое описание нарушенного действия и операциона\n- {\"gap_id\": \"rg-7efacf7804\", \"analysis_run_id\": \"ar-8d3ca8036c\", \"parent_operation\": \"position_invocation:piv-00afbf6c79\", \"what_blocked\": \"Отсутствуют подробные описания операций и переходов между чел\n\n> _sources:_ [art-73439d24c0 slides «Агапитова ЛГ, образ.эксперимент УП.pptx» · medium]; [art-ebdcf39f5c note «ИИ как тренажер устойчивости проекта в А…» · medium]; [analysis_json orchestrator_run:ar-8d3ca8036c · high]\n\n### threats_to_validity\n- \"UNKNOWN: количество студентов в КГ/ЭГ. Без оценки размера выборки нельзя сказать, будут ли метрики различий статистически интерпретируемы (t-test/непараметрика/effect size).\"\n- \"UNKNOWN: критерии распределения студентов между КГ и ЭГ (случайное/по подгруппам/по добровольности) — блок к валидности сравнения.\"\n- \"UNKNOWN: технический стек RAG. Какие именно источники войдут в базу (PMBOK/ГОСТ/PRINCE2 — доступ, лицензии; аграрные кейсы — где взять валидируемый корпус). Без источников RAG превращается в общее «н\n- \"UNKNOWN: реализация симулятора. Есть ли готовый инструмент, или требуется разработка. Симулятор с динамическими рисками — это отдельный BUILD, недооцененный в масштабах курса; вероятно требуется NO_B\n- \"UNKNOWN: определение операционной границы «когда агент отвечает vs требует самостоятельного шага студента» — без этого журнал решений превращается в лог, а не в педагогический инструмент; учебный эфф\n- \"UNKNOWN: как именно измеряется «устойчивость сроков после симуляции» (какой процент рассматривается как порог успеха; сколько прогонов симулятора; фиксированные ли риск-сценарии).\"\n- \"INSUFFICIENT_EVIDENCE: экспертная панель от предприятий — что именно эксперты будут оценивать (только финальный план? промежуточные решения? частота встреч? плата/мотивация экспертов?). Без операцион\n- \"CONTRADICTION_MILD: заявленный размер курса (36 лекций + 12 практик — вводный тезис) и «18 лекционных встреч vs 6 практических» (второй документ) требуют арифметической сверки — либо встречи разной д\n\n> _sources:_ [art-73439d24c0 slides «Агапитова ЛГ, образ.эксперимент УП.pptx» · medium]; [art-ebdcf39f5c note «ИИ как тренажер устойчивости проекта в А…» · medium]; [analysis_json orchestrator_run:ar-8d3ca8036c · high]\n\n### v2_claim_evidence\n### Claim–Evidence Matrix\n\n**FACT** (следует из источников):\n- Курс «Основы управления проектами», Аграрный институт ТюмГУ, бакалавриат, 36 ч лекций + 12 ч практических. · _slides art-73439d24c0 slide 2 + docx art-ebdcf39f5c intro_ · conf=high\n- Автор фиксирует наблюдаемый дисбаланс: 18 лекционных встреч vs 6 практических. · _docx art-ebdcf39f5c intro_ · conf=high\n- Дизайн: КГ (традиционный формат) vs ЭГ (традиционный + RAG + симулятор + агент + внешняя экспертная обратная связь), семестр. · _slides slide 6_ · conf=high\n\n**AUTHOR CLAIM** (заявляет автор):\n- Использование ИИ повысит уровень сформированности PM-компетенций у студентов аграрного профиля vs традиционный формат. · _slides slide 5 гипотеза_ · conf=asserted_by_author\n- Комбинация RAG + симулятор + агент оптимальна для решения дисбаланса теории/практики. · _slides slide 7_ · conf=asserted_by_author\n- «ИИ — помощник, решение — за студентом» + журнал решений блокирует делегирование. · _slides slide 9_ · conf=asserted_by_author\n\n**ANALYTICAL INFERENCE** (вывод системы):\n- Курс должен одновременно освоить общий PM-канон и отраслевую АПК-адаптацию; ИИ несёт двойную нагрузку — замещает недостающее время преподавателя-эксперта + недоступную продольную выборку реальных проектов. · _system reading of course scope + AI role split_ · conf=high\n- Ключевой шов — порог «когда agent отказывается отвечать» — заявлен как ProtectedCore, но операциональное правило в источнике отсутствует. · _system reading — ProtectedCore #3 без operational definition_ · conf=high\n\n**HYPOTHESIS** (требует проверки):\n- 10-раундовая симуляция с сезонными циклами АПК даёт статистически более realistiчный план vs статические кейсы на pre/post rubric оценке. · _requires pilot on 1 группе + rater training_ · conf=requires_pilot\n- Журнал решений действительно удерживает студента от «ИИ всё сделал» — доля обоснованных решений в защите на уровне ≥ 80%. · _requires empirical measurement_ · conf=requires_pilot\n\n### v2_failure_analysis\n### Failure Analysis 2.0\n\n**Mechanism Failure** (где механизм не сработает):\n- Симулятор с реальными объектами быстро устаревает (макро-прогнозы > 3-6 мес.) — если не фиксируется snapshot, следующие потоки работают с несопоставимыми данными.\n- 6 ак.часов практических занятий на 10 раундов = ~35 мин на раунд — при среднем размере команды и сложности задачи может не хватить на осмысление, только на механическое прохождение.\n\n**Incentive Failure** (кто как обойдёт):\n- Студенты аграрного профиля с низкой цифровой культурой могут воспринимать ИИ как чёрный ящик и делегировать без критики — журнал заполняется формально.\n- Внешние эксперты АПК — приглашение из отрасли — не имеют мотивации давать подробную обратную связь бесплатно; может свестись к галочке.\n\n**Delegation Failure** (что ИИ заберёт у человека):\n- Агент, предлагающий 'альтернативные сценарии', снимает необходимость их порождать — студент учится оценивать готовые options, не строить их.\n- RAG с ГОСТ/PMBOK — если студент напрямую копирует формулировки, теряется навык применения стандарта к контексту.\n\n**Measurement Failure** (как решим что успех, ошибочно):\n- Экспертный балл без rater training + inter-rater kappa = субъективная оценка.\n- SMART-доля легко манипулируется — студент может формально проставить SMART у каждой задачи без реального содержания.\n\n---\n\n## Гибридная архитектура (`40_HYBRID_ARCHITECTURE_PACK`)\n\n### v2_agentity_audit\n### Agenticity Check\n\n**Verdict — Agent Level: 2** (Workflow assistant (RAG + симулятор + advisor))\n\n- **Memory (устойчивое состояние):** UNKNOWN — журнал решений — на стороне студента, не агента; агент между сессиями состояние не сохраняет per source\n- **Goal (собственная цель):** NO — цель = задача преподавателя, агент реагирует\n- **Planning (самостоятельная последовательность):** PARTIAL — агент предлагает 'альтернативные сценарии' и 'оптимизации' — некоторое самостоятельное planning, но по конкретному запросу\n- **Autonomy (действия без запроса):** NO — каждое действие требует подтверждения студента (ProtectedCore)\n- **Human Gate (где остаётся человек):** YES — «ИИ — помощник, решение за студентом» — явно декларируется; преподаватель модерирует критические точки\n\n---\n\n## Build/Lab (`50_BUILD_LAB_PACK`)\n\n### lab_requirement\n_frame: F-AIH_ · _epistemic: asserted_\n- **build_status:** NO_BUILD\n- **readiness_score:** 0.3\n- **no_build_reason:** Роли и конкретные наблюдаемые действия студентов не определены, отсутствует чёткое разграничение человеческих и машинных функций, что препятствует доказательству эффекта обучения и построению сравнимо\n\n> _sources:_ [db_row project_lineages:lin-450d5ffbe1 · high]; [analysis_json orchestrator_run:ar-8d3ca8036c · high]\n\n### v2_mve\n### Minimal Viable Experiment\n\n**Hypothesis** (что проверяем): На финальном плане проекта в АПК ЭГ (симулятор + агент + эксперты) демонстрирует статистически более высокую долю задач, сохранивших сроки после стресс-теста, vs КГ на том же кейсе.\n\n**Intervention** (что меняем): ЭГ (~15 чел., 4-5 команд) проходят 10 раундов симуляции с 3 макро-сценариями + журналом решений. КГ (~15 чел.) — тот же кейс через традиционные семинары без симулятора.\n\n**Control** (с чем сравниваем): Параллельные группы того же курса, тот же преподаватель, одинаковый объём часов.\n\n**Observable change** (что должно измениться): (a) Доля задач сохранивших исходные сроки после симуляционного шока ≥ 60% в ЭГ vs ≤ 30% в КГ. (b) Число выявленных рисков со сценариями ≥ 5 у ≥ 70% команд ЭГ. (c) Экспертный балл АПК-реалистичности плана ≥ 4/5 у ≥ 70% ЭГ.\n\n**Evidence needed** (какие данные): Rater training + Cohen's kappa ≥ 0.7 для экспертной панели; snapshot макро-прогнозов на начало курса; лог всех симуляционных шоков с параметрами; journal decisions полностью заполнен ≥ 90% команд.\n\n---\n\n## Обсуждения и решения (`60_SEMINAR_DECISION_PACK`)\n\n### frame_tensions\n- {\"tension_id\": \"ft-7a0fd8f941\", \"analysis_run_id\": \"ar-8d3ca8036c\", \"frames_involved_json\": \"[\\\"F-PRJ\\\", \\\"F-EDU\\\"]\", \"conflicting_units_json\": null, \"conflicting_criteria_json\": null, \"project_stakes\n- {\"tension_id\": \"ft-8ddb5ea7b1\", \"analysis_run_id\": \"ar-8d3ca8036c\", \"frames_involved_json\": \"[\\\"F-PRJ\\\", \\\"F-AIH\\\"]\", \"conflicting_units_json\": null, \"conflicting_criteria_json\": null, \"project_stakes\n- {\"tension_id\": \"ft-a770f714a8\", \"analysis_run_id\": \"ar-8d3ca8036c\", \"frames_involved_json\": \"[\\\"F-RES\\\", \\\"F-PRJ\\\"]\", \"conflicting_units_json\": null, \"conflicting_criteria_json\": null, \"project_stakes\n- {\"tension_id\": \"ft-46c9c568c4\", \"analysis_run_id\": \"ar-8d3ca8036c\", \"frames_involved_json\": \"[\\\"F-EDU\\\", \\\"F-AIH\\\"]\", \"conflicting_units_json\": null, \"conflicting_criteria_json\": null, \"project_stakes\n- {\"tension_id\": \"ft-2ef25d5c70\", \"analysis_run_id\": \"ar-8d3ca8036c\", \"frames_involved_json\": \"[\\\"F-RES\\\", \\\"F-EDU\\\"]\", \"conflicting_units_json\": null, \"conflicting_criteria_json\": null, \"project_stakes\n- {\"tension_id\": \"ft-03a0b4adad\", \"analysis_run_id\": \"ar-8d3ca8036c\", \"frames_involved_json\": \"[\\\"F-RES\\\", \\\"F-AIH\\\"]\", \"conflicting_units_json\": null, \"conflicting_criteria_json\": null, \"project_stakes\n\n> _sources:_ [db_row project_lineages:lin-450d5ffbe1 · high]; [analysis_json orchestrator_run:ar-8d3ca8036c · high]\n\n### position_invocations\n- {\"invocation_id\": \"piv-d0db89018a\", \"profile_id\": \"SEMINAR_PREP\", \"position_id\": \"SEMINAR_PREP\"}\n- {\"invocation_id\": \"piv-00afbf6c79\", \"profile_id\": \"SEMINAR_PREP\", \"position_id\": \"SEMINAR_PREP\"}\n\n> _sources:_ [db_row project_lineages:lin-450d5ffbe1 · high]; [db_row position_invocation_records:piv-d0db89018a · high]; [analysis_json orchestrator_run:ar-8d3ca8036c · high]\n\n---\n\n## Portfolio pattern (`70_PORTFOLIO_PATTERN`)\n\n### portfolio_card\n_frame: PORTFOLIO_ · _epistemic: asserted_\n- **id:** pe-52748590e5\n- **lineage_id:** lin-450d5ffbe1\n- **readiness_json:** {\"build_status\": \"NO_BUILD\", \"readiness_score\": 0.3, \"no_build_reason\": \"Роли и конкретные наблюдаемые действия студентов не определены, отсутствует чёткое разграничение человеческих и машинных функци\n- **reusable_components_json:** []\n- **infrastructure_needs_json:** []\n- **human_roles_json:** []\n- **created_at:** 2026-08-22 23:41:46\n\n> _sources:_ [db_row project_lineages:lin-450d5ffbe1 · high]; [analysis_json orchestrator_run:ar-8d3ca8036c · high]\n\n---\n\n\n---\n\n## 🔬 Sem-6 v2 · Evidence-Grounded Analysis\n\n### Claim–Evidence Matrix\n\n**FACT** (следует из источников):\n- Курс «Основы управления проектами», Аграрный институт ТюмГУ, бакалавриат, 36 ч лекций + 12 ч практических. · _slides art-73439d24c0 slide 2 + docx art-ebdcf39f5c intro_ · conf=high\n- Автор фиксирует наблюдаемый дисбаланс: 18 лекционных встреч vs 6 практических. · _docx art-ebdcf39f5c intro_ · conf=high\n- Дизайн: КГ (традиционный формат) vs ЭГ (традиционный + RAG + симулятор + агент + внешняя экспертная обратная связь), семестр. · _slides slide 6_ · conf=high\n\n**AUTHOR CLAIM** (заявляет автор):\n- Использование ИИ повысит уровень сформированности PM-компетенций у студентов аграрного профиля vs традиционный формат. · _slides slide 5 гипотеза_ · conf=asserted_by_author\n- Комбинация RAG + симулятор + агент оптимальна для решения дисбаланса теории/практики. · _slides slide 7_ · conf=asserted_by_author\n- «ИИ — помощник, решение — за студентом» + журнал решений блокирует делегирование. · _slides slide 9_ · conf=asserted_by_author\n\n**ANALYTICAL INFERENCE** (вывод системы):\n- Курс должен одновременно освоить общий PM-канон и отраслевую АПК-адаптацию; ИИ несёт двойную нагрузку — замещает недостающее время преподавателя-эксперта + недоступную продольную выборку реальных проектов. · _system reading of course scope + AI role split_ · conf=high\n- Ключевой шов — порог «когда agent отказывается отвечать» — заявлен как ProtectedCore, но операциональное правило в источнике отсутствует. · _system reading — ProtectedCore #3 без operational definition_ · conf=high\n\n**HYPOTHESIS** (требует проверки):\n- 10-раундовая симуляция с сезонными циклами АПК даёт статистически более realistiчный план vs статические кейсы на pre/post rubric оценке. · _requires pilot on 1 группе + rater training_ · conf=requires_pilot\n- Журнал решений действительно удерживает студента от «ИИ всё сделал» — доля обоснованных решений в защите на уровне ≥ 80%. · _requires empirical measurement_ · conf=requires_pilot\n\n### Educational Mechanism Model\n\n**Current educational practice:** Лекции 18 встреч + 6 практических занятий по PM. Разбор кейсов на доске, теория статичных задач.\n\n**Limitation / failure point:** 18:6 дисбаланс теория/практика; статичные кейсы не моделируют АПК-специфику (сезонность, биология, климат, длинные циклы). Студенты усваивают PMBOK/ГОСТ, но не переносят на аграрный контекст.\n\n**Changed activity (что действие меняется):** Студент вместо решения одноразовой задачи проходит 10 раундов симуляции = 1 год за раунд с реальными макро-прогнозами и стресс-тестами; ведёт журнал решений с обоснованием каждого хода.\n\n**Role of AI (компонент механизма):** Тройная функция: (a) RAG — доступ к ГОСТ/PMBOK/PRINCE2 + аграрные кейсы; (b) Симулятор — динамическая среда с рисками; (c) Агент — анализ плана + альтернативные сценарии. Не выносит финальных решений.\n\n**Role of human (сохранённая функция):** (a) Студент — стратегические решения, обоснование каждого выбора в журнале. (b) Преподаватель — точки прямой педагогической работы (разбор 3 сценариев + стресс-тест, финальная защита). (c) Экспертная панель АПК — валидация реалистичности плана.\n\n**Expected competence change:** Способность формировать реалистичные PM-планы в условиях отраслевой неопределённости; в rubric-оценке — рост доли SMART-задач + число выявленных рисков + устойчивость сроков после симуляции.\n\n**Measurement method:** 6 метрик per docx: SMART-доля, полнота WBS, число рисков + 3 сценария + стресс-тест, соответствие сезонным окнам, устойчивость сроков post-симуляция, экспертный балл + доля учтённых замечаний, качество рефлексии. Статистика — t-test КГ vs ЭГ при N≥15 на группу.\n\n### Agenticity Check\n\n**Verdict — Agent Level: 2** (Workflow assistant (RAG + симулятор + advisor))\n\n- **Memory (устойчивое состояние):** UNKNOWN — журнал решений — на стороне студента, не агента; агент между сессиями состояние не сохраняет per source\n- **Goal (собственная цель):** NO — цель = задача преподавателя, агент реагирует\n- **Planning (самостоятельная последовательность):** PARTIAL — агент предлагает 'альтернативные сценарии' и 'оптимизации' — некоторое самостоятельное planning, но по конкретному запросу\n- **Autonomy (действия без запроса):** NO — каждое действие требует подтверждения студента (ProtectedCore)\n- **Human Gate (где остаётся человек):** YES — «ИИ — помощник, решение за студентом» — явно декларируется; преподаватель модерирует критические точки\n\n### Failure Analysis 2.0\n\n**Mechanism Failure** (где механизм не сработает):\n- Симулятор с реальными объектами быстро устаревает (макро-прогнозы > 3-6 мес.) — если не фиксируется snapshot, следующие потоки работают с несопоставимыми данными.\n- 6 ак.часов практических занятий на 10 раундов = ~35 мин на раунд — при среднем размере команды и сложности задачи может не хватить на осмысление, только на механическое прохождение.\n\n**Incentive Failure** (кто как обойдёт):\n- Студенты аграрного профиля с низкой цифровой культурой могут воспринимать ИИ как чёрный ящик и делегировать без критики — журнал заполняется формально.\n- Внешние эксперты АПК — приглашение из отрасли — не имеют мотивации давать подробную обратную связь бесплатно; может свестись к галочке.\n\n**Delegation Failure** (что ИИ заберёт у человека):\n- Агент, предлагающий 'альтернативные сценарии', снимает необходимость их порождать — студент учится оценивать готовые options, не строить их.\n- RAG с ГОСТ/PMBOK — если студент напрямую копирует формулировки, теряется навык применения стандарта к контексту.\n\n**Measurement Failure** (как решим что успех, ошибочно):\n- Экспертный балл без rater training + inter-rater kappa = субъективная оценка.\n- SMART-доля легко манипулируется — студент может формально проставить SMART у каждой задачи без реального содержания.\n\n### Minimal Viable Experiment\n\n**Hypothesis** (что проверяем): На финальном плане проекта в АПК ЭГ (симулятор + агент + эксперты) демонстрирует статистически более высокую долю задач, сохранивших сроки после стресс-теста, vs КГ на том же кейсе.\n\n**Intervention** (что меняем): ЭГ (~15 чел., 4-5 команд) проходят 10 раундов симуляции с 3 макро-сценариями + журналом решений. КГ (~15 чел.) — тот же кейс через традиционные семинары без симулятора.\n\n**Control** (с чем сравниваем): Параллельные группы того же курса, тот же преподаватель, одинаковый объём часов.\n\n**Observable change** (что должно измениться): (a) Доля задач сохранивших исходные сроки после симуляционного шока ≥ 60% в ЭГ vs ≤ 30% в КГ. (b) Число выявленных рисков со сценариями ≥ 5 у ≥ 70% команд ЭГ. (c) Экспертный балл АПК-реалистичности плана ≥ 4/5 у ≥ 70% ЭГ.\n\n**Evidence needed** (какие данные): Rater training + Cohen's kappa ≥ 0.7 для экспертной панели; snapshot макро-прогнозов на начало курса; лог всех симуляционных шоков с параметрами; journal decisions полностью заполнен ≥ 90% команд.\n\n### Readiness — 4 tiers\n- **Idea readiness:** STRONG — чёткий диагноз дисбаланса + отраслевая специфика АПК как источник специфической неопределённости\n- **Mechanism readiness:** PARTIAL — механизм описан, но 4 UNKNOWN: (a) размер выборки, (b) стек RAG, (c) реализация симулятора, (d) порог отказа агента\n- **Implementation readiness:** WEAK — нет решения по симулятору (NO_BUILD/готовый/собственный); нет промпт-конфига агента; нет договорённостей с экспертами\n- **Evaluation readiness:** PARTIAL — метрики операционализированы, но нет процедуры rater calibration + inter-rater kappa\n","chars":28503,"elapsed_s":0.0,"packages_used":["pkg-6b093f3a10","pkg-0fea58e25e","pkg-071a213da8","pkg-75ec81c40e","pkg-7f028f939d","pkg-b165531677","pkg-9f8245a745","pkg-62cc131653"],"compiler_run_id":"rcr-6515109185"}