{"view":"full_report","lineage_id":"lin-5fcda37870","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_\nРазлом: scaffolding требует постепенной передачи ответственности от ИИ к студенту (в терминах ЗБР — движение от 'ИИ делает' к 'студент делает сам'), но операциональные механизмы этой передачи в исходном тексте не описаны. Кто и как решает, что студент 'уже готов' работать без определённой ИИ-поддержки? Как измеряется момент передачи? Если механизм не операционализирован — риск, что ИИ остаётся 'вечным лесом', а студент не переходит на самостоятельное выполнение. Второй разлом: специфика химии — работа с формулами, механизмами реакций, реагентами — LLM склонны генерировать ошибочные химические уравнения (типа неправильных стехиометрических коэффициентов), что при некритическом восприятии студентом-химиком опаснее, чем в гуманитарных дисциплинах.\n\n> _sources:_ [art-ae044e0d52 note «Влияние интеграции ИИ-ассистента с поэта…» · high]; [art-f41c531eac slides «ИИ в образовании_ СафинДА,ПановаЕВ.pdf» · medium]; [analysis_json orchestrator_run:ar-eb907bbb88 · high]\n\n### identity\n- **lineage_id:** lin-5fcda37870\n- **label:** Сафин Д.А. + Панова Е.В. · ИИ-ассистент в химическом обучении\n- **project_id:** chem-ai-scientific-search\n- **current_version_id:** ver-a27bc9f871\n- **owner:** Сафин Д.А., Панова Е.В.\n\n> _sources:_ [db_row project_lineages:lin-5fcda37870 · high]\n\n### protected_core\n_frame: F-PRJ_ · _epistemic: asserted_\n(1) Модуль без работы с веществами — критично для химии, снимает риск ИИ-инструкций по опасным операциям. (2) Scaffolding как теоретический принцип — ИИ помогает, но постепенно передаёт ответственность; отличает от 'замещения'. (3) Индивидуальная работа на первом этапе — чистота данных. (4) Профильные научные БД (Scopus/WoS/Reaxys/SciFinder/PubMed) — целевые инструменты, не веб-поиск. (5) Множественная операционализация — качество запросов + критика + синтез + оригинальность + NASA-TLX. (6) 16 недель — достаточная продолжительность для наблюдения динамики. (7) Явное требование напоминаний о недопустимости повторения экспериментов из литературы без разрешения — химическая специфика.\n\n> _sources:_ [art-ae044e0d52 note «Влияние интеграции ИИ-ассистента с поэта…» · high]; [art-f41c531eac slides «ИИ в образовании_ СафинДА,ПановаЕВ.pdf» · medium]; [analysis_json orchestrator_run:ar-eb907bbb88 · high]\n\n### readiness\n_frame: F-PRJ_ · _epistemic: asserted_\nГотовность: READINESS_SEMINAR_DISCUSSION → PILOT_READY_AFTER_TOOL_AND_ACCESS_DECISIONS. Проект имеет теоретическую рамку, дизайн, метрики, ясную проблему. До пилота необходимо: (1) выбрать конкретные ИИ-инструменты с учётом химической специфики; (2) обеспечить доступ к профильным БД (Scopus/WoS/Reaxys — институциональная подписка ТюмГУ или альтернативы); (3) операционализировать механизм передачи ответственности; (4) разработать рубрикатор критической оценки; (5) добавить механизм проверки химической корректности выводов ИИ. При закрытии — пилот осенью 2026.\n\n> _sources:_ [art-ae044e0d52 note «Влияние интеграции ИИ-ассистента с поэта…» · high]; [art-f41c531eac slides «ИИ в образовании_ СафинДА,ПановаЕВ.pdf» · medium]; [analysis_json orchestrator_run:ar-eb907bbb88 · high]\n\n### v2_readiness_4tier\n### Readiness — 4 tiers\n- **Idea readiness:** STRONG — точный выбор модуля без веществ + scaffolding+ЗБР как рамка + предметно-специфическая защита\n- **Mechanism readiness:** PARTIAL — механизм ясен, но scaffolding transfer schedule не описан\n- **Implementation readiness:** MEDIUM — институциональный доступ к БД + промпт-конфиги ещё требуются\n- **Evaluation readiness:** PARTIAL — rubric+NASA-TLX планируются; калибровка не описана\n\n---\n\n## Модель проекта (`20_PROJECT_MODEL`)\n\n### literal\n_frame: F-EDU_ · _epistemic: asserted_\nПроект «Влияние интеграции ИИ-ассистента с поэтапной поддержкой на формирование навыков научного поиска и критического анализа литературы у студентов химических направлений». Авторы: Сафин Д.А., Панова Е.В. Курс: «Научно-проектный семинар», модуль «Поиск, критический анализ и синтез научной литературы»; 3 курс «Химия», 2 группы, ~40 человек, один семестр, индивидуальная работа. Модуль намеренно выбран без работы с веществами и лабораторным оборудованием — минимизирует риски безопасности. Планируемые образовательные результаты: формулировать исследовательскую проблему и переводить её в исследовательский вопрос; владение стратегиями поиска в Scopus/WoS/Reaxys/SciFinder/PubMed; критическая оценка статей (методология, ограничения, противоречия, качество доказательств); синтез в связный обзор; корректное оформление ссылок; академическая честность. Наблюдаемые проблемы: примитивные запросы, отсутствие булевой логики, незнание профильных БД; некритическое восприятие источников; компиляция вместо синтеза; бессистемное использование ChatGPT ведёт к плагиату и ошибкам; когнитивная перегрузка. Противоречия: развитие собственных навыков vs делегирование ИИ; академическая честность vs доступность генеративных моделей; польза от рутинных операций vs риск снижения когнитивной активности. Проблемное поле: как встроить ИИ как 'строительные леса' (scaffolding), усиливая компетенции, а не замещая. Дизайн: квазиэксперимент, 2 группы (КГ/ЭГ), pre-test/post-test, 16 недель. Теоретическая рамка (4 опоры): (1) Выготский зона ближайшего развития + скаффолдинг Wood/Bruner/Ross (1976) — ИИ как внешний агент с постепенной передачей ответственности; (2) когнитивная нагрузка Sweller (1988) — ИИ снижает постороннюю нагрузку (поиск, оформление), высвобождая ресурсы на анализ и синтез; (3) распределённое познание; (4) метапознание (Flavell). Экспериментальная гипотеза: ЭГ покажет больший прирост навыков, более качественные обзоры при сохранении оригинальности и снижение когнитивной нагрузки. Метрик\n\n> _sources:_ [art-ae044e0d52 note «Влияние интеграции ИИ-ассистента с поэта…» · high]; [art-f41c531eac slides «ИИ в образовании_ СафинДА,ПановаЕВ.pdf» · medium]; [analysis_json orchestrator_run:ar-eb907bbb88 · high]\n\n### strongest_benevolent\n_frame: F-EDU_ · _epistemic: asserted_\nПроект отвечает на конкретный образовательный дефицит студентов-химиков — низкая культура научного поиска (профильные БД Scopus/WoS/Reaxys/SciFinder/PubMed мало используются) + некритическое восприятие источников + компиляция вместо синтеза. Ключевые сильные ходы: (1) точный выбор модуля без работы с веществами — снимает риск ИИ давать инструкции по опасным операциям (специфическая для химии проблема); (2) теоретическая рамка scaffolding + ЗБР — операциональна: ИИ выполняет функции, которые студент ещё не может, но постепенно передаёт ответственность; (3) четыре опоры (Выготский + Sweller + распределённое познание + метапознание) — не декоративный список, а обоснование выбора инструментов и метрик; (4) индивидуальная работа на первом этапе — 'чистота данных' для оценки эффекта ИИ на отдельного студента; (5) множественные метрики (качество запросов + критическая оценка + оригинальность + NASA-TLX) — защита от single-metric; (6) 16-недельная продолжительность позволяет наблюдать динамику навыков.\n\n> _sources:_ [art-ae044e0d52 note «Влияние интеграции ИИ-ассистента с поэта…» · high]; [art-f41c531eac slides «ИИ в образовании_ СафинДА,ПановаЕВ.pdf» · medium]; [analysis_json orchestrator_run:ar-eb907bbb88 · high]\n\n### v2_mechanism_model\n### Educational Mechanism Model\n\n**Current educational practice:** Модуль поиска + критики литературы: студенты ищут через общий web-поиск (или бессистемно ChatGPT), пишут компилятивный обзор, оформляют ссылки.\n\n**Limitation / failure point:** Низкая культура поиска в Scopus/WoS/Reaxys/SciFinder/PubMed; некритическое доверие; компиляция вместо синтеза; когнитивная перегрузка + плагиат; специфическая для химии проблема ошибок ИИ в формулах.\n\n**Changed activity (что действие меняется):** Студент проходит 16 недель scaffolding-модуля с постепенным уменьшением ИИ-помощи + обязательной проверкой химической корректности выводов ИИ + peer review + антиплагиат.\n\n**Role of AI (компонент механизма):** Scaffolding-помощник: (а) поиск в профильных БД с булевой логикой; (б) framework для критической оценки; (в) структура обзора. НЕ пишет обзор; НЕ даёт инструкций по опасным операциям.\n\n**Role of human (сохранённая функция):** Студент — целевые компетенции (формулировка проблемы, критика, синтез); каждый этап scaffolding — уменьшение делегированного ИИ. Преподаватель — проверка химической корректности + постановка + разбор. Peer review — обязательный.\n\n**Expected competence change:** Прирост качества поисковых запросов (булева логика + профильные БД); критическая оценка статей; синтез обзора; сохранение оригинальности (антиплагиат); переход когнитивной нагрузки от рутинных операций к содержательным.\n\n**Measurement method:** Rubric критической оценки; NASA-TLX per модуль/неделя; антиплагиат; check-list химической корректности; Wilcoxon signed-rank pre/post 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-5fcda37870 · high]; [corpus 2 arts / 24859 chars · high]\n\n---\n\n## Экспериментальный пакет (`30_EXPERIMENT_PACK`)\n\n### research_gaps\n- {\"gap_id\": \"rg-e381fd4118\", \"analysis_run_id\": \"ar-eb907bbb88\", \"parent_operation\": \"position_invocation:piv-2e56bc6f76\", \"what_blocked\": \"Недостаточно разработана теория механизма, связывающего интер\n- {\"gap_id\": \"rg-a9bf2e41e0\", \"analysis_run_id\": \"ar-eb907bbb88\", \"parent_operation\": \"position_invocation:piv-26fe9dd89b\", \"what_blocked\": \"Не хватает ясного описания разбивки функций и операций внутри\n\n> _sources:_ [art-ae044e0d52 note «Влияние интеграции ИИ-ассистента с поэта…» · high]; [art-f41c531eac slides «ИИ в образовании_ СафинДА,ПановаЕВ.pdf» · medium]; [analysis_json orchestrator_run:ar-eb907bbb88 · high]\n\n### threats_to_validity\n- \"UNKNOWN: конкретные инструменты ИИ (ChatGPT / DeepSeek / GigaChat / специализированные для химии) — от выбора зависит точность работы с формулами и механизмами.\"\n- \"UNKNOWN: операциональные механизмы 'постепенной передачи ответственности' — как и когда leса снимаются?\"\n- \"UNKNOWN: критерии распределения студентов на КГ/ЭГ.\"\n- \"UNKNOWN: рубрикатор оценки 'критической оценки статей' — операционализация.\"\n- \"UNKNOWN: как обеспечивается доступ к платным БД (Scopus, Web of Science, Reaxys, SciFinder — большинство платные) для 40 студентов.\"\n- \"UNKNOWN: inter-rater reliability экспертной оценки обзоров.\"\n- \"INSUFFICIENT_EVIDENCE: как обрабатывается специфическая для химии проблема ошибок ИИ в формулах и механизмах.\"\n- \"CONTRADICTION: индивидуальная работа vs теория распределённого познания (которая по сути коллективная) — 'первый этап' индивидуален, но масштабирование на группы отложено.\"\n\n> _sources:_ [art-ae044e0d52 note «Влияние интеграции ИИ-ассистента с поэта…» · high]; [art-f41c531eac slides «ИИ в образовании_ СафинДА,ПановаЕВ.pdf» · medium]; [analysis_json orchestrator_run:ar-eb907bbb88 · high]\n\n### v2_claim_evidence\n### Claim–Evidence Matrix\n\n**FACT** (следует из источников):\n- Авторы: Сафин Д.А., Панова Е.В. · _docx art-ae044e0d52 header_ · conf=high\n- Курс «Научно-проектный семинар», модуль поиска/критики/синтеза литературы; 3 курс «Химия», 2 группы ~40 чел., 16 недель. · _docx §Пространство эксперимента_ · conf=high\n- Модуль намеренно выбран БЕЗ работы с веществами — минимизирует риски безопасности. · _docx §Пространство эксперимента_ · conf=high\n- Теоретическая рамка (4 опоры): Выготский ЗБР + Wood/Bruner/Ross scaffolding + Sweller cognitive load + Flavell metacognition. · _docx §Теоретическая рамка_ · conf=high\n\n**AUTHOR CLAIM** (заявляет автор):\n- ИИ как scaffolding с постепенной передачей ответственности сформирует исследовательские компетенции химиков, а не заменит их. · _docx §Проблемное поле_ · conf=asserted_by_author\n- Индивидуальная работа на первом этапе обеспечивает 'чистоту данных' для оценки эффекта. · _docx §Дизайн_ · conf=asserted_by_author\n\n**ANALYTICAL INFERENCE** (вывод системы):\n- Механизм передачи ответственности от ИИ к студенту (scaffolding transfer) заявлен, но операциональный график по неделям отсутствует — риск 'вечных лесов'. · _system reading — центральный несущий шов_ · conf=high\n- LLM склонны к ошибкам в химических уравнениях (стехиометрия, механизмы); при некритическом восприятии студентом-химиком это опаснее, чем в гуманитарных дисциплинах. · _system DOMAIN-specific risk analysis_ · conf=high\n\n**HYPOTHESIS** (требует проверки):\n- ЭГ показывает статистически более высокий прирост навыков поиска в профильных БД + критической оценки статей vs КГ. · _requires empirical test_ · conf=requires_pilot\n- Обязательное поле 'chemistry_correctness_check' блокирует критические ошибки в ≥ 90% обзоров. · _requires implementation + audit_ · conf=requires_pilot\n\n### v2_failure_analysis\n### Failure Analysis 2.0\n\n**Mechanism Failure** (где механизм не сработает):\n- Scaffolding transfer schedule (когда снимаются 'леса') не операционализирован по неделям — риск вечной поддержки.\n- Химические ошибки ИИ (стехиометрия, механизмы) при некритическом восприятии студентом опаснее гуманитарных.\n- 16 недель = long-term intervention; drop-out risk высок.\n\n**Incentive Failure** (кто как обойдёт):\n- Студенты-химики с сильной ориентацией на 'сделать быстро' могут делегировать всё ИИ, игнорируя scaffolding-протокол.\n- 40 студентов + rubric-оценка + химическая корректность = большой объём для преподавателя.\n\n**Delegation Failure** (что ИИ заберёт у человека):\n- Если ИИ хорошо структурирует обзор, студент теряет навык структурировать сам.\n- Готовые поисковые запросы снимают навык формулировки на профильных БД.\n\n**Measurement Failure** (как решим что успех, ошибочно):\n- 'Критическая оценка' субъективна без rater training.\n- Антиплагиат ловит текстовое совпадение, не концептуальный плагиат.\n\n---\n\n## Гибридная архитектура (`40_HYBRID_ARCHITECTURE_PACK`)\n\n### v2_agentity_audit\n### Agenticity Check\n\n**Verdict — Agent Level: 1** (Adaptive assistant (scaffolding-schedule regulated))\n\n- **Memory (устойчивое состояние):** NO — per-session ИИ; state = журнал студента\n- **Goal (собственная цель):** NO — цель — задача студента\n- **Planning (самостоятельная последовательность):** PARTIAL — scaffolding schedule планирует передачу ответственности, но выполняет преподаватель, не ИИ\n- **Autonomy (действия без запроса):** NO — все действия ИИ — по запросу\n- **Human Gate (где остаётся человек):** YES — преподаватель проверяет химическую корректность + peer review + антиплагиат\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:** Отсутствует чёткая функциональная декомпозиция человеческо-машинного цикла с детализацией операций и ролей, а также недостаточная операционализация ключевых обучающих действий студентов и их изменений\n\n> _sources:_ [db_row project_lineages:lin-5fcda37870 · high]; [analysis_json orchestrator_run:ar-eb907bbb88 · high]\n\n### v2_mve\n### Minimal Viable Experiment\n\n**Hypothesis** (что проверяем): ЭГ, прошедшая scaffolding-модуль с обязательной проверкой химической корректности, демонстрирует статистически более высокий прирост качества обзоров + переход когнитивной нагрузки к содержательным операциям vs КГ (традиционный формат).\n\n**Intervention** (что меняем): ЭГ (~20 студентов) — 16 недель scaffolding с 4-этапной конфигурацией промптов + peer review + antiplagiarism. КГ (~20) — те же 16 недель без scaffolding-schedule.\n\n**Control** (с чем сравниваем): Параллельная группа того же курса, тот же преподаватель.\n\n**Observable change** (что должно измениться): Rubric критической оценки ЭГ > КГ p<0.05; NASA-TLX ЭГ показывает СДВИГ (не только снижение); ≤ 5% плагиата в ЭГ; ≥ 90% обзоров без критических химических ошибок.\n\n**Evidence needed** (какие данные): Институциональный доступ к Scopus/WoS/Reaxys/SciFinder; scaffolding-schedule по неделям; rubric с 2 rater'ами; check-list химической корректности; калибровка rater'ов.\n\n---\n\n## Обсуждения и решения (`60_SEMINAR_DECISION_PACK`)\n\n### frame_tensions\n- {\"tension_id\": \"ft-cd432ddc2d\", \"analysis_run_id\": \"ar-eb907bbb88\", \"frames_involved_json\": \"[\\\"F-PRJ\\\", \\\"F-EDU\\\"]\", \"conflicting_units_json\": null, \"conflicting_criteria_json\": null, \"project_stakes\n- {\"tension_id\": \"ft-decb7791de\", \"analysis_run_id\": \"ar-eb907bbb88\", \"frames_involved_json\": \"[\\\"F-PRJ\\\", \\\"F-AIH\\\"]\", \"conflicting_units_json\": null, \"conflicting_criteria_json\": null, \"project_stakes\n- {\"tension_id\": \"ft-3072cbbc9d\", \"analysis_run_id\": \"ar-eb907bbb88\", \"frames_involved_json\": \"[\\\"F-RES\\\", \\\"F-PRJ\\\"]\", \"conflicting_units_json\": null, \"conflicting_criteria_json\": null, \"project_stakes\n- {\"tension_id\": \"ft-5371a47b5d\", \"analysis_run_id\": \"ar-eb907bbb88\", \"frames_involved_json\": \"[\\\"F-EDU\\\", \\\"F-AIH\\\"]\", \"conflicting_units_json\": null, \"conflicting_criteria_json\": null, \"project_stakes\n- {\"tension_id\": \"ft-c51224dada\", \"analysis_run_id\": \"ar-eb907bbb88\", \"frames_involved_json\": \"[\\\"F-RES\\\", \\\"F-EDU\\\"]\", \"conflicting_units_json\": null, \"conflicting_criteria_json\": null, \"project_stakes\n- {\"tension_id\": \"ft-ba31203bec\", \"analysis_run_id\": \"ar-eb907bbb88\", \"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-5fcda37870 · high]; [analysis_json orchestrator_run:ar-eb907bbb88 · high]\n\n### position_invocations\n- {\"invocation_id\": \"piv-2e56bc6f76\", \"profile_id\": \"SEMINAR_PREP\", \"position_id\": \"SEMINAR_PREP\"}\n- {\"invocation_id\": \"piv-26fe9dd89b\", \"profile_id\": \"SEMINAR_PREP\", \"position_id\": \"SEMINAR_PREP\"}\n\n> _sources:_ [db_row project_lineages:lin-5fcda37870 · high]; [db_row position_invocation_records:piv-2e56bc6f76 · high]; [analysis_json orchestrator_run:ar-eb907bbb88 · high]\n\n---\n\n## Portfolio pattern (`70_PORTFOLIO_PATTERN`)\n\n### portfolio_card\n_frame: PORTFOLIO_ · _epistemic: asserted_\n- **id:** pe-98379065a2\n- **lineage_id:** lin-5fcda37870\n- **readiness_json:** {\"build_status\": \"NO_BUILD\", \"readiness_score\": 0.3, \"no_build_reason\": \"Отсутствует чёткая функциональная декомпозиция человеческо-машинного цикла с детализацией операций и ролей, а также недостаточн\n- **reusable_components_json:** []\n- **infrastructure_needs_json:** []\n- **human_roles_json:** []\n- **created_at:** 2026-08-22 23:42:43\n\n> _sources:_ [db_row project_lineages:lin-5fcda37870 · high]; [analysis_json orchestrator_run:ar-eb907bbb88 · 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- Авторы: Сафин Д.А., Панова Е.В. · _docx art-ae044e0d52 header_ · conf=high\n- Курс «Научно-проектный семинар», модуль поиска/критики/синтеза литературы; 3 курс «Химия», 2 группы ~40 чел., 16 недель. · _docx §Пространство эксперимента_ · conf=high\n- Модуль намеренно выбран БЕЗ работы с веществами — минимизирует риски безопасности. · _docx §Пространство эксперимента_ · conf=high\n- Теоретическая рамка (4 опоры): Выготский ЗБР + Wood/Bruner/Ross scaffolding + Sweller cognitive load + Flavell metacognition. · _docx §Теоретическая рамка_ · conf=high\n\n**AUTHOR CLAIM** (заявляет автор):\n- ИИ как scaffolding с постепенной передачей ответственности сформирует исследовательские компетенции химиков, а не заменит их. · _docx §Проблемное поле_ · conf=asserted_by_author\n- Индивидуальная работа на первом этапе обеспечивает 'чистоту данных' для оценки эффекта. · _docx §Дизайн_ · conf=asserted_by_author\n\n**ANALYTICAL INFERENCE** (вывод системы):\n- Механизм передачи ответственности от ИИ к студенту (scaffolding transfer) заявлен, но операциональный график по неделям отсутствует — риск 'вечных лесов'. · _system reading — центральный несущий шов_ · conf=high\n- LLM склонны к ошибкам в химических уравнениях (стехиометрия, механизмы); при некритическом восприятии студентом-химиком это опаснее, чем в гуманитарных дисциплинах. · _system DOMAIN-specific risk analysis_ · conf=high\n\n**HYPOTHESIS** (требует проверки):\n- ЭГ показывает статистически более высокий прирост навыков поиска в профильных БД + критической оценки статей vs КГ. · _requires empirical test_ · conf=requires_pilot\n- Обязательное поле 'chemistry_correctness_check' блокирует критические ошибки в ≥ 90% обзоров. · _requires implementation + audit_ · conf=requires_pilot\n\n### Educational Mechanism Model\n\n**Current educational practice:** Модуль поиска + критики литературы: студенты ищут через общий web-поиск (или бессистемно ChatGPT), пишут компилятивный обзор, оформляют ссылки.\n\n**Limitation / failure point:** Низкая культура поиска в Scopus/WoS/Reaxys/SciFinder/PubMed; некритическое доверие; компиляция вместо синтеза; когнитивная перегрузка + плагиат; специфическая для химии проблема ошибок ИИ в формулах.\n\n**Changed activity (что действие меняется):** Студент проходит 16 недель scaffolding-модуля с постепенным уменьшением ИИ-помощи + обязательной проверкой химической корректности выводов ИИ + peer review + антиплагиат.\n\n**Role of AI (компонент механизма):** Scaffolding-помощник: (а) поиск в профильных БД с булевой логикой; (б) framework для критической оценки; (в) структура обзора. НЕ пишет обзор; НЕ даёт инструкций по опасным операциям.\n\n**Role of human (сохранённая функция):** Студент — целевые компетенции (формулировка проблемы, критика, синтез); каждый этап scaffolding — уменьшение делегированного ИИ. Преподаватель — проверка химической корректности + постановка + разбор. Peer review — обязательный.\n\n**Expected competence change:** Прирост качества поисковых запросов (булева логика + профильные БД); критическая оценка статей; синтез обзора; сохранение оригинальности (антиплагиат); переход когнитивной нагрузки от рутинных операций к содержательным.\n\n**Measurement method:** Rubric критической оценки; NASA-TLX per модуль/неделя; антиплагиат; check-list химической корректности; Wilcoxon signed-rank pre/post при N≥15 на группу.\n\n### Agenticity Check\n\n**Verdict — Agent Level: 1** (Adaptive assistant (scaffolding-schedule regulated))\n\n- **Memory (устойчивое состояние):** NO — per-session ИИ; state = журнал студента\n- **Goal (собственная цель):** NO — цель — задача студента\n- **Planning (самостоятельная последовательность):** PARTIAL — scaffolding schedule планирует передачу ответственности, но выполняет преподаватель, не ИИ\n- **Autonomy (действия без запроса):** NO — все действия ИИ — по запросу\n- **Human Gate (где остаётся человек):** YES — преподаватель проверяет химическую корректность + peer review + антиплагиат\n\n### Failure Analysis 2.0\n\n**Mechanism Failure** (где механизм не сработает):\n- Scaffolding transfer schedule (когда снимаются 'леса') не операционализирован по неделям — риск вечной поддержки.\n- Химические ошибки ИИ (стехиометрия, механизмы) при некритическом восприятии студентом опаснее гуманитарных.\n- 16 недель = long-term intervention; drop-out risk высок.\n\n**Incentive Failure** (кто как обойдёт):\n- Студенты-химики с сильной ориентацией на 'сделать быстро' могут делегировать всё ИИ, игнорируя scaffolding-протокол.\n- 40 студентов + rubric-оценка + химическая корректность = большой объём для преподавателя.\n\n**Delegation Failure** (что ИИ заберёт у человека):\n- Если ИИ хорошо структурирует обзор, студент теряет навык структурировать сам.\n- Готовые поисковые запросы снимают навык формулировки на профильных БД.\n\n**Measurement Failure** (как решим что успех, ошибочно):\n- 'Критическая оценка' субъективна без rater training.\n- Антиплагиат ловит текстовое совпадение, не концептуальный плагиат.\n\n### Minimal Viable Experiment\n\n**Hypothesis** (что проверяем): ЭГ, прошедшая scaffolding-модуль с обязательной проверкой химической корректности, демонстрирует статистически более высокий прирост качества обзоров + переход когнитивной нагрузки к содержательным операциям vs КГ (традиционный формат).\n\n**Intervention** (что меняем): ЭГ (~20 студентов) — 16 недель scaffolding с 4-этапной конфигурацией промптов + peer review + antiplagiarism. КГ (~20) — те же 16 недель без scaffolding-schedule.\n\n**Control** (с чем сравниваем): Параллельная группа того же курса, тот же преподаватель.\n\n**Observable change** (что должно измениться): Rubric критической оценки ЭГ > КГ p<0.05; NASA-TLX ЭГ показывает СДВИГ (не только снижение); ≤ 5% плагиата в ЭГ; ≥ 90% обзоров без критических химических ошибок.\n\n**Evidence needed** (какие данные): Институциональный доступ к Scopus/WoS/Reaxys/SciFinder; scaffolding-schedule по неделям; rubric с 2 rater'ами; check-list химической корректности; калибровка rater'ов.\n\n### Readiness — 4 tiers\n- **Idea readiness:** STRONG — точный выбор модуля без веществ + scaffolding+ЗБР как рамка + предметно-специфическая защита\n- **Mechanism readiness:** PARTIAL — механизм ясен, но scaffolding transfer schedule не описан\n- **Implementation readiness:** MEDIUM — институциональный доступ к БД + промпт-конфиги ещё требуются\n- **Evaluation readiness:** PARTIAL — rubric+NASA-TLX планируются; калибровка не описана\n","chars":25002,"elapsed_s":0.01,"packages_used":["pkg-1b1dcd6299","pkg-231aea9f5e","pkg-526640d14b","pkg-95d46ee86c","pkg-08db1d7510","pkg-6f5db55cbe","pkg-207566c2f3","pkg-c53d5beb34"],"compiler_run_id":"rcr-ee01c6dbd4"}