{"view":"seminar_brief","lineage_id":"lin-dfb27f1df0","markdown":"# 🎯 Seminar Brief\n\n## Несущий разрыв\nРазлом: 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.\n\n> _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]\n\n## frame_tensions\n- {\"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\n- {\"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\n- {\"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\n- {\"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\n- {\"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\n- {\"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\n\n> _sources:_ [db_row project_lineages:lin-dfb27f1df0 · high]; [analysis_json orchestrator_run:ar-3d5e2ac666 · high]\n\n## position_invocations\n- {\"invocation_id\": \"piv-dbdce74f5c\", \"profile_id\": \"SEMINAR_PREP\", \"position_id\": \"SEMINAR_PREP\"}\n- {\"invocation_id\": \"piv-e272621cbd\", \"profile_id\": \"SEMINAR_PREP\", \"position_id\": \"SEMINAR_PREP\"}\n\n> _sources:_ [db_row project_lineages:lin-dfb27f1df0 · high]; [db_row position_invocation_records:piv-dbdce74f5c · high]; [analysis_json orchestrator_run:ar-3d5e2ac666 · 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- Сократический режим может деградировать в помощник-ответчик под давлением студента (jailbreaking).\n- Контент-анализ 'глубины вопросов' без операционализированной rubric даст субъективные результаты.\n- Collabis — российский сервис, стабильность на 25-30 студентов + еженедельный поток данных не тестирована.\n\n**Incentive Failure** (кто как обойдёт):\n- Заполнение дневника еженедельно + фиксированные оценки за курс = формальное заполнение (галочки).\n- Оппозиционные студенты могут писать 'что учительница хочет'.\n\n**Delegation Failure** (что ИИ заберёт у человека):\n- Если бот задаёт хорошие вопросы, студент теряет навык задавать их сам.\n- Ответ на 'что если' может стать шаблонным.\n\n**Measurement Failure** (как решим что успех, ошибочно):\n- Заявление '+60% мотивации' — если использовать простой post-опросник, получим desirability bias.\n- 'Рост уникальных терминов' легко манипулируется — студенты научатся вставлять термины формально.\n\n### Minimal Viable Experiment\n\n**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).\n\n**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.\n\n**Control** (с чем сравниваем): Параллельная группа того же электива, тот же преподаватель.\n\n**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.\n\n**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.\n","chars":4733,"elapsed_s":0.0,"packages_used":["pkg-50ea7e2e57","pkg-84245495ae","pkg-8acce6feaa","pkg-833783eac9","pkg-164c700038","pkg-ed68f933b8","pkg-4b0bfcc4cc","pkg-e0d6b40e0b"],"compiler_run_id":"rcr-cc5cf5c4ec"}