{"view":"full_report","lineage_id":"lin-d5c94da23e","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: симулятор с реальными объектами и макро-данными требует непрерывного обновления рыночных данных и корректной модели последствий (арендные ставки, вакантность, налоги, ремонт, ликвидность). Если симулятор упрощает модель — теряется дидактическая ценность (студенты научатся играть в упрощение, а не понимать рынок); если моделирует полностью — становится отдельным BUILD-проектом, недоступным одному преподавателю за один семестр. Разлом также в том, что реальные объекты быстро устаревают в данных (через полгода объявления удалены с ЦИАН), что делает воспроизводимость эксперимента ограниченной. Компенсация — фиксировать выборку объектов на момент старта курса как snapshot + использовать готовые макро-прогнозы (ЦБ РФ, Росстат, Дом.РФ) вместо live-feed.\n\n> _sources:_ [art-6f04b38fc1 note «_Инвестиционный симулятор рынка недвижи…» · high]; [art-771dc95c31 slides «_Инвестиционный симулятор рынка недвижи…» · medium]; [analysis_json orchestrator_run:ar-f9859e0e20 · high]\n\n### identity\n- **lineage_id:** lin-d5c94da23e\n- **label:** Инвестиционный симулятор рынка недвижимости\n- **project_id:** real-estate-investment-simulator\n- **current_version_id:** ver-3708fd3ca5\n\n> _sources:_ [db_row project_lineages:lin-d5c94da23e · high]\n\n### protected_core\n_frame: F-PRJ_ · _epistemic: asserted_\nЗащищённое ядро: (1) курс = общеуниверситетский электив по недвижимости, не спецкурс для финансистов — предполагает разнородную студенческую аудиторию; (2) 10-раундная структура симуляции с горизонтом = 1 год за раунд — минимальная длина для проявления макро-эффектов; (3) реальные объекты из открытых источников (ЦИАН, Авито) — заземление; (4) команды по 2-4 человека — имитация инвестиционных команд; (5) защита стратегии в конце — принудительная рефлексия и обоснование решений; (6) множественная метрика (экспертный балл + точность прогноза + финансовый результат) — защита от single-metric оптимизации студентами.\n\n> _sources:_ [art-6f04b38fc1 note «_Инвестиционный симулятор рынка недвижи…» · high]; [art-771dc95c31 slides «_Инвестиционный симулятор рынка недвижи…» · medium]; [analysis_json orchestrator_run:ar-f9859e0e20 · high]\n\n### readiness\n_frame: F-PRJ_ · _epistemic: asserted_\nГотовность: READINESS_SEMINAR_DISCUSSION → PILOT_REQUIRES_SIMULATOR_DECISION. Проект имеет методологически корректный дизайн, теоретическую рамку, ясные метрики. До пилота критически важно решить вопрос симулятора: (a) готовый продукт (например, real-estate simulation platform), (b) LLM с промпт-конфигом и сценарными карточками (легковесно, но менее realistично), (c) собственная разработка (год работы, вне рамок семестра). Рекомендация — вариант (b) для семестрового пилота с фиксированным snapshot объектов; переход к (a) или (c) после подтверждения педагогической ценности.\n\n> _sources:_ [art-6f04b38fc1 note «_Инвестиционный симулятор рынка недвижи…» · high]; [art-771dc95c31 slides «_Инвестиционный симулятор рынка недвижи…» · medium]; [analysis_json orchestrator_run:ar-f9859e0e20 · high]\n\n### v2_readiness_4tier\n### Readiness — 4 tiers\n- **Idea readiness:** STRONG — чёткий диагноз проблемы + operational answer через ускоренное время\n- **Mechanism readiness:** PARTIAL — механизм ясен, но решение по симулятору (готовый/LLM/собственный) не сделано\n- **Implementation readiness:** WEAK — нет реализации ни одной из трёх опций симулятора\n- **Evaluation readiness:** PARTIAL — метрики есть, rater calibration не запланирован\n\n---\n\n## Модель проекта (`20_PROJECT_MODEL`)\n\n### literal\n_frame: F-EDU_ · _epistemic: asserted_\nПроект «Инвестиционный симулятор рынка недвижимости», автор Вилков И.Н. Курс — общеуниверситетский электив «Экономика и управление недвижимостью» (РПД и ОМ приложены). Формат: 16 ч лекций + 34 ч практики. В рамках эксперимента студенты работают в командах по 2-4 чел., 20-30 участников. Основное противоречие: студенты усваивают теорию и алгоритмы оценки, но не умеют применять их в динамичной, рисковой среде; макроэкономические шоки (инфляция, ставки, кризисы) не отражаются в статичных кейсах; нет опыта управления портфелем и выбора между стратегиями (флиппинг, аренда, инвестфонды); долгосрочные последствия (5-летний горизонт) не моделируются. Исследовательский вопрос: 'Как использование ИИ-симулятора инвестора на рынке недвижимости (с загрузкой реальных макроэкономических данных и сценариев) влияет на способность студентов обоснованно принимать инвестиционные решения, оценивать риски и прогнозировать финансовые результаты в условиях неопределённости?'. Дизайн: квазиэксперимент со смешанным дизайном pre/post на одном потоке, с возможностью КГ/ЭГ подгрупп. Этапы: T0 стандартный кейс + анкетирование → обучение + инструкция симулятора → 10 раундов (каждый раунд = 1 год) с реальными объектами (ЦИАН, Авито) → T1 аналогичный кейс с новыми данными + защита стратегии + повторное анкетирование. Симулятор: гибридная архитектура (по тексту). Метрики: экспертный балл (аргументированность выбора, источники данных, альтернативные стратегии, риск кредитного плеча), точность прогноза (сравнение заявленной доходности с полученной от симулятора), финансовый результат (итоговый капитал после 10 раундов), вовлечённость (опросник). Статистика: t-критерий для зависимых выборок + качественный анализ презентаций. Теоретическая рамка: Леонтьев/Engeström (деятельность), Lave/Wenger (ситуационное обучение), Sweller (когнитивная нагрузка), конструктивизм. Гипотеза: внедрение симулятора приводит к статистически значимому повышению качества обоснования решений и точности прогнозирования.\n\n> _sources:_ [art-6f04b38fc1 note «_Инвестиционный симулятор рынка недвижи…» · high]; [art-771dc95c31 slides «_Инвестиционный симулятор рынка недвижи…» · medium]; [analysis_json orchestrator_run:ar-f9859e0e20 · high]\n\n### strongest_benevolent\n_frame: F-EDU_ · _epistemic: asserted_\nСильнейшая доброжелательная реконструкция: проект отвечает на конкретный образовательный дефицит — статичные кейсы недвижимости не моделируют то, чем недвижимость отличается от других инвестиционных активов (длинный горизонт, инерция, макро-чувствительность). Симулятор с 10 раундами по году каждый — методологически правильный ответ: ускоряет цикл обратной связи с ~10 лет реальности до 2-3 практических занятий, при этом сохраняя причинно-следственную связь между решением и последствиями. Использование реальных объектов с ЦИАН/Авито заземляет упражнение в наблюдаемом рынке, а не в абстракции. Теоретическая рамка (Леонтьев + Lave/Wenger + Sweller) — не декоративная: деятельностный подход обосновывает симулятор как opredmedствующий инструмент, ситуационное — реалистичность среды, когнитивная нагрузка — освобождение от рутинных расчётов для стратегического мышления. Дизайн pre/post с защитой стратегии в конце — базовая методологическая корректность.\n\n> _sources:_ [art-6f04b38fc1 note «_Инвестиционный симулятор рынка недвижи…» · high]; [art-771dc95c31 slides «_Инвестиционный симулятор рынка недвижи…» · medium]; [analysis_json orchestrator_run:ar-f9859e0e20 · high]\n\n### v2_mechanism_model\n### Educational Mechanism Model\n\n**Current educational practice:** Статичные кейсы недвижимости на практических занятиях — расчёт NPV/IRR по фиксированным данным, разбор в группе.\n\n**Limitation / failure point:** Студенты не сталкиваются с макроэкономическими шоками, изменением рынка со временем, необходимостью учитывать долгосрочные последствия и портфельное управление. Нет опыта работы с неполной информацией.\n\n**Changed activity (что действие меняется):** Студент вместо разового расчёта NPV проходит 10 раундов инвестиционных решений (покупка/продажа/аренда/кредит) с макро-сценариями каждый раунд и защитой финальной стратегии.\n\n**Role of AI (компонент механизма):** Симулятор — применяет фиксированные правила расчёта (аренда, налоги, кредит) + разыгрывает макро-сценарии. НЕ даёт стратегических рекомендаций.\n\n**Role of human (сохранённая функция):** Студенческая команда — все стратегические решения; финальная защита стратегии перед комиссией. Преподаватель — постановка правил + модерация защиты. Экспертное вознаграждение эксперта не описано.\n\n**Expected competence change:** Способность обосновывать инвестиционные решения в условиях неопределённости; повышение точности прогнозов доходности; учёт налоговой оптимизации.\n\n**Measurement method:** Экспертный балл по рубрике (аргументированность выбора, источники данных, альтернативные стратегии, риск кредитного плеча), точность прогноза (заявленная vs симулированная доходность), финальный капитал, опросник вовлечённости. t-test для зависимых выборок.\n\n---\n\n## Источники, evidence и аналоги (`10_EVIDENCE_PROVENANCE_ANALOGS`)\n\n### corpus_summary\n- **versions:** 4\n- **positions:** 2\n- **frames:** 4\n\n> _sources:_ [db_row project_lineages:lin-d5c94da23e · high]; [corpus 2 arts / 28072 chars · high]\n\n---\n\n## Экспериментальный пакет (`30_EXPERIMENT_PACK`)\n\n### research_gaps\n- {\"gap_id\": \"rg-b01f81a2e1\", \"analysis_run_id\": \"ar-f9859e0e20\", \"parent_operation\": \"position_invocation:piv-1c046cdec7\", \"what_blocked\": \"Отсутствует точное определение и операционализация изменяемой\n- {\"gap_id\": \"rg-60d4d2c1f0\", \"analysis_run_id\": \"ar-f9859e0e20\", \"parent_operation\": \"position_invocation:piv-a0fda4e1ac\", \"what_blocked\": \"Не хватает ясности по критериям и процедурам оценки решений в\n\n> _sources:_ [art-6f04b38fc1 note «_Инвестиционный симулятор рынка недвижи…» · high]; [art-771dc95c31 slides «_Инвестиционный симулятор рынка недвижи…» · medium]; [analysis_json orchestrator_run:ar-f9859e0e20 · high]\n\n### threats_to_validity\n- \"UNKNOWN: техническая реализация симулятора — собственная разработка, готовый продукт, LLM с промпт-конфигом? От выбора зависит realistичность.\"\n- \"UNKNOWN: источник макроэкономических прогнозов (ЦБ РФ / Росстат / Дом.РФ / собственная модель) и валидация их корректности.\"\n- \"UNKNOWN: критерии распределения на КГ/ЭГ (или historical baseline с предыдущего потока).\"\n- \"UNKNOWN: операционализация 'обоснованности' и 'точности' в экспертной оценке — рубрика или субъективная шкала.\"\n- \"UNKNOWN: как обеспечивается сравнимость T0 и T1 кейсов при разных исходных данных.\"\n- \"UNKNOWN: inter-rater reliability экспертов при оценке защиты стратегий.\"\n- \"INSUFFICIENT_EVIDENCE: как решается вопрос устаревания реальных объектов на ЦИАН/Авито после запуска курса.\"\n- \"CONTRADICTION_SCOPE: разработка симулятора с полноценной моделью рынка требует существенно больше ресурсов, чем 1 преподаватель за 1 семестр; либо готовый инструмент, либо радикальное упрощение до сц\n\n> _sources:_ [art-6f04b38fc1 note «_Инвестиционный симулятор рынка недвижи…» · high]; [art-771dc95c31 slides «_Инвестиционный симулятор рынка недвижи…» · medium]; [analysis_json orchestrator_run:ar-f9859e0e20 · high]\n\n### v2_claim_evidence\n### Claim–Evidence Matrix\n\n**FACT** (следует из источников):\n- Курс — общеуниверситетский электив «Экономика и управление недвижимостью», 16 ч лекций + 34 ч практических. · _docx art-6f04b38fc1 §Пространство эксперимента_ · conf=high\n- 10-раундная структура симуляции (1 раунд = 1 год); участники — команды 2-4 чел., 20-30 студентов. · _docx §Дизайн_ · conf=high\n- Реальные объекты недвижимости из открытых источников (ЦИАН, Авито) + макро-прогнозы (ЦБ РФ, Росстат, Дом.РФ). · _docx §Метод_ · conf=high\n\n**AUTHOR CLAIM** (заявляет автор):\n- Симулятор с реальными объектами и макро-данными повысит качество обоснования инвестиционных решений vs статические кейсы. · _docx §Гипотеза_ · conf=asserted_by_author\n- 10 раундов достаточно для проявления макро-эффектов и наблюдения долгосрочных последствий. · _docx §Дизайн_ · conf=asserted_by_author\n\n**ANALYTICAL INFERENCE** (вывод системы):\n- Симулятор ускоряет цикл обратной связи с 10+ лет реальности до 2-3 практических занятий, сохраняя причинно-следственную связь решение→последствие. · _system reading of round-based accelerated time_ · conf=high\n- Реальные объекты ЦИАН/Авито быстро устаревают — воспроизводимость эксперимента через ~6 месяцев ограничена без snapshot. · _system methodological risk analysis_ · conf=high\n\n**HYPOTHESIS** (требует проверки):\n- Три альтернативы реализации симулятора (готовый / LLM+карточки / собственная разработка) дают разный уровень realistiчности; LLM+карточки достаточно для семестрового пилота. · _requires empirical comparison_ · conf=requires_pilot\n\n### v2_failure_analysis\n### Failure Analysis 2.0\n\n**Mechanism Failure** (где механизм не сработает):\n- 6 акад. часов практических занятий на 10 раундов = ~36 мин на раунд — при сложности задачи может не хватить для рефлексии.\n- Snapshot ЦИАН/Авито объектов на начало курса быстро устаревает; при повторном запуске в след. семестре данные не сопоставимы.\n\n**Incentive Failure** (кто как обойдёт):\n- Виртуальный инвестор — без реальных денег нет эмоциональной ставки; студент может рисковать безрассудно.\n- Команды могут разделить работу — один делает расчёт, второй смотрит; коллективное решение подменяется split-работой.\n\n**Delegation Failure** (что ИИ заберёт у человека):\n- Если симулятор даёт готовые метрики (NPV, IRR), студент не учится их считать сам.\n- Готовый лог макро-сценариев снимает необходимость самому анализировать макроэкономику.\n\n**Measurement Failure** (как решим что успех, ошибочно):\n- Финальный капитал зависит от рандома макро-сценариев; ранговое сравнение команд может отражать удачу, не мастерство.\n- Экспертный балл без калибровки — субъективен.\n\n---\n\n## Гибридная архитектура (`40_HYBRID_ARCHITECTURE_PACK`)\n\n### v2_agentity_audit\n### Agenticity Check\n\n**Verdict — Agent Level: 0** (Interface/simulator (rules-based))\n\n- **Memory (устойчивое состояние):** PARTIAL — симулятор хранит состояние портфеля per команда per раунд, но между сессиями логи не аккумулируются\n- **Goal (собственная цель):** NO — симулятор — passive rules engine, целей своих нет\n- **Planning (самостоятельная последовательность):** NO — не строит план, только применяет правила\n- **Autonomy (действия без запроса):** NO — все решения — от команды студентов\n- **Human Gate (где остаётся человек):** YES — финальная защита стратегии, преподаватель + приглашённые эксперты\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- **machine_function:** \n- **no_build_reason:** Отсутствует чёткое разложение проблемного разрыва по конкретным наблюдаемым следам активности студента и функциональной роли ИИ-тьютора, людино-машинный цикл обучения и роли акторов не формализованы. \n\n> _sources:_ [db_row project_lineages:lin-d5c94da23e · high]; [analysis_json orchestrator_run:ar-f9859e0e20 · high]\n\n### v2_mve\n### Minimal Viable Experiment\n\n**Hypothesis** (что проверяем): Команды ЭГ, прошедшие 10 раундов симуляции с реальными объектами, демонстрируют более обоснованные стратегии на защите (rubric ≥ 4/5) vs КГ, работающая со статичными кейсами.\n\n**Intervention** (что меняем): ЭГ (~4-5 команд) проходят 10 раундов симуляции с snapshot ЦИАН + макро-прогнозы ЦБ. КГ (~4-5 команд) — 3 статичных кейса за то же время.\n\n**Control** (с чем сравниваем): Параллельные подгруппы того же курса, одинаковый преподаватель.\n\n**Observable change** (что должно измениться): Экспертный балл rubric ЭГ выше КГ p<0.05 (N≥8 команд суммарно). Число обоснованных альтернативных стратегий в защите ЭГ ≥ 3 у ≥ 70% команд.\n\n**Evidence needed** (какие данные): Snapshot ЦИАН объектов сохранён на день старта курса; макро-прогнозы из открытых источников; лог всех решений команд + rubric-scored защиты 2 rater'ов (kappa ≥ 0.7).\n\n---\n\n## Обсуждения и решения (`60_SEMINAR_DECISION_PACK`)\n\n### frame_tensions\n- {\"tension_id\": \"ft-e9ba2d0da7\", \"analysis_run_id\": \"ar-f9859e0e20\", \"frames_involved_json\": \"[\\\"F-PRJ\\\", \\\"F-EDU\\\"]\", \"conflicting_units_json\": null, \"conflicting_criteria_json\": null, \"project_stakes\n- {\"tension_id\": \"ft-23f2903a22\", \"analysis_run_id\": \"ar-f9859e0e20\", \"frames_involved_json\": \"[\\\"F-PRJ\\\", \\\"F-AIH\\\"]\", \"conflicting_units_json\": null, \"conflicting_criteria_json\": null, \"project_stakes\n- {\"tension_id\": \"ft-0bb9db1bf5\", \"analysis_run_id\": \"ar-f9859e0e20\", \"frames_involved_json\": \"[\\\"F-RES\\\", \\\"F-PRJ\\\"]\", \"conflicting_units_json\": null, \"conflicting_criteria_json\": null, \"project_stakes\n- {\"tension_id\": \"ft-b97b49a10a\", \"analysis_run_id\": \"ar-f9859e0e20\", \"frames_involved_json\": \"[\\\"F-EDU\\\", \\\"F-AIH\\\"]\", \"conflicting_units_json\": null, \"conflicting_criteria_json\": null, \"project_stakes\n- {\"tension_id\": \"ft-1722e5afbc\", \"analysis_run_id\": \"ar-f9859e0e20\", \"frames_involved_json\": \"[\\\"F-RES\\\", \\\"F-EDU\\\"]\", \"conflicting_units_json\": null, \"conflicting_criteria_json\": null, \"project_stakes\n- {\"tension_id\": \"ft-d4197d200d\", \"analysis_run_id\": \"ar-f9859e0e20\", \"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-d5c94da23e · high]; [analysis_json orchestrator_run:ar-f9859e0e20 · high]\n\n### position_invocations\n- {\"invocation_id\": \"piv-1c046cdec7\", \"profile_id\": \"SEMINAR_PREP\", \"position_id\": \"SEMINAR_PREP\"}\n- {\"invocation_id\": \"piv-a0fda4e1ac\", \"profile_id\": \"SEMINAR_PREP\", \"position_id\": \"SEMINAR_PREP\"}\n\n> _sources:_ [db_row project_lineages:lin-d5c94da23e · high]; [db_row position_invocation_records:piv-1c046cdec7 · high]; [analysis_json orchestrator_run:ar-f9859e0e20 · high]\n\n---\n\n## Portfolio pattern (`70_PORTFOLIO_PATTERN`)\n\n### portfolio_card\n_frame: PORTFOLIO_ · _epistemic: asserted_\n- **id:** pe-1e985bda36\n- **lineage_id:** lin-d5c94da23e\n- **readiness_json:** {\"build_status\": \"NO_BUILD\", \"readiness_score\": 0.3, \"no_build_reason\": \"Отсутствует чёткое разложение проблемного разрыва по конкретным наблюдаемым следам активности студента и функциональной роли ИИ\n- **reusable_components_json:** []\n- **infrastructure_needs_json:** []\n- **human_roles_json:** []\n- **created_at:** 2026-08-22 23:41:20\n\n> _sources:_ [db_row project_lineages:lin-d5c94da23e · high]; [analysis_json orchestrator_run:ar-f9859e0e20 · 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 — общеуниверситетский электив «Экономика и управление недвижимостью», 16 ч лекций + 34 ч практических. · _docx art-6f04b38fc1 §Пространство эксперимента_ · conf=high\n- 10-раундная структура симуляции (1 раунд = 1 год); участники — команды 2-4 чел., 20-30 студентов. · _docx §Дизайн_ · conf=high\n- Реальные объекты недвижимости из открытых источников (ЦИАН, Авито) + макро-прогнозы (ЦБ РФ, Росстат, Дом.РФ). · _docx §Метод_ · conf=high\n\n**AUTHOR CLAIM** (заявляет автор):\n- Симулятор с реальными объектами и макро-данными повысит качество обоснования инвестиционных решений vs статические кейсы. · _docx §Гипотеза_ · conf=asserted_by_author\n- 10 раундов достаточно для проявления макро-эффектов и наблюдения долгосрочных последствий. · _docx §Дизайн_ · conf=asserted_by_author\n\n**ANALYTICAL INFERENCE** (вывод системы):\n- Симулятор ускоряет цикл обратной связи с 10+ лет реальности до 2-3 практических занятий, сохраняя причинно-следственную связь решение→последствие. · _system reading of round-based accelerated time_ · conf=high\n- Реальные объекты ЦИАН/Авито быстро устаревают — воспроизводимость эксперимента через ~6 месяцев ограничена без snapshot. · _system methodological risk analysis_ · conf=high\n\n**HYPOTHESIS** (требует проверки):\n- Три альтернативы реализации симулятора (готовый / LLM+карточки / собственная разработка) дают разный уровень realistiчности; LLM+карточки достаточно для семестрового пилота. · _requires empirical comparison_ · conf=requires_pilot\n\n### Educational Mechanism Model\n\n**Current educational practice:** Статичные кейсы недвижимости на практических занятиях — расчёт NPV/IRR по фиксированным данным, разбор в группе.\n\n**Limitation / failure point:** Студенты не сталкиваются с макроэкономическими шоками, изменением рынка со временем, необходимостью учитывать долгосрочные последствия и портфельное управление. Нет опыта работы с неполной информацией.\n\n**Changed activity (что действие меняется):** Студент вместо разового расчёта NPV проходит 10 раундов инвестиционных решений (покупка/продажа/аренда/кредит) с макро-сценариями каждый раунд и защитой финальной стратегии.\n\n**Role of AI (компонент механизма):** Симулятор — применяет фиксированные правила расчёта (аренда, налоги, кредит) + разыгрывает макро-сценарии. НЕ даёт стратегических рекомендаций.\n\n**Role of human (сохранённая функция):** Студенческая команда — все стратегические решения; финальная защита стратегии перед комиссией. Преподаватель — постановка правил + модерация защиты. Экспертное вознаграждение эксперта не описано.\n\n**Expected competence change:** Способность обосновывать инвестиционные решения в условиях неопределённости; повышение точности прогнозов доходности; учёт налоговой оптимизации.\n\n**Measurement method:** Экспертный балл по рубрике (аргументированность выбора, источники данных, альтернативные стратегии, риск кредитного плеча), точность прогноза (заявленная vs симулированная доходность), финальный капитал, опросник вовлечённости. t-test для зависимых выборок.\n\n### Agenticity Check\n\n**Verdict — Agent Level: 0** (Interface/simulator (rules-based))\n\n- **Memory (устойчивое состояние):** PARTIAL — симулятор хранит состояние портфеля per команда per раунд, но между сессиями логи не аккумулируются\n- **Goal (собственная цель):** NO — симулятор — passive rules engine, целей своих нет\n- **Planning (самостоятельная последовательность):** NO — не строит план, только применяет правила\n- **Autonomy (действия без запроса):** NO — все решения — от команды студентов\n- **Human Gate (где остаётся человек):** YES — финальная защита стратегии, преподаватель + приглашённые эксперты\n\n### Failure Analysis 2.0\n\n**Mechanism Failure** (где механизм не сработает):\n- 6 акад. часов практических занятий на 10 раундов = ~36 мин на раунд — при сложности задачи может не хватить для рефлексии.\n- Snapshot ЦИАН/Авито объектов на начало курса быстро устаревает; при повторном запуске в след. семестре данные не сопоставимы.\n\n**Incentive Failure** (кто как обойдёт):\n- Виртуальный инвестор — без реальных денег нет эмоциональной ставки; студент может рисковать безрассудно.\n- Команды могут разделить работу — один делает расчёт, второй смотрит; коллективное решение подменяется split-работой.\n\n**Delegation Failure** (что ИИ заберёт у человека):\n- Если симулятор даёт готовые метрики (NPV, IRR), студент не учится их считать сам.\n- Готовый лог макро-сценариев снимает необходимость самому анализировать макроэкономику.\n\n**Measurement Failure** (как решим что успех, ошибочно):\n- Финальный капитал зависит от рандома макро-сценариев; ранговое сравнение команд может отражать удачу, не мастерство.\n- Экспертный балл без калибровки — субъективен.\n\n### Minimal Viable Experiment\n\n**Hypothesis** (что проверяем): Команды ЭГ, прошедшие 10 раундов симуляции с реальными объектами, демонстрируют более обоснованные стратегии на защите (rubric ≥ 4/5) vs КГ, работающая со статичными кейсами.\n\n**Intervention** (что меняем): ЭГ (~4-5 команд) проходят 10 раундов симуляции с snapshot ЦИАН + макро-прогнозы ЦБ. КГ (~4-5 команд) — 3 статичных кейса за то же время.\n\n**Control** (с чем сравниваем): Параллельные подгруппы того же курса, одинаковый преподаватель.\n\n**Observable change** (что должно измениться): Экспертный балл rubric ЭГ выше КГ p<0.05 (N≥8 команд суммарно). Число обоснованных альтернативных стратегий в защите ЭГ ≥ 3 у ≥ 70% команд.\n\n**Evidence needed** (какие данные): Snapshot ЦИАН объектов сохранён на день старта курса; макро-прогнозы из открытых источников; лог всех решений команд + rubric-scored защиты 2 rater'ов (kappa ≥ 0.7).\n\n### Readiness — 4 tiers\n- **Idea readiness:** STRONG — чёткий диагноз проблемы + operational answer через ускоренное время\n- **Mechanism readiness:** PARTIAL — механизм ясен, но решение по симулятору (готовый/LLM/собственный) не сделано\n- **Implementation readiness:** WEAK — нет реализации ни одной из трёх опций симулятора\n- **Evaluation readiness:** PARTIAL — метрики есть, rater calibration не запланирован\n","chars":24182,"elapsed_s":0.0,"packages_used":["pkg-819689d97f","pkg-93aa780619","pkg-a0530ade69","pkg-4b3c0891ec","pkg-8978c5d58e","pkg-1437c019ce","pkg-d2316dd5fc","pkg-db5c7c29a7"],"compiler_run_id":"rcr-f209e65670"}