{"view":"full_report","lineage_id":"lin-a8b0b8a20b","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: проект пытается одновременно (а) сохранить командную работу с регламентированным ИИ как форму обучения профессиональному диалогу и (б) удержать индивидуальную способность решить банковский кейс без ИИ как критерий сформированности. Разлом возникает потому, что банковское дело по природе — коллективная и инструментальная практика (в реальной работе банкир всегда имеет данные + модели + коллег), а итоговая проверка требует изолированного индивидуального акта, отделяющего компетенцию студента от компетенции инструмента. Это методологически необходимое, но профессионально нерепрезентативное разделение: то, что тест проверяет, — это условная 'бабочка-компетенция', вырванная из живого контекста. Компенсация: командный этап проектируется как реалистичная имитация профессиональной практики, а итоговый тест — как психометрическая процедура на присвоение операции. Оба режима нужны, но существуют в разной онтологии; риск — если критерии индивидуальной пробы окажутся слишком узкими, тест будет измерять способность к академическому упражнению, а не к банковскому решению. Защита: критерии рубрики (аргументация, оригинальность рекомендации, интерпретация) — но открытые вопросы требуют ручной проверки, и здесь возникает subjectivity.\n\n> _sources:_ [art-1228bd563a note «Мирошниченко ОС_описание проекта_23.07.2…» · high]; [art-bc3190c1b3 slides «Мирошниченко ОС_презентация 23.07.2026.p…» · medium]; [art-e0b9263214 note «МирошниченкоОС доработанный проект.docx» · high]; [analysis_json orchestrator_run:ar-2f27115f22 · high]\n\n### identity\n- **lineage_id:** lin-a8b0b8a20b\n- **label:** Мирошниченко О.С. · Регламентированное использование ИИ в расчётных заданиях (v2)\n- **project_id:** miroshnichenko-regulated-ai-v2\n- **current_version_id:** ver-b2566dfb0b\n- **owner:** Мирошниченко О.С.\n\n> _sources:_ [db_row project_lineages:lin-a8b0b8a20b · high]\n\n### protected_core\n_frame: F-PRJ_ · _epistemic: asserted_\nЗащищённое ядро: (1) разделение командного человеко-машинного контура (allowed AI) и индивидуальной пробы (no AI) — это несущий принцип разрешения противоречия «ИИ помогает vs ИИ подменяет»; убрать — и вернётся исходная неразличимость; (2) тесты-близнецы как метод baseline vs post — единственный способ методологически корректно измерить эффект вмешательства без confounding; (3) индивидуальная итоговая задача = новый банковский кейс, требующий отбора данных, расчёта, сравнения альтернатив и последствий — целевая компетенция «принятие обоснованного банковского решения»; (4) журнал взаимодействий с ИИ на командном этапе — обеспечивает след профессиональной операции, без него теряется главное педагогическое основание; (5) множественная операционализация (Q, CE, Eng, Integrity) — редундантность как защита от одной shining metric; (6) три уровня итогового теста (выбор данных из набора + расчёт до 2 знаков + сравнение альтернатив + сравнение последствий) — минимальная триангуляция «может ли студент это без ИИ». Убрать любое — это уже другой проект.\n\n> _sources:_ [art-1228bd563a note «Мирошниченко ОС_описание проекта_23.07.2…» · high]; [art-bc3190c1b3 slides «Мирошниченко ОС_презентация 23.07.2026.p…» · medium]; [art-e0b9263214 note «МирошниченкоОС доработанный проект.docx» · high]; [analysis_json orchestrator_run:ar-2f27115f22 · high]\n\n### readiness\n_frame: F-PRJ_ · _epistemic: asserted_\nГотовность: READINESS_SEMINAR_DISCUSSION → PILOT_READY_AFTER_CLOSURE. Проект имеет теоретическую рамку, дизайн, метрики, определённое ядро. До пилота нужно закрыть 6 UNKNOWN и разрешить 2 contradiction: (1) операционализировать регламент 'партнёр/оппонент' в шагах (это несущий стержень интервенции); (2) валидировать эквивалентность тестов-близнецов на предыдущем потоке или через экспертный обзор; (3) обеспечить рейтерскую согласованность фасилитаторов; (4) решить приоритет CE/Eng/Q как первичного/вторичного outcome (v1 vs v2 разное); (5) minimize desirability bias в NASA-TLX (замер до раскрытия гипотезы или blind rating). При закрытии этих пунктов — готов к пилоту в осеннем семестре 2026 на одном потоке (без КГ) с последующим полным экспериментом весной 2027.\n\n> _sources:_ [art-1228bd563a note «Мирошниченко ОС_описание проекта_23.07.2…» · high]; [art-bc3190c1b3 slides «Мирошниченко ОС_презентация 23.07.2026.p…» · medium]; [art-e0b9263214 note «МирошниченкоОС доработанный проект.docx» · high]; [analysis_json orchestrator_run:ar-2f27115f22 · high]\n\n### v2_readiness_4tier\n### Readiness — 4 tiers\n- **Idea readiness:** STRONG — принцип «сменить единицу оценивания» — методологически глубокая постановка; тесты-близнецы + командный/индивидуальный split — грамотная архитектура\n- **Mechanism readiness:** PARTIAL — механизм описан, но операциональный протокол «партнёр/оппонент» отсутствует — центральный несущий шов; v1/v2 приоритет outcome не разрешён\n- **Implementation readiness:** MEDIUM — теория готова, инструменты (NASA-TLX/UWES/Likert) известные и standardized; нужна разработка (a) промпт-протокола, (b) тестов-близнецов, (c) rubric с rater training. Реалистично сделать за 2-3 месяца до пилота.\n- **Evaluation readiness:** PARTIAL — psychometric инструменты валидированы, но собственный дизайн (эквивалентность близнецов, desirability bias controls) требует пилота на одном потоке до полного эксперимента\n\n---\n\n## Модель проекта (`20_PROJECT_MODEL`)\n\n### literal\n_frame: F-EDU_ · _epistemic: asserted_\nПроект Мирошниченко О.С. (профессор кафедры экономики и финансов ФЭИ ТюмГУ, д.э.н.), «Регламентированное использование ИИ в расчётно-аналитических заданиях». Курс: «Банковское дело 1» (первая половина), 4 курс бакалавриата 38.03.01 Экономика, очная форма, практическое занятие 180 мин, сентябрь-октябрь 2026, работа в группах до 3 человек. Автор диагностирует, что нерегламентированное использование ИИ позволяет студенту получить готовое решение и пройти мимо расчётной, аргументативной и интерпретационной работы; преподаватель видит хороший текст и расчёт, но не имеет надёжного следа происхождения решения. Университет рискует принять достижимый с ИИ продукт за сформированную способность. Исследовательский вопрос (дословно): «Увеличивает ли регламентированное использование ИИ как „партнёра по рассуждению“ и „оппонента“ в составе задания качество выполненного задания (образовательных результатов), когнитивные усилия и вовлеченность по сравнению с традиционной (без ИИ) практикой?». Дизайн: тесты-близнецы (Baseline + пост-тест, эквивалентные по структуре, количеству вопросов, сложности, критериям, единой шкале). Единица анализа — индивидуальное действие по обоснованному принятию банковского решения после участия в командном человеко-машинном контуре; командный продукт остаётся материалом процесса, индивидуальная независимая задача — проверкой присвоенной способности. Итоговый тест: индивидуальный без ИИ и без командных материалов, автоматическая обработка, три уровня (выбор данных из набора, расчёт до второго знака после запятой, сравнение альтернатив, сравнение последствий). Теоретическая рамка: Sweller (когнитивная нагрузка), Выготский (соц-конструктивизм), Mezirow (трансформационное обучение), Schön (рефлексия над действием); измерение — NASA-TLX (когнитивные усилия), UWES-S / Likert (вовлеченность), рубрики (качество). Основная связь: структурированное AI_use + обязательная валидация AI_non-use → увеличивает CE и Critical Thinking → повышает Q и Eng. Академическая чест\n\n> _sources:_ [art-1228bd563a note «Мирошниченко ОС_описание проекта_23.07.2…» · high]; [art-bc3190c1b3 slides «Мирошниченко ОС_презентация 23.07.2026.p…» · medium]; [art-e0b9263214 note «МирошниченкоОС доработанный проект.docx» · high]; [analysis_json orchestrator_run:ar-2f27115f22 · high]\n\n### strongest_benevolent\n_frame: F-EDU_ · _epistemic: asserted_\nСильнейшая доброжелательная реконструкция: проект решает не «как использовать ИИ в обучении», а более узкую и продуктивную проблему — как переопределить единицу оценивания так, чтобы наличие/отсутствие ИИ не искажало сигнал о сформированной способности. Ключевые ходы: (1) разделение командного процесса (где ИИ разрешён и регламентирован) и индивидуального итога (где ИИ и командные материалы исключены) — это разрешает противоречие через смену единицы, а не через запрет; (2) тесты-близнецы вместо single-shot оценивания — методологически корректный ход, снимающий типовой упрёк «изменение при повторе объясняется научением на самом инструменте»; (3) три уровня итогового теста с расчётом до второго знака и выбором данных из предложенного набора — принудительная работа с точностью и селекцией, воспроизводимая LLM только с явным контекстом (который в итоговом тесте не даётся); (4) множественная операционализация — качество (рубрика), когнитивные усилия (NASA-TLX + время), вовлеченность (UWES-S + фасилитатор), честность (журнал ИИ) — редундантна, но каждая шкала защищена от систематического искажения другими. Проект стоит на серьёзной теоретической рамке (Sweller + Выготский + Mezirow + Schön + Slavin/Johnson) и на психометрической традиции (Кронбах, Кэмпбелл-Стэнли, Вилкоксон) — это не декоративный список, а обоснование выбора конкретных инструментов для каждой измеряемой величины.\n\n> _sources:_ [art-1228bd563a note «Мирошниченко ОС_описание проекта_23.07.2…» · high]; [art-bc3190c1b3 slides «Мирошниченко ОС_презентация 23.07.2026.p…» · medium]; [art-e0b9263214 note «МирошниченкоОС доработанный проект.docx» · high]; [analysis_json orchestrator_run:ar-2f27115f22 · high]\n\n### v2_mechanism_model\n### Educational Mechanism Model\n\n**Current educational practice:** Расчётные задачи по банковскому делу решались в малых группах: разбор логики, построение схем на доске, представление в общем чате. Оценивалась в основном финальный продукт (правильный расчёт + логика).\n\n**Limitation / failure point:** При нерегламентированном доступе к ИИ студенты получают готовый продукт (текст + расчёт) без прохождения операции (проблематизация, отбор данных, расчёт, обоснование, критическая оценка). Преподаватель видит хороший продукт, но не имеет следа процесса. Университет рискует принять достижимый с ИИ продукт за сформированную способность.\n\n**Changed activity (что действие меняется):** Единица оценивания переносится с «финальный продукт группы» на «индивидуальный акт принятия решения на новом кейсе без ИИ и без командных материалов». Командная работа с ИИ сохраняется как форма обучения (партнёр по рассуждению + оппонент), но не как основание для итоговой оценки способности.\n\n**Role of AI (компонент механизма):** Двойная функция: (1) «Партнёр по рассуждению» — реагирует на тезис студента, предлагает альтернативы, проверяет расчёты; (2) «Оппонент» — обязан формулировать контраргументы, а не соглашаться. Обе роли — на командном этапе. На итоговой индивидуальной пробе — ИИ физически исключён.\n\n**Role of human (сохранённая функция):** (a) Студент — формулирует первичный тезис ДО запроса к ИИ; фиксирует в журнале взаимодействий (запрос → ответ → оценка ответа → следующий шаг); финальную индивидуальную пробу проходит без ИИ и без командных материалов. (b) Преподаватель — постановка задачи, разбор результатов, ручная проверка открытых вопросов итогового теста, экспертная оценка по рубрике. (c) Фасилитатор — модерация команды, шкала активности, наблюдение engagement.\n\n**Expected competence change:** Прирост качества принятия банковских решений (rubric-scored) на индивидуальной пробе с новым кейсом; прирост когнитивных усилий (NASA-TLX) в командном этапе; прирост вовлечённости (UWES-SS + Likert); сохранение академической честности (≤ 5% дословных копий из ИИ).\n\n**Measurement method:** Pre/post тест-близнец с валидированной эквивалентностью (пилот на historical cohort или экспертный consensus). Cohen's kappa рубрики ≥ 0.7. Wilcoxon signed-rank для парных сравнений (N≥15 на группу). NASA-TLX измеряется в идеале ДО раскрытия гипотезы студентам (или double-blind rating), чтобы избежать desirability bias.\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-a8b0b8a20b · high]; [corpus 3 arts / 65084 chars · high]\n\n---\n\n## Экспериментальный пакет (`30_EXPERIMENT_PACK`)\n\n### research_gaps\n- {\"gap_id\": \"rg-ee34c6d84c\", \"analysis_run_id\": \"ar-2f27115f22\", \"parent_operation\": \"position_invocation:piv-71438f8a44\", \"what_blocked\": \"Нет данных о том, как именно регламентированное взаимодействи\n- {\"gap_id\": \"rg-b9689eeed3\", \"analysis_run_id\": \"ar-2f27115f22\", \"parent_operation\": \"position_invocation:piv-04fd0c2496\", \"what_blocked\": \"Техническая спецификация шаблона и политика фиксации промежут\n\n> _sources:_ [art-1228bd563a note «Мирошниченко ОС_описание проекта_23.07.2…» · high]; [art-bc3190c1b3 slides «Мирошниченко ОС_презентация 23.07.2026.p…» · medium]; [art-e0b9263214 note «МирошниченкоОС доработанный проект.docx» · high]; [analysis_json orchestrator_run:ar-2f27115f22 · high]\n\n### threats_to_validity\n- \"UNKNOWN: точный размер выборки студентов на курсе и разбиение на КГ/ЭГ. Автор упоминает 'сравнительное исследование', но не описывает распределение.\"\n- \"UNKNOWN: как конкретно будет обеспечена эквивалентность тестов-близнецов — только по формальным характеристикам (число, структура, сложность) или через пилотирование на предыдущих потоках?\"\n- \"UNKNOWN: 'регламент' работы с ИИ на командном этапе описан как 'партнёр по рассуждению' и 'оппонент', но без операционального протокола: что именно студент делает, что делает ИИ, что делает фасилитат\n- \"UNKNOWN: критерии для открытых вопросов итогового теста — если рубрика не операционализирована, ручная проверка вносит вариацию, снижающую сопоставимость.\"\n- \"UNKNOWN: обучение фасилитаторов работе со шкалами Likert / наблюдение — иначе рейтерская согласованность (inter-rater reliability) будет низкой.\"\n- \"UNKNOWN: как измеряется 'время на размышление, исключая время чтения вывода ИИ' — техническая реализация лога требует специального инструмента.\"\n- \"INSUFFICIENT_EVIDENCE: конкретный список расчётных заданий для сентября-октября 2026 — только упомянуты 'банковские кейсы', но контент не описан.\"\n- \"CONTRADICTION_METHODOLOGICAL: NASA-TLX измеряется post-hoc самоотчётом, что чувствительно к desirability bias; при известной студентам гипотезе (структурированное AI_use → более высокие CE) возможен \n\n> _sources:_ [art-1228bd563a note «Мирошниченко ОС_описание проекта_23.07.2…» · high]; [art-bc3190c1b3 slides «Мирошниченко ОС_презентация 23.07.2026.p…» · medium]; [art-e0b9263214 note «МирошниченкоОС доработанный проект.docx» · high]; [analysis_json orchestrator_run:ar-2f27115f22 · high]\n\n### v2_claim_evidence\n### Claim–Evidence Matrix\n\n**FACT** (следует из источников):\n- Автор: Мирошниченко О.С., проф. каф. экономики и финансов ФЭИ ТюмГУ, д.э.н. · _docx art-e0b9263214 header + art-1228bd563a header_ · conf=high\n- Курс: «Банковское дело 1» (1-я половина), 4 курс бакалавриат 38.03.01 Экономика, очная форма, практическое занятие 180 мин. · _docx art-1228bd563a §Пространство эксперимента_ · conf=high\n- Планируемая когорта — 2 параллельные группы (~25-30 чел.) осенью 2026 (сентябрь-октябрь). · _docx design section_ · conf=high\n- Заявленный дизайн: тесты-близнецы (Baseline + Post), эквивалентные по структуре/числу/сложности/критериям, единая шкала. · _docx art-e0b9263214 §Baseline и эмпирический корпус_ · conf=high\n- Теоретическая рамка: Sweller (cognitive load), Выготский (соц-конструктивизм), Mezirow (transformative learning), Schön (рефлексия), Cronbach/Campbell-Stanley/Wilcoxon, Slavin/Johnson (cooperative learning). · _docx art-1228bd563a §Теоретическая рамка_ · conf=high\n- Инструменты измерения: NASA-TLX (когнитивная нагрузка), UWES-SS (вовлеченность), Likert (пост-анкета), rubric (качество). · _docx §Операционализация_ · conf=high\n\n**AUTHOR CLAIM** (заявляет автор):\n- Регламентированное использование ИИ как «партнёра по рассуждению» и «оппонента» повысит качество работы, когнитивные усилия и вовлечённость. · _docx research question + hypothesis_ · conf=asserted_by_author\n- Разделение allowed-AI командного этапа и no-AI индивидуальной пробы решает проблему подмены операции продуктом. · _docx §Единица анализа_ · conf=asserted_by_author\n- Тесты-близнецы обеспечивают методологически корректное сравнение baseline vs post. · _docx §Baseline_ · conf=asserted_by_author_requires_pilot_validation\n\n**ANALYTICAL INFERENCE** (вывод системы):\n- Проект решает не «как использовать ИИ», а более узкую задачу: переопределить единицу оценивания так, чтобы наличие/отсутствие ИИ не искажало сигнал о сформированной способности. · _system reading of Единица анализа section_ · conf=high\n- Теоретическая рамка (5 теорий + 3 методики) — не декоративный список: Sweller → NASA-TLX, Slavin+Johnson → cooperative формат, Cronbach → эквивалентность тестов, Wilcoxon → непараметрика. · _system reading — теории связаны с конкретными инструментами_ · conf=high\n- v1 (14k docx) и v2 (41k docx) расходятся в приоритетах — v1 акцентирует CE+Eng+Critical Thinking+Integrity как измеряемые величины; v2 смещает акцент на тесты-близнецы и рубрики. Приоритет outcome не разрешён. · _diff between art-1228bd563a and art-e0b9263214_ · conf=high\n- NASA-TLX self-report чувствителен к desirability bias при известной студентам гипотезе — может дать эффект социального ожидания вместо реального изменения когнитивной нагрузки. · _system methodological analysis_ · conf=high\n\n**HYPOTHESIS** (требует проверки):\n- Разделение allowed-AI/no-AI действительно даёт валидное измерение сформированной способности, а не только «умение работать без инструмента» (последнее не эквивалентно первому). · _requires validation on post-test scores AND cross-check с внешним ассессмент банковских задач в реальной практике_ · conf=requires_pilot\n- Тесты-близнецы эквивалентны — прирост post vs baseline объясним интервенцией, а не свойствами теста. · _requires pilot на предыдущем потоке или экспертный обзор_ · conf=requires_pilot\n- Операциональный протокол «партнёр по рассуждению» и «оппонент» удерживает роль ИИ без деградации в помощника-ответчика. · _requires prompt engineering + iterated user trials_ · conf=requires_pilot\n\n### v2_failure_analysis\n### Failure Analysis 2.0\n\n**Mechanism Failure** (где механизм не сработает):\n- Промпт-регламент «партнёр по рассуждению» + «оппонент» может деградировать в помощника-ответчика под давлением команды (jailbreaking для скорости).\n- Тесты-близнецы могут оказаться неэквивалентными — если сложность фактически различается, прирост в post интерпретируется как эффект интервенции ошибочно.\n- Индивидуальная итоговая проба может измерять способность работать без инструмента, а не способность принимать банковские решения в реальной практике (где инструменты есть) — валидность метрики под вопросом.\n\n**Incentive Failure** (кто как обойдёт):\n- Студенты могут делить работу в команде: один задаёт вопрос ИИ, другой копирует ответ в отчёт — командный этап становится split вместо cooperative.\n- На итоговой пробе студенты, знающие что оценка = только это, могут игнорировать командный этап.\n- Фасилитаторы, оценивающие engagement по шкале активности, могут завышать баллы командам, работающим громко и много — не связано с cognitive effort.\n\n**Delegation Failure** (что ИИ заберёт у человека):\n- Если ИИ хорошо валидирует расчёты — студент делегирует функцию проверки собственных вычислений; ручная перепроверка становится ритуалом.\n- «Оппонент» через ИИ снимает необходимость искать собственные контраргументы — студент учится реагировать на готовый контр, не порождать его сам.\n- Журнал взаимодействий может стать формальностью — заполняется постфактум для галочки.\n\n**Measurement Failure** (как решим что успех, ошибочно):\n- NASA-TLX self-report + известная гипотеза → desirability bias (студенты ЭГ ответят «когнитивно усилий стало больше», потому что это ожидается).\n- UWES-SS даёт trait engagement, а нужен state — измерения по всему семестру, не одноразовые.\n- Rubric без rater training + inter-rater kappa даст субъективные оценки; при одном преподавателе-оценщике — full bias.\n- Успех может быть объявлен если студенты научились имитировать pattern ответа, ожидаемый рубрикой.\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 (партнёр по рассуждению + промпт-регулируемый оппонент))\n\n- **Memory (устойчивое состояние):** NO — ИИ используется как chat-partner в моменте; журнал диалогов ведёт студент, не ИИ\n- **Goal (собственная цель):** NO — цель определяется задачей курса; ИИ не имеет собственной\n- **Planning (самостоятельная последовательность):** NO — ИИ реагирует на запросы студента, не строит план действий\n- **Autonomy (действия без запроса):** NO — все взаимодействия инициируются студентом; ИИ отвечает после запроса\n- **Human Gate (где остаётся человек):** YES — преподаватель ставит задачу + оценивает; студент держит первичный тезис; итоговая проба физически изолирована от ИИ\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:** Отсутствуют чёткие доказательства самостоятельной мыслительной работы студента с фиксацией промежуточных результатов и ответственностью за решения; риск Output-as-Learning, где итоговый продукт может \n\n> _sources:_ [db_row project_lineages:lin-a8b0b8a20b · high]; [analysis_json orchestrator_run:ar-2f27115f22 · high]\n\n### v2_mve\n### Minimal Viable Experiment\n\n**Hypothesis** (что проверяем): На новом (не входящем в командные) банковском кейсе индивидуальный балл ЭГ (командная работа с регламентированным AI, no-AI итог) статистически выше баллов КГ (традиционный формат без AI) по рубрике корректности + аргументации, при контролируемом времени и без разрыва по dropouts.\n\n**Intervention** (что меняем): Одно занятие 180 мин по «Банковское дело 1» осенью 2026: ЭГ работает в командах 3 чел. с ИИ в двух ролях (партнёр + оппонент) по промпт-регламенту + журнал взаимодействий, затем 45 мин индивидуального теста без ИИ.\n\n**Control** (с чем сравниваем): Параллельная группа (КГ, ~15 чел.) — то же занятие с той же задачей, командная работа без ИИ, тот же 45-мин индивидуальный тест. Тот же преподаватель, те же расчётные задачи на баselинe.\n\n**Observable change** (что должно измениться): (a) Средний балл rubric ЭГ выше КГ на индивидуальной пробе p<0.05 (Wilcoxon, N≥15 на группу). (b) NASA-TLX в командном этапе ЭГ показывает СДВИГ нагрузки от рутинных операций (поиск, оформление) к содержательным (анализ, синтез) — не только «меньше нагрузки». (c) ≤ 5% дословных копий из ИИ в командных материалах ЭГ.\n\n**Evidence needed** (какие данные): (1) Rater training + inter-rater kappa ≥ 0.7 для рубрики. (2) Валидация эквивалентности тестов-близнецов на historical cohort. (3) Логи всех промпт-взаимодействий (для audit dropout из режима). (4) Замер NASA-TLX ДО раскрытия гипотезы студентам (или blind rating). (5) Отчёт fasсilitator'а с чек-листом engagement событий (не self-report).\n\n---\n\n## Обсуждения и решения (`60_SEMINAR_DECISION_PACK`)\n\n### frame_tensions\n- {\"tension_id\": \"ft-bf89bdc585\", \"analysis_run_id\": \"ar-2f27115f22\", \"frames_involved_json\": \"[\\\"F-PRJ\\\", \\\"F-EDU\\\"]\", \"conflicting_units_json\": null, \"conflicting_criteria_json\": null, \"project_stakes\n- {\"tension_id\": \"ft-43b3d3d64f\", \"analysis_run_id\": \"ar-2f27115f22\", \"frames_involved_json\": \"[\\\"F-PRJ\\\", \\\"F-AIH\\\"]\", \"conflicting_units_json\": null, \"conflicting_criteria_json\": null, \"project_stakes\n- {\"tension_id\": \"ft-4c71a9bbd1\", \"analysis_run_id\": \"ar-2f27115f22\", \"frames_involved_json\": \"[\\\"F-RES\\\", \\\"F-PRJ\\\"]\", \"conflicting_units_json\": null, \"conflicting_criteria_json\": null, \"project_stakes\n- {\"tension_id\": \"ft-c2c22f2045\", \"analysis_run_id\": \"ar-2f27115f22\", \"frames_involved_json\": \"[\\\"F-EDU\\\", \\\"F-AIH\\\"]\", \"conflicting_units_json\": null, \"conflicting_criteria_json\": null, \"project_stakes\n- {\"tension_id\": \"ft-eea8c4e930\", \"analysis_run_id\": \"ar-2f27115f22\", \"frames_involved_json\": \"[\\\"F-RES\\\", \\\"F-EDU\\\"]\", \"conflicting_units_json\": null, \"conflicting_criteria_json\": null, \"project_stakes\n- {\"tension_id\": \"ft-9b0444bd5a\", \"analysis_run_id\": \"ar-2f27115f22\", \"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-a8b0b8a20b · high]; [analysis_json orchestrator_run:ar-2f27115f22 · high]\n\n### position_invocations\n- {\"invocation_id\": \"piv-71438f8a44\", \"profile_id\": \"SEMINAR_PREP\", \"position_id\": \"SEMINAR_PREP\"}\n- {\"invocation_id\": \"piv-04fd0c2496\", \"profile_id\": \"SEMINAR_PREP\", \"position_id\": \"SEMINAR_PREP\"}\n\n> _sources:_ [db_row project_lineages:lin-a8b0b8a20b · high]; [db_row position_invocation_records:piv-71438f8a44 · high]; [analysis_json orchestrator_run:ar-2f27115f22 · high]\n\n---\n\n## Portfolio pattern (`70_PORTFOLIO_PATTERN`)\n\n### portfolio_card\n_frame: PORTFOLIO_ · _epistemic: asserted_\n- **id:** pe-bbde523975\n- **lineage_id:** lin-a8b0b8a20b\n- **readiness_json:** {\"build_status\": \"NO_BUILD\", \"readiness_score\": 0.3, \"no_build_reason\": \"Отсутствуют чёткие доказательства самостоятельной мыслительной работы студента с фиксацией промежуточных результатов и ответств\n- **reusable_components_json:** []\n- **infrastructure_needs_json:** []\n- **human_roles_json:** []\n- **created_at:** 2026-08-22 23:41:05\n\n> _sources:_ [db_row project_lineages:lin-a8b0b8a20b · high]; [analysis_json orchestrator_run:ar-2f27115f22 · 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- Автор: Мирошниченко О.С., проф. каф. экономики и финансов ФЭИ ТюмГУ, д.э.н. · _docx art-e0b9263214 header + art-1228bd563a header_ · conf=high\n- Курс: «Банковское дело 1» (1-я половина), 4 курс бакалавриат 38.03.01 Экономика, очная форма, практическое занятие 180 мин. · _docx art-1228bd563a §Пространство эксперимента_ · conf=high\n- Планируемая когорта — 2 параллельные группы (~25-30 чел.) осенью 2026 (сентябрь-октябрь). · _docx design section_ · conf=high\n- Заявленный дизайн: тесты-близнецы (Baseline + Post), эквивалентные по структуре/числу/сложности/критериям, единая шкала. · _docx art-e0b9263214 §Baseline и эмпирический корпус_ · conf=high\n- Теоретическая рамка: Sweller (cognitive load), Выготский (соц-конструктивизм), Mezirow (transformative learning), Schön (рефлексия), Cronbach/Campbell-Stanley/Wilcoxon, Slavin/Johnson (cooperative learning). · _docx art-1228bd563a §Теоретическая рамка_ · conf=high\n- Инструменты измерения: NASA-TLX (когнитивная нагрузка), UWES-SS (вовлеченность), Likert (пост-анкета), rubric (качество). · _docx §Операционализация_ · conf=high\n\n**AUTHOR CLAIM** (заявляет автор):\n- Регламентированное использование ИИ как «партнёра по рассуждению» и «оппонента» повысит качество работы, когнитивные усилия и вовлечённость. · _docx research question + hypothesis_ · conf=asserted_by_author\n- Разделение allowed-AI командного этапа и no-AI индивидуальной пробы решает проблему подмены операции продуктом. · _docx §Единица анализа_ · conf=asserted_by_author\n- Тесты-близнецы обеспечивают методологически корректное сравнение baseline vs post. · _docx §Baseline_ · conf=asserted_by_author_requires_pilot_validation\n\n**ANALYTICAL INFERENCE** (вывод системы):\n- Проект решает не «как использовать ИИ», а более узкую задачу: переопределить единицу оценивания так, чтобы наличие/отсутствие ИИ не искажало сигнал о сформированной способности. · _system reading of Единица анализа section_ · conf=high\n- Теоретическая рамка (5 теорий + 3 методики) — не декоративный список: Sweller → NASA-TLX, Slavin+Johnson → cooperative формат, Cronbach → эквивалентность тестов, Wilcoxon → непараметрика. · _system reading — теории связаны с конкретными инструментами_ · conf=high\n- v1 (14k docx) и v2 (41k docx) расходятся в приоритетах — v1 акцентирует CE+Eng+Critical Thinking+Integrity как измеряемые величины; v2 смещает акцент на тесты-близнецы и рубрики. Приоритет outcome не разрешён. · _diff between art-1228bd563a and art-e0b9263214_ · conf=high\n- NASA-TLX self-report чувствителен к desirability bias при известной студентам гипотезе — может дать эффект социального ожидания вместо реального изменения когнитивной нагрузки. · _system methodological analysis_ · conf=high\n\n**HYPOTHESIS** (требует проверки):\n- Разделение allowed-AI/no-AI действительно даёт валидное измерение сформированной способности, а не только «умение работать без инструмента» (последнее не эквивалентно первому). · _requires validation on post-test scores AND cross-check с внешним ассессмент банковских задач в реальной практике_ · conf=requires_pilot\n- Тесты-близнецы эквивалентны — прирост post vs baseline объясним интервенцией, а не свойствами теста. · _requires pilot на предыдущем потоке или экспертный обзор_ · conf=requires_pilot\n- Операциональный протокол «партнёр по рассуждению» и «оппонент» удерживает роль ИИ без деградации в помощника-ответчика. · _requires prompt engineering + iterated user trials_ · conf=requires_pilot\n\n### Educational Mechanism Model\n\n**Current educational practice:** Расчётные задачи по банковскому делу решались в малых группах: разбор логики, построение схем на доске, представление в общем чате. Оценивалась в основном финальный продукт (правильный расчёт + логика).\n\n**Limitation / failure point:** При нерегламентированном доступе к ИИ студенты получают готовый продукт (текст + расчёт) без прохождения операции (проблематизация, отбор данных, расчёт, обоснование, критическая оценка). Преподаватель видит хороший продукт, но не имеет следа процесса. Университет рискует принять достижимый с ИИ продукт за сформированную способность.\n\n**Changed activity (что действие меняется):** Единица оценивания переносится с «финальный продукт группы» на «индивидуальный акт принятия решения на новом кейсе без ИИ и без командных материалов». Командная работа с ИИ сохраняется как форма обучения (партнёр по рассуждению + оппонент), но не как основание для итоговой оценки способности.\n\n**Role of AI (компонент механизма):** Двойная функция: (1) «Партнёр по рассуждению» — реагирует на тезис студента, предлагает альтернативы, проверяет расчёты; (2) «Оппонент» — обязан формулировать контраргументы, а не соглашаться. Обе роли — на командном этапе. На итоговой индивидуальной пробе — ИИ физически исключён.\n\n**Role of human (сохранённая функция):** (a) Студент — формулирует первичный тезис ДО запроса к ИИ; фиксирует в журнале взаимодействий (запрос → ответ → оценка ответа → следующий шаг); финальную индивидуальную пробу проходит без ИИ и без командных материалов. (b) Преподаватель — постановка задачи, разбор результатов, ручная проверка открытых вопросов итогового теста, экспертная оценка по рубрике. (c) Фасилитатор — модерация команды, шкала активности, наблюдение engagement.\n\n**Expected competence change:** Прирост качества принятия банковских решений (rubric-scored) на индивидуальной пробе с новым кейсом; прирост когнитивных усилий (NASA-TLX) в командном этапе; прирост вовлечённости (UWES-SS + Likert); сохранение академической честности (≤ 5% дословных копий из ИИ).\n\n**Measurement method:** Pre/post тест-близнец с валидированной эквивалентностью (пилот на historical cohort или экспертный consensus). Cohen's kappa рубрики ≥ 0.7. Wilcoxon signed-rank для парных сравнений (N≥15 на группу). NASA-TLX измеряется в идеале ДО раскрытия гипотезы студентам (или double-blind rating), чтобы избежать desirability bias.\n\n### Agenticity Check\n\n**Verdict — Agent Level: 1** (Adaptive assistant (партнёр по рассуждению + промпт-регулируемый оппонент))\n\n- **Memory (устойчивое состояние):** NO — ИИ используется как chat-partner в моменте; журнал диалогов ведёт студент, не ИИ\n- **Goal (собственная цель):** NO — цель определяется задачей курса; ИИ не имеет собственной\n- **Planning (самостоятельная последовательность):** NO — ИИ реагирует на запросы студента, не строит план действий\n- **Autonomy (действия без запроса):** NO — все взаимодействия инициируются студентом; ИИ отвечает после запроса\n- **Human Gate (где остаётся человек):** YES — преподаватель ставит задачу + оценивает; студент держит первичный тезис; итоговая проба физически изолирована от ИИ\n\n### Failure Analysis 2.0\n\n**Mechanism Failure** (где механизм не сработает):\n- Промпт-регламент «партнёр по рассуждению» + «оппонент» может деградировать в помощника-ответчика под давлением команды (jailbreaking для скорости).\n- Тесты-близнецы могут оказаться неэквивалентными — если сложность фактически различается, прирост в post интерпретируется как эффект интервенции ошибочно.\n- Индивидуальная итоговая проба может измерять способность работать без инструмента, а не способность принимать банковские решения в реальной практике (где инструменты есть) — валидность метрики под вопросом.\n\n**Incentive Failure** (кто как обойдёт):\n- Студенты могут делить работу в команде: один задаёт вопрос ИИ, другой копирует ответ в отчёт — командный этап становится split вместо cooperative.\n- На итоговой пробе студенты, знающие что оценка = только это, могут игнорировать командный этап.\n- Фасилитаторы, оценивающие engagement по шкале активности, могут завышать баллы командам, работающим громко и много — не связано с cognitive effort.\n\n**Delegation Failure** (что ИИ заберёт у человека):\n- Если ИИ хорошо валидирует расчёты — студент делегирует функцию проверки собственных вычислений; ручная перепроверка становится ритуалом.\n- «Оппонент» через ИИ снимает необходимость искать собственные контраргументы — студент учится реагировать на готовый контр, не порождать его сам.\n- Журнал взаимодействий может стать формальностью — заполняется постфактум для галочки.\n\n**Measurement Failure** (как решим что успех, ошибочно):\n- NASA-TLX self-report + известная гипотеза → desirability bias (студенты ЭГ ответят «когнитивно усилий стало больше», потому что это ожидается).\n- UWES-SS даёт trait engagement, а нужен state — измерения по всему семестру, не одноразовые.\n- Rubric без rater training + inter-rater kappa даст субъективные оценки; при одном преподавателе-оценщике — full bias.\n- Успех может быть объявлен если студенты научились имитировать pattern ответа, ожидаемый рубрикой.\n\n### Minimal Viable Experiment\n\n**Hypothesis** (что проверяем): На новом (не входящем в командные) банковском кейсе индивидуальный балл ЭГ (командная работа с регламентированным AI, no-AI итог) статистически выше баллов КГ (традиционный формат без AI) по рубрике корректности + аргументации, при контролируемом времени и без разрыва по dropouts.\n\n**Intervention** (что меняем): Одно занятие 180 мин по «Банковское дело 1» осенью 2026: ЭГ работает в командах 3 чел. с ИИ в двух ролях (партнёр + оппонент) по промпт-регламенту + журнал взаимодействий, затем 45 мин индивидуального теста без ИИ.\n\n**Control** (с чем сравниваем): Параллельная группа (КГ, ~15 чел.) — то же занятие с той же задачей, командная работа без ИИ, тот же 45-мин индивидуальный тест. Тот же преподаватель, те же расчётные задачи на баselинe.\n\n**Observable change** (что должно измениться): (a) Средний балл rubric ЭГ выше КГ на индивидуальной пробе p<0.05 (Wilcoxon, N≥15 на группу). (b) NASA-TLX в командном этапе ЭГ показывает СДВИГ нагрузки от рутинных операций (поиск, оформление) к содержательным (анализ, синтез) — не только «меньше нагрузки». (c) ≤ 5% дословных копий из ИИ в командных материалах ЭГ.\n\n**Evidence needed** (какие данные): (1) Rater training + inter-rater kappa ≥ 0.7 для рубрики. (2) Валидация эквивалентности тестов-близнецов на historical cohort. (3) Логи всех промпт-взаимодействий (для audit dropout из режима). (4) Замер NASA-TLX ДО раскрытия гипотезы студентам (или blind rating). (5) Отчёт fasсilitator'а с чек-листом engagement событий (не self-report).\n\n### Readiness — 4 tiers\n- **Idea readiness:** STRONG — принцип «сменить единицу оценивания» — методологически глубокая постановка; тесты-близнецы + командный/индивидуальный split — грамотная архитектура\n- **Mechanism readiness:** PARTIAL — механизм описан, но операциональный протокол «партнёр/оппонент» отсутствует — центральный несущий шов; v1/v2 приоритет outcome не разрешён\n- **Implementation readiness:** MEDIUM — теория готова, инструменты (NASA-TLX/UWES/Likert) известные и standardized; нужна разработка (a) промпт-протокола, (b) тестов-близнецов, (c) rubric с rater training. Реалистично сделать за 2-3 месяца до пилота.\n- **Evaluation readiness:** PARTIAL — psychometric инструменты валидированы, но собственный дизайн (эквивалентность близнецов, desirability bias controls) требует пилота на одном потоке до полного эксперимента\n","chars":36702,"elapsed_s":0.0,"packages_used":["pkg-2e5df58370","pkg-1bd5a219e3","pkg-8742403d42","pkg-e3621f977c","pkg-06090a01ae","pkg-f887b77673","pkg-d45bce66d1","pkg-3afc8c7471"],"compiler_run_id":"rcr-9aaf52a650"}