Paideia
Корпус
📋 Каталог · 291 кейс 🗺 Карта корпуса 🎯 Подбор аналогов 📚 Теория ⚡ ТРИЗ-приёмы 📖 Библиотека
Моё
📁 Рабочие пространства 🎓 Курсы 🔎 Разборы ∇ Дискуссия с Kaiyona + новое пространство
Сервис
Organs (диагностика) 🔑 Войти по коду 🚪 Сменить роль ⚙️ Свой LLM-ключ (BYOK) 💛 Поддержать ⚙️ Сервисный режим 📊 Аудит LLM
← ИИ в образовании — эксперименты

Степанов В.Г. · ИИ-Ассистент преподавателя

🔍 похожие
stepanov-ai-assistant Тюменский государственный университет · RU · тип U · стадия idea · контур: experimental-cell unverified ✎
Канвас 18 секций
★ 🎓 Обсуждение на семинарах курса course-only draft · llm
### Характеристика проекта - Проект — система, предназначенная для сокращения рутинной нагрузки преподавателя и объединения информации о работе студентов. - Автор — Владимир Геннадьевич Степанов, старший преподаватель. - Предполагаемые функции системы: - регистрация присутствия студентов с помощью считывателя пропусков; - актуализация списка присутствующих с выводом персональных напоминаний преподавателю; - хранение истории обещаний, недочётов и незавершённых заданий по каждому студенту; - обнаружение дубликатов лабораторных работ по изображениям и скриншотам внутри файлов; - поиск пропущенных вопросов, формальных или слишком кратких ответов; - выделение личных сообщений и содержательной защиты. - Статус проекта — идея/концепция; указано, что формат финальной защиты и целостная версия эксперимента ещё не сформированы. - Отмечено, что проект требует явной исследовательской переработки либо перехода в формат разработки продукта. - К проекту предлагается объединить участников семинара, разрабатывающих ассистентов преподавателя, в общую рабочую группу. ### Советы и рекомендации - Для следующей версии курса необходимо: - выбрать один главный результат курса; - определить, является ли тьютор инструментом или продуктом деятельности студента; - связать метакогнитивные действия с наблюдаемыми показателями. - Рекомендовано рассмотреть масштабируемый элемент — задания на реверс-инжиниринг с ограниченным числом итераций. - Необходимо сформировать целостную версию эксперимента, включая: - проблему, - основания, - гипотезу, - дизайн, - измеримые результаты. - Нужно заранее продумать, какой практический вывод можно сделать из результатов эксперимента. - Предложено создать общее рабочее пространство для доступа участников к материалам проектов (например, доска в стиле Miro). ### Поставленные задачи - Нужно определить, что является главным результатом курса в рамках проекта. - Следует уточнить, является ли ИИ-ассистент готовым инструментом для преподавателя или продуктом деятельности студента. - Нужно связать метакогнитивные действия с наблюдаемыми показателями. - Требуется провести исследовательскую переработку проекта или принять решение о его переводе в продуктовый формат. - Необходимо подготовить целостную экспериментальную версию с чётко обозначенной проблемой, гипотезой, дизайном и измеримыми результатами. - Следует определить критерии оценки результатов и их интерпретацию. ### Обязательства автора - «Вопрос принят автором к рассмотрению» (статус вопроса о экспериментальной постановке). - Обязательства прямо в тексте не озвучены, но взято на заметку доработать и определить ключевые параметры проекта и эксперимента.
01 Онтологический статус ⓘ нет данных

Нет данных. Можно запросить уточнение через веб-поиск или ввести руками.

02 Сигнатура и контекст ⓘ нет данных

Нет данных. Можно запросить уточнение через веб-поиск или ввести руками.

03 Проблема и исходная ситуация ⓘ нет данных

Нет данных. Можно запросить уточнение через веб-поиск или ввести руками.

04 Гипотеза эффекта ⓘ нет данных

Нет данных. Можно запросить уточнение через веб-поиск или ввести руками.

05 🛡 Protected core (что нельзя ломать ради адаптации) нет данных

Нет данных. Можно запросить уточнение через веб-поиск или ввести руками.

06 🎯 Несущий разрыв (RC2 §7) нет данных

Нет данных. Можно запросить уточнение через веб-поиск или ввести руками.

07 📊 Готовность (RC2 §17.6) нет данных

Нет данных. Можно запросить уточнение через веб-поиск или ввести руками.

08 🧪 Первый пилот (RC2 §20.1) нет данных

Нет данных. Можно запросить уточнение через веб-поиск или ввести руками.

09 Архитектура AI ⓘ нет данных

Нет данных. Можно запросить уточнение через веб-поиск или ввести руками.

10 Ролевая модель команды ⓘ нет данных

Нет данных. Можно запросить уточнение через веб-поиск или ввести руками.

11 Роль AI ⓘ нет данных

Нет данных. Можно запросить уточнение через веб-поиск или ввести руками.

12 Сценарий взаимодействия ⓘ нет данных

Нет данных. Можно запросить уточнение через веб-поиск или ввести руками.

13 Институциональный контур ⓘ нет данных

Нет данных. Можно запросить уточнение через веб-поиск или ввести руками.

14 Транзит к жизни (pilot → rollout) ⓘ нет данных

Нет данных. Можно запросить уточнение через веб-поиск или ввести руками.

15 Метрики и доказательная база ⓘ нет данных

Нет данных. Можно запросить уточнение через веб-поиск или ввести руками.

16 Риски ⓘ нет данных

Нет данных. Можно запросить уточнение через веб-поиск или ввести руками.

17 Контр-сигналы и откаты ⓘ нет данных

Нет данных. Можно запросить уточнение через веб-поиск или ввести руками.

18 Что переносимо ⓘ нет данных

Нет данных. Можно запросить уточнение через веб-поиск или ввести руками.

19 Связи с теорией ⓘ нет данных

Нет данных. Можно запросить уточнение через веб-поиск или ввести руками.

20 Открытые вопросы ⓘ нет данных

Нет данных. Можно запросить уточнение через веб-поиск или ввести руками.

21 След для следующей волны ⓘ нет данных

Нет данных. Можно запросить уточнение через веб-поиск или ввести руками.

22 Источники и верификация ⓘ нет данных

Нет данных. Можно запросить уточнение через веб-поиск или ввести руками.

23 🔍 Похожие из базы нет данных

Нет данных. Можно запросить уточнение через веб-поиск или ввести руками.

💬 Обсуждение 6

— реальный диалог участников; бот Paideia может ответить если позвать
Войди чтобы комментировать или звать Paideia. Гости видят дискуссию, но не пишут.

🎯 Модели курса, релевантные проекту (3)

Концептуальные рамки курса, в которые попадает этот проект. Автор видит: куда его проект метится в курсовой карте — какие концепты, различения и вопросы задаёт ему курс.

Гибридный исследовательский интеллект
CM-HYBRID-R · без разбора (общие модели курса)
объект: исследовательская функция распределена между людьми, источниками, приборами, базами, программами, машинными узлами
концепты: distributed cognitionorchestration capabilitycognitive role map
различения: subject capability ≠ orchestration capability; personal cognition ≠ hybrid cognition
диагностика: где формируется способность организовать распределённую систему?; какой двойной результат участника?
Context Loop / совместная операция
CM-L2 · без разбора (общие модели курса)
объект: локальная операция → blockage → gap → вложенный research loop → context update → return → rerun
концепты: research gapreturn addresscontext updatefractal loop
различения: retrieval hit ≠ resolved gap; context update ≠ prose summary
диагностика: что именно блокировано?; какое знание отсутствует?; какой return address?
Мавринский / аргументационная машина
CM-MA · без разбора (общие модели курса)
объект: аргументный граф C1..Cn с grounds, warrants, edges, concept trajectory
концепты: claimgroundwarrantargument edgeconcept driftcarrying break
различения: claim ≠ ground; explicit relation ≠ analytical reconstruction; concept change ≠ word change
диагностика: какой warrant позволяет переход?; где missing mediator?; какая концептуальная трасса?
💬 Поговорить с ботом — выбери позицию ниже · разговор поверх case/stepanov-ai-assistant
🔍