# 📑 Full Report (semantic-package view)

_compiled from 8/8 packages_

---

## Проект — карточка (`00_PROJECT_CARD`)

### carrying_break
_frame: F-EDU_ · _epistemic: asserted_
Разлом: сократический режим требует настройки бота, при которой он последовательно и надёжно отказывается давать готовые ответы; LLM-модели по умолчанию склонны к подсказкам и завершению ответа. Промпт 'Ты задаёшь вопросы' — необходимо, но недостаточно: студенты будут искать формулировки, вынуждающие бота выйти из режима (jailbreaking для получения готового ответа). Компенсация — автологирование + выборочный контроль преподавателем; но при 25-30 студентах и еженедельном дневнике объём логов растёт быстро. Второй разлом — контент-анализ 'глубины вопросов' требует рубрикатора (что считать глубоким вопросом), не операционализированного в исходном тексте. Без него метрика субъективна.

> _sources:_ [art-55b0c82df5 slides «Токарева О.Е. Экономический дневник.pdf» · medium]; [art-72974bf1ac note «экономический дневник с ИИ-ассистентом.d…» · medium]; [analysis_json orchestrator_run:ar-3d5e2ac666 · high]

### identity
- **lineage_id:** lin-dfb27f1df0
- **label:** Токарева О.Е. · Экономический дневник с ИИ-ассистентом
- **project_id:** tokareva-economic-diary-ai
- **current_version_id:** ver-9c5f5c939e
- **owner:** Токарева О.Е.

> _sources:_ [db_row project_lineages:lin-dfb27f1df0 · high]

### protected_core
_frame: F-PRJ_ · _epistemic: asserted_
(1) Сократический режим бота — задаёт вопросы, а не даёт ответы; ключевой педагогический принцип. (2) Еженедельность дневника — систематическая практика, не разовое упражнение. (3) КГ/ЭГ на одном потоке с одинаковым преподавателем — контроль confounders. (4) Множественная операционализация (кейсы + контент-анализ + опросник рефлексивности) — защита от single-metric. (5) AIAS уровень 1 декларация — режим ИИ явно ограничен. (6) Автологирование версий — обеспечивает след процесса, без которого контент-анализ теряет смысл.

> _sources:_ [art-55b0c82df5 slides «Токарева О.Е. Экономический дневник.pdf» · medium]; [art-72974bf1ac note «экономический дневник с ИИ-ассистентом.d…» · medium]; [analysis_json orchestrator_run:ar-3d5e2ac666 · high]

### readiness
_frame: F-PRJ_ · _epistemic: asserted_
Готовность: READINESS_SEMINAR_DISCUSSION → PILOT_READY_AFTER_PROMPT_ENGINEERING. Проект методологически проработан, теоретическая рамка операциональна, дизайн корректен. Ключевые задачи до пилота: (1) настроить и протестировать промпт-конфиг бота на устойчивость сократического режима; (2) операционализировать рубрикатор контент-анализа; (3) провести rater-training для экспертной оценки кейсов; (4) проверить Collabis на стабильность и экспорт данных. При закрытии — пилот в 1-м семестре 2026/27.

> _sources:_ [art-55b0c82df5 slides «Токарева О.Е. Экономический дневник.pdf» · medium]; [art-72974bf1ac note «экономический дневник с ИИ-ассистентом.d…» · medium]; [analysis_json orchestrator_run:ar-3d5e2ac666 · high]

### v2_readiness_4tier
### Readiness — 4 tiers
- **Idea readiness:** STRONG — сократический режим + AIAS-декларация + КГ на одном потоке — методологическая гигиена
- **Mechanism readiness:** PARTIAL — механизм ясен, но промпт-конфиг сократического режима не описан
- **Implementation readiness:** MEDIUM — Collabis готова; нужна rubric + промпт-инженерия
- **Evaluation readiness:** PARTIAL — инструменты валидированы, но rater training не запланирован; '60%' без валидированной шкалы

---

## Модель проекта (`20_PROJECT_MODEL`)

### literal
_frame: F-EDU_ · _epistemic: asserted_
Проект «Экономический дневник с ИИ-ассистентом», автор Токарева О.Е. (к.э.н., доцент кафедры экономики и финансов ТюмГУ). Курс — «Экономика для неэкономистов», электив 2-го курса для студентов разных специальностей. Проблема: 'термины без применения' (студенты усваивают понятия, но не переносят на реальные ситуации); отсутствие рефлексии; 'ИИ размывает оценивание' (традиционные задания ненадёжны — студенты генерируют ответы без разбирательства); курс воспринимается как отвлечённая теория. Ответ: систематическая рефлексивная практика с ИИ-ассистентом — дневник, где студент наблюдает, анализирует, проверяет гипотезы. Исследовательский вопрос: 'Как регулярное ведение экономического дневника с ИИ-ассистентом влияет на способность студентов применять базовые экономические концепции и развивать рефлексивное отношение к решениям?'. Операционализация: применение знаний → качество решения кейсов (экспертная оценка); рефлексивность → контент-анализ записей (глубина вопросов, гипотез). Теоретическая рамка: конструктивизм, концептуальные изменения через когнитивную конфронтацию с аномалиями, метакогнитивные стратегии, ARCS-модель мотивации, теория деятельности (введение нового орудия — ИИ-дневник — меняет структуру действия). Гипотеза: регулярное ведение дневника с ИИ (в роли фасилитатора) → улучшает способность применять концепции vs КГ. Механизм: систематическая практика + немедленная персонализированная обратная связь → концептуальный конфликт + метакогнитивный контроль. Дизайн: 2 параллельные группы 2-го курса (~25-30 чел.), одинаковые преподаватель/часы/материалы, семестр; ЭГ — еженедельный дневник с ботом (обратная связь за 2-4 часа), КГ — обычные задания. Тесты pre/post: термины, кейс, опросник рефлексивности + контент-анализ записей + сравнение прироста. После эксперимента КГ получает доступ. Тип ИИ: course persona/tutor с элементами RAG в роли фасилитатора и критика (Сократический режим — бот задаёт вопросы и предлагает альтернативы, а не даёт готовые ответы). Платформ

> _sources:_ [art-55b0c82df5 slides «Токарева О.Е. Экономический дневник.pdf» · medium]; [art-72974bf1ac note «экономический дневник с ИИ-ассистентом.d…» · medium]; [analysis_json orchestrator_run:ar-3d5e2ac666 · high]

### strongest_benevolent
_frame: F-EDU_ · _epistemic: asserted_
Проект переопределяет 'использование ИИ в курсе' от 'генератор ответов' к 'фасилитатор рефлексии' — что методологически правильно для дисциплины, где целевая компетенция включает метакогнитивное отношение к собственным решениям. Ключевые сильные ходы: (1) сократический промпт-режим бота (не отвечает — задаёт вопросы) операционализирует роль ИИ как педагогической функции, а не источника контента; (2) явная декларация AIAS уровень 1 — редкая для российских образовательных проектов методологическая гигиена; (3) множественная операционализация (кейсы + контент-анализ + опросник) снимает уязвимость к single-metric; (4) КГ/ЭГ на одном потоке с одинаковыми преподавателем/часами/материалами — методологически корректный контроль confounders; (5) этичность — КГ получает доступ после эксперимента; (6) явные меры против типовых деградаций (жёсткий промпт против готовых ответов; шаблон против формального заполнения). Теоретическая рамка (конструктивизм + концептуальные изменения + метакогнитивные стратегии + ARCS + теория деятельности) — операциональна и обосновывает выбор инструментов.

> _sources:_ [art-55b0c82df5 slides «Токарева О.Е. Экономический дневник.pdf» · medium]; [art-72974bf1ac note «экономический дневник с ИИ-ассистентом.d…» · medium]; [analysis_json orchestrator_run:ar-3d5e2ac666 · high]

### v2_mechanism_model
### Educational Mechanism Model

**Current educational practice:** Электив 'Экономика для неэкономистов' — лекции + семинары + кейсы + традиционный экзамен.

**Limitation / failure point:** Термины без применения; отсутствие рефлексии; ИИ размывает оценивание; курс воспринимается как отвлечённая теория.

**Changed activity (что действие меняется):** Студент еженедельно наблюдает экономическую ситуацию из жизни, записывает в дневник, получает от ИИ-бота уточняющие вопросы (Сократический режим), рефлексирует.

**Role of AI (компонент механизма):** Course persona / tutor в сократическом режиме — задаёт вопросы, предлагает альтернативы; НЕ даёт готовых ответов. Обратная связь за 2-4 часа.

**Role of human (сохранённая функция):** Студент — наблюдает + записывает + рефлексирует; финальные записи пишет сам (AIAS 1). Преподаватель — постановка + разбор кейсов + rubric оценка + выборочный контроль журналов.

**Expected competence change:** Способность применять экономические концепции к реальным ситуациям; развитие рефлексивного отношения к решениям; рост уникальных терминов в записях; углубление вопросов от 'что' к 'почему' и 'что если'.

**Measurement method:** Prior/post кейсы + rubric; контент-анализ записей (rubric глубины вопросов); опросник рефлексивности (валидированный); логи бота (проверка сократического режима); Wilcoxon signed-rank N≥15.

---

## Источники, evidence и аналоги (`10_EVIDENCE_PROVENANCE_ANALOGS`)

### corpus_summary
- **versions:** 3
- **positions:** 2
- **frames:** 4

> _sources:_ [db_row project_lineages:lin-dfb27f1df0 · high]; [corpus 2 arts / 7545 chars · high]

---

## Экспериментальный пакет (`30_EXPERIMENT_PACK`)

### research_gaps
- {"gap_id": "rg-48ce76aeb8", "analysis_run_id": "ar-3d5e2ac666", "parent_operation": "position_invocation:piv-dbdce74f5c", "what_blocked": "Отсутствуют чёткие описания наблюдаемых действий студентов, к
- {"gap_id": "rg-823c63f7c7", "analysis_run_id": "ar-3d5e2ac666", "parent_operation": "position_invocation:piv-e272621cbd", "what_blocked": "Недостаточно данных о конкретных операциях роли ИИ и человека

> _sources:_ [art-55b0c82df5 slides «Токарева О.Е. Экономический дневник.pdf» · medium]; [art-72974bf1ac note «экономический дневник с ИИ-ассистентом.d…» · medium]; [analysis_json orchestrator_run:ar-3d5e2ac666 · high]

### threats_to_validity
- "UNKNOWN: точный промпт-конфиг бота — как обеспечивается устойчивость сократического режима против попыток студента получить прямой ответ."
- "UNKNOWN: рубрикатор контент-анализа 'глубины вопросов' и 'уникальных терминов' — операционализация."
- "UNKNOWN: критерии распределения студентов на КГ/ЭГ (случайное / по подгруппам / по добровольности)."
- "UNKNOWN: как обеспечивается сравнимость pre/post-теста (кейсы разные или те же с разными условиями)."
- "UNKNOWN: inter-rater reliability экспертной оценки кейсов."
- "UNKNOWN: технические детали Collabis — стабильность, доступ, приватность данных, экспорт для анализа."
- "INSUFFICIENT_EVIDENCE: обоснование заявления '+60% мотивации' — цифра не подкреплена расчётом или литературой."
- "CONTRADICTION_MILD: заявлен 'сократический режим' и одновременно 'генерирует тексты, структурирует идеи' — эти две функции требуют разной конфигурации бота."

> _sources:_ [art-55b0c82df5 slides «Токарева О.Е. Экономический дневник.pdf» · medium]; [art-72974bf1ac note «экономический дневник с ИИ-ассистентом.d…» · medium]; [analysis_json orchestrator_run:ar-3d5e2ac666 · high]

### v2_claim_evidence
### Claim–Evidence Matrix

**FACT** (следует из источников):
- Автор: Токарева О.Е., к.э.н., доцент кафедры экономики и финансов ТюмГУ. · _slides art-55b0c82df5 header_ · conf=high
- Курс «Экономика для неэкономистов», электив 2 курс, разные специальности. · _slides §Контекст_ · conf=high
- Дизайн: КГ/ЭГ 2 параллельные группы ~25-30 чел., одинаковые преподаватель/часы/материалы. · _slides §Дизайн_ · conf=high
- AIAS уровень 1 явно декларирован (ИИ как партнёр-критик, финальные записи пишет студент). · _docx art-72974bf1ac + slides_ · conf=high
- Инструмент: Collabis (российский сервис) в сократическом режиме. · _docx + slides_ · conf=high

**AUTHOR CLAIM** (заявляет автор):
- Регулярный дневник с ИИ-фасилитатором повышает способность применять экономические концепции + рефлексивность vs КГ. · _slides §Гипотеза_ · conf=asserted_by_author
- Мотивация вырастет на 60%+ (не подкреплено обоснованием). · _slides_ · conf=asserted_by_author_unsupported

**ANALYTICAL INFERENCE** (вывод системы):
- Сократический промпт-режим требует устойчивого отказа от готовых ответов; LLM по умолчанию склонны завершать ответ — jailbreaking возможен. · _system reading — центральный несущий шов_ · conf=high
- Заявленный 'сократический режим' и одновременно 'генерирует тексты' в описании — контрадикция требует разрешения. · _system reading of source contradiction_ · conf=high

**HYPOTHESIS** (требует проверки):
- Автологирование версий + выборочный контроль преподавателя удерживает сократический режим ≥ 95% диалогов. · _requires empirical audit_ · conf=requires_pilot
- Контент-анализ 'глубины вопросов' с операционализированной rubric различает уровни (что/почему/что если) с kappa ≥ 0.7. · _requires rubric + rater training_ · conf=requires_pilot

### v2_failure_analysis
### Failure Analysis 2.0

**Mechanism Failure** (где механизм не сработает):
- Сократический режим может деградировать в помощник-ответчик под давлением студента (jailbreaking).
- Контент-анализ 'глубины вопросов' без операционализированной rubric даст субъективные результаты.
- Collabis — российский сервис, стабильность на 25-30 студентов + еженедельный поток данных не тестирована.

**Incentive Failure** (кто как обойдёт):
- Заполнение дневника еженедельно + фиксированные оценки за курс = формальное заполнение (галочки).
- Оппозиционные студенты могут писать 'что учительница хочет'.

**Delegation Failure** (что ИИ заберёт у человека):
- Если бот задаёт хорошие вопросы, студент теряет навык задавать их сам.
- Ответ на 'что если' может стать шаблонным.

**Measurement Failure** (как решим что успех, ошибочно):
- Заявление '+60% мотивации' — если использовать простой post-опросник, получим desirability bias.
- 'Рост уникальных терминов' легко манипулируется — студенты научатся вставлять термины формально.

---

## Гибридная архитектура (`40_HYBRID_ARCHITECTURE_PACK`)

### v2_agentity_audit
### Agenticity Check

**Verdict — Agent Level: 1** (Adaptive assistant (Сократический промпт-конфиг))

- **Memory (устойчивое состояние):** PARTIAL — Collabis сохраняет журнал сессий; ИИ per-request state не длится
- **Goal (собственная цель):** NO — цель — заданная преподавателем + студентом
- **Planning (самостоятельная последовательность):** NO — промпт задаёт роль, не даёт planning
- **Autonomy (действия без запроса):** NO — все реплики — по запросу студента
- **Human Gate (где остаётся человек):** YES — AIAS 1 явно декларирован + выборочный контроль журналов

---

## Build/Lab (`50_BUILD_LAB_PACK`)

### lab_requirement
_frame: F-AIH_ · _epistemic: asserted_
- **build_status:** NO_BUILD
- **readiness_score:** 0.35
- **machine_function:** 
- **no_build_reason:** Проект недостаточно готов к инженерии: отсутствует чёткая операционализация ролей и операций, нет изолированного AI-specific value — функция ИИ не отделена однозначно от действий человека, смешиваются

> _sources:_ [db_row project_lineages:lin-dfb27f1df0 · high]; [analysis_json orchestrator_run:ar-3d5e2ac666 · high]

### v2_mve
### Minimal Viable Experiment

**Hypothesis** (что проверяем): ЭГ, ведущая экономический дневник с ИИ-фасилитатором в сократическом режиме, демонстрирует статистически более высокий прирост баллов за кейсы + глубину вопросов в записях vs КГ (традиционный формат).

**Intervention** (что меняем): ЭГ (~15 студентов) — семестровый еженедельный дневник в Collabis с сократическим ботом + rubric глубины. КГ (~15) — те же еженедельные записи в свободной форме без ИИ.

**Control** (с чем сравниваем): Параллельная группа того же электива, тот же преподаватель.

**Observable change** (что должно измениться): Кейсы post-test ЭГ > КГ p<0.05; доля 'почему' и 'что если' вопросов в дневнике ЭГ ≥ 40% (vs ≤ 15% на старте); UWES-S post ЭГ > КГ; логи бота: ≤ 5% прямых ответов.

**Evidence needed** (какие данные): Collabis privacy review + экспорт данных; rubric глубины вопросов с 2 rater'ами (kappa ≥ 0.7); валидированный опросник рефлексивности; калибровка rater'ов.

---

## Обсуждения и решения (`60_SEMINAR_DECISION_PACK`)

### frame_tensions
- {"tension_id": "ft-ddb0733561", "analysis_run_id": "ar-3d5e2ac666", "frames_involved_json": "[\"F-PRJ\", \"F-EDU\"]", "conflicting_units_json": null, "conflicting_criteria_json": null, "project_stakes
- {"tension_id": "ft-fd2b625453", "analysis_run_id": "ar-3d5e2ac666", "frames_involved_json": "[\"F-PRJ\", \"F-AIH\"]", "conflicting_units_json": null, "conflicting_criteria_json": null, "project_stakes
- {"tension_id": "ft-90e8cf6754", "analysis_run_id": "ar-3d5e2ac666", "frames_involved_json": "[\"F-RES\", \"F-PRJ\"]", "conflicting_units_json": null, "conflicting_criteria_json": null, "project_stakes
- {"tension_id": "ft-1dd1579cbc", "analysis_run_id": "ar-3d5e2ac666", "frames_involved_json": "[\"F-EDU\", \"F-AIH\"]", "conflicting_units_json": null, "conflicting_criteria_json": null, "project_stakes
- {"tension_id": "ft-8eccf241c6", "analysis_run_id": "ar-3d5e2ac666", "frames_involved_json": "[\"F-RES\", \"F-EDU\"]", "conflicting_units_json": null, "conflicting_criteria_json": null, "project_stakes
- {"tension_id": "ft-02d145f48e", "analysis_run_id": "ar-3d5e2ac666", "frames_involved_json": "[\"F-RES\", \"F-AIH\"]", "conflicting_units_json": null, "conflicting_criteria_json": null, "project_stakes

> _sources:_ [db_row project_lineages:lin-dfb27f1df0 · high]; [analysis_json orchestrator_run:ar-3d5e2ac666 · high]

### position_invocations
- {"invocation_id": "piv-dbdce74f5c", "profile_id": "SEMINAR_PREP", "position_id": "SEMINAR_PREP"}
- {"invocation_id": "piv-e272621cbd", "profile_id": "SEMINAR_PREP", "position_id": "SEMINAR_PREP"}

> _sources:_ [db_row project_lineages:lin-dfb27f1df0 · high]; [db_row position_invocation_records:piv-dbdce74f5c · high]; [analysis_json orchestrator_run:ar-3d5e2ac666 · high]

---

## Portfolio pattern (`70_PORTFOLIO_PATTERN`)

### portfolio_card
_frame: PORTFOLIO_ · _epistemic: asserted_
- **id:** pe-7566a37681
- **lineage_id:** lin-dfb27f1df0
- **readiness_json:** {"build_status": "NO_BUILD", "readiness_score": 0.35, "no_build_reason": "Проект недостаточно готов к инженерии: отсутствует чёткая операционализация ролей и операций, нет изолированного AI-specific v
- **reusable_components_json:** []
- **infrastructure_needs_json:** []
- **human_roles_json:** []
- **created_at:** 2026-08-22 23:42:00

> _sources:_ [db_row project_lineages:lin-dfb27f1df0 · high]; [analysis_json orchestrator_run:ar-3d5e2ac666 · high]

---


---

## 🔬 Sem-6 v2 · Evidence-Grounded Analysis

### Claim–Evidence Matrix

**FACT** (следует из источников):
- Автор: Токарева О.Е., к.э.н., доцент кафедры экономики и финансов ТюмГУ. · _slides art-55b0c82df5 header_ · conf=high
- Курс «Экономика для неэкономистов», электив 2 курс, разные специальности. · _slides §Контекст_ · conf=high
- Дизайн: КГ/ЭГ 2 параллельные группы ~25-30 чел., одинаковые преподаватель/часы/материалы. · _slides §Дизайн_ · conf=high
- AIAS уровень 1 явно декларирован (ИИ как партнёр-критик, финальные записи пишет студент). · _docx art-72974bf1ac + slides_ · conf=high
- Инструмент: Collabis (российский сервис) в сократическом режиме. · _docx + slides_ · conf=high

**AUTHOR CLAIM** (заявляет автор):
- Регулярный дневник с ИИ-фасилитатором повышает способность применять экономические концепции + рефлексивность vs КГ. · _slides §Гипотеза_ · conf=asserted_by_author
- Мотивация вырастет на 60%+ (не подкреплено обоснованием). · _slides_ · conf=asserted_by_author_unsupported

**ANALYTICAL INFERENCE** (вывод системы):
- Сократический промпт-режим требует устойчивого отказа от готовых ответов; LLM по умолчанию склонны завершать ответ — jailbreaking возможен. · _system reading — центральный несущий шов_ · conf=high
- Заявленный 'сократический режим' и одновременно 'генерирует тексты' в описании — контрадикция требует разрешения. · _system reading of source contradiction_ · conf=high

**HYPOTHESIS** (требует проверки):
- Автологирование версий + выборочный контроль преподавателя удерживает сократический режим ≥ 95% диалогов. · _requires empirical audit_ · conf=requires_pilot
- Контент-анализ 'глубины вопросов' с операционализированной rubric различает уровни (что/почему/что если) с kappa ≥ 0.7. · _requires rubric + rater training_ · conf=requires_pilot

### Educational Mechanism Model

**Current educational practice:** Электив 'Экономика для неэкономистов' — лекции + семинары + кейсы + традиционный экзамен.

**Limitation / failure point:** Термины без применения; отсутствие рефлексии; ИИ размывает оценивание; курс воспринимается как отвлечённая теория.

**Changed activity (что действие меняется):** Студент еженедельно наблюдает экономическую ситуацию из жизни, записывает в дневник, получает от ИИ-бота уточняющие вопросы (Сократический режим), рефлексирует.

**Role of AI (компонент механизма):** Course persona / tutor в сократическом режиме — задаёт вопросы, предлагает альтернативы; НЕ даёт готовых ответов. Обратная связь за 2-4 часа.

**Role of human (сохранённая функция):** Студент — наблюдает + записывает + рефлексирует; финальные записи пишет сам (AIAS 1). Преподаватель — постановка + разбор кейсов + rubric оценка + выборочный контроль журналов.

**Expected competence change:** Способность применять экономические концепции к реальным ситуациям; развитие рефлексивного отношения к решениям; рост уникальных терминов в записях; углубление вопросов от 'что' к 'почему' и 'что если'.

**Measurement method:** Prior/post кейсы + rubric; контент-анализ записей (rubric глубины вопросов); опросник рефлексивности (валидированный); логи бота (проверка сократического режима); Wilcoxon signed-rank N≥15.

### Agenticity Check

**Verdict — Agent Level: 1** (Adaptive assistant (Сократический промпт-конфиг))

- **Memory (устойчивое состояние):** PARTIAL — Collabis сохраняет журнал сессий; ИИ per-request state не длится
- **Goal (собственная цель):** NO — цель — заданная преподавателем + студентом
- **Planning (самостоятельная последовательность):** NO — промпт задаёт роль, не даёт planning
- **Autonomy (действия без запроса):** NO — все реплики — по запросу студента
- **Human Gate (где остаётся человек):** YES — AIAS 1 явно декларирован + выборочный контроль журналов

### Failure Analysis 2.0

**Mechanism Failure** (где механизм не сработает):
- Сократический режим может деградировать в помощник-ответчик под давлением студента (jailbreaking).
- Контент-анализ 'глубины вопросов' без операционализированной rubric даст субъективные результаты.
- Collabis — российский сервис, стабильность на 25-30 студентов + еженедельный поток данных не тестирована.

**Incentive Failure** (кто как обойдёт):
- Заполнение дневника еженедельно + фиксированные оценки за курс = формальное заполнение (галочки).
- Оппозиционные студенты могут писать 'что учительница хочет'.

**Delegation Failure** (что ИИ заберёт у человека):
- Если бот задаёт хорошие вопросы, студент теряет навык задавать их сам.
- Ответ на 'что если' может стать шаблонным.

**Measurement Failure** (как решим что успех, ошибочно):
- Заявление '+60% мотивации' — если использовать простой post-опросник, получим desirability bias.
- 'Рост уникальных терминов' легко манипулируется — студенты научатся вставлять термины формально.

### Minimal Viable Experiment

**Hypothesis** (что проверяем): ЭГ, ведущая экономический дневник с ИИ-фасилитатором в сократическом режиме, демонстрирует статистически более высокий прирост баллов за кейсы + глубину вопросов в записях vs КГ (традиционный формат).

**Intervention** (что меняем): ЭГ (~15 студентов) — семестровый еженедельный дневник в Collabis с сократическим ботом + rubric глубины. КГ (~15) — те же еженедельные записи в свободной форме без ИИ.

**Control** (с чем сравниваем): Параллельная группа того же электива, тот же преподаватель.

**Observable change** (что должно измениться): Кейсы post-test ЭГ > КГ p<0.05; доля 'почему' и 'что если' вопросов в дневнике ЭГ ≥ 40% (vs ≤ 15% на старте); UWES-S post ЭГ > КГ; логи бота: ≤ 5% прямых ответов.

**Evidence needed** (какие данные): Collabis privacy review + экспорт данных; rubric глубины вопросов с 2 rater'ами (kappa ≥ 0.7); валидированный опросник рефлексивности; калибровка rater'ов.

### Readiness — 4 tiers
- **Idea readiness:** STRONG — сократический режим + AIAS-декларация + КГ на одном потоке — методологическая гигиена
- **Mechanism readiness:** PARTIAL — механизм ясен, но промпт-конфиг сократического режима не описан
- **Implementation readiness:** MEDIUM — Collabis готова; нужна rubric + промпт-инженерия
- **Evaluation readiness:** PARTIAL — инструменты валидированы, но rater training не запланирован; '60%' без валидированной шкалы