{"view":"seminar_brief","lineage_id":"lin-d5c94da23e","markdown":"# 🎯 Seminar Brief\n\n## Несущий разрыв\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## 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\n## 🔬 Sem-6 v2 · Evidence-Grounded Analysis\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","chars":4780,"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-a73a1f47b1"}