Агапитова Л.Г. · ИИ как тренажёр устойчивости проекта в АПК

# 📇 Project Card

- **lineage_id:** lin-450d5ffbe1 - **label:** Агапитова Л.Г. · ИИ как тренажёр устойчивости проекта в АПК - **project_id:** agapitova-apk-project-sustainability - **current_version_id:** ver-859a0d36ac - **owner:** Агапитова Л.Г. > _sources:_ [db_row project_lineages:lin-450d5ffbe1 · high]

Защищённое ядро (что нельзя трогать без разрушения проекта): (1) курс — Основы управления проектами Аграрного института ТюмГУ, не абстрактный PM; (2) АПК как отраслевой контекст, задающий сезонность/биологические/природные ограничения — базовый источник неопределённости, который обучающая интервенция должна научить моделировать; (3) режим «ИИ-помощник, решение за студентом» + журнал решений — снимает риск ложной автономности студента при работе с генеративной моделью; (4) наличие контрольной и экспериментальной групп + внешняя экспертная валидация — иначе результат методологически не удерживается; (5) метрики, требующие обоснования каждого решения студентом (стресс-тесты, аргументированные сценарии, полнота WBS), — а не поверхностные метрики «стало интереснее». Убрать любой из этих пяти элементов — это уже другой проект. > _sources:_ [art-73439d24c0 slides «Агапитова ЛГ, образ.эксперимент УП.pptx» · medium]; [art-ebdcf39f5c note «ИИ как тренажер устойчивости проекта в А…» · medium]; [analysis_json orchestrator_run:ar-8d3ca8036c · high]

Несущий разлом проекта: контекст обучения проектному управлению в АПК требует одновременно (а) освоения универсального PM-канона (SMART/WBS/RACI/риск-план/коммуникации/VRIO) и (б) отраслевой адаптации, которую этот канон описывает плохо — сезонные окна, биология, ветеринарные регламенты, длинные циклы. При 18 лекционных встречах на первое и 6 практических — на всё остальное. ИИ-система в этом разломе несёт двойную нагрузку: RAG замещает недостающее время преподавателя-эксперта по отраслевым нормативам, симулятор — недоступную студенту продольную выборку реальных проектов АПК. Разлом создаёт напряжение: если ИИ окажется слишком помогающим — компетенция «планирование при неопределённости» перекочует из студента в симулятор + агент (риск деградации целевой способности); если слишком слабым — не покроет отраслевой дефицит и сведётся к общему PM-курсу. Проект держится на балансе, регулируемом требованием обоснования каждого решения и журналом решений; но именно этот баланс — самая уязвимая часть, и он не операционализирован в исходном тексте (нет явных порогов, при которых agent должен НЕ отвечать или требовать студенту сделать шаг самостоятельно). > _sources:_ [art-73439d24c0 slides «…

Готовность: READINESS_SEMINAR_DISCUSSION — проект имеет чёткий исследовательский вопрос, фальсифицируемую гипотезу, метрики, дизайн с КГ/ЭГ; но семь UNKNOWN и одно противоречие требуют семинарской проработки перед пилотом. До pilot-запуска необходимо (1) уточнить размер и способ распределения выборки, (2) выбрать конкретный стек RAG с источниками, (3) решить симулятор: NO_BUILD (готовый инструмент, например условный аграрный тренажёр или переиспользование Anylogic/симулятора на базе LLM с фиксированной динамикой рисков) или упрощение до сценарных задач, (4) операционализировать порог «агент отвечает / агент требует самостоятельного шага», (5) снять противоречие в подсчёте лекций/практик. При закрытии этих пунктов проект готов к пилоту на одной группе (без КГ/ЭГ) в первом семестре и к полному эксперименту во втором. > _sources:_ [art-73439d24c0 slides «Агапитова ЛГ, образ.эксперимент УП.pptx» · medium]; [art-ebdcf39f5c note «ИИ как тренажер устойчивости проекта в А…» · medium]; [analysis_json orchestrator_run:ar-8d3ca8036c · high] ---

### Claim–Evidence Matrix **FACT** (следует из источников): - Курс «Основы управления проектами», Аграрный институт ТюмГУ, бакалавриат, 36 ч лекций + 12 ч практических. · _slides art-73439d24c0 slide 2 + docx art-ebdcf39f5c intro_ · conf=high - Автор фиксирует наблюдаемый дисбаланс: 18 лекционных встреч vs 6 практических. · _docx art-ebdcf39f5c intro_ · conf=high - Дизайн: КГ (традиционный формат) vs ЭГ (традиционный + RAG + симулятор + агент + внешняя экспертная обратная связь), семестр. · _slides slide 6_ · conf=high **AUTHOR CLAIM** (заявляет автор): - Использование ИИ повысит уровень сформированности PM-компетенций у студентов аграрного профиля vs традиционный формат. · _slides slide 5 гипотеза_ · conf=asserted_by_author - Комбинация RAG + симулятор + агент оптимальна для решения дисбаланса теории/практики. · _slides slide 7_ · conf=asserted_by_author - «ИИ — помощник, решение — за студентом» + журнал решений блокирует делегирование. · _slides slide 9_ · conf=asserted_by_author **ANALYTICAL INFERENCE** (вывод системы): - Курс должен одновременно освоить общий PM-канон и отраслевую АПК-адаптацию; ИИ несёт двойную нагрузку — замещает недостающее время преподавателя-эксперта + …