--- id: syllabus-2026-06-13 project_id: demo-electives doc_kind: syllabus generated_at: '2026-06-13' duration_ms: 172060 --- # Педагогика AI-диалога: проектирование сократических тьютор-ботов и оркестрация курса в Canvas - **Course title**: Педагогика AI-диалога: проектирование сократических тьютор-ботов и оркестрация курса в Canvas - **Instructor**: Команда кафедры педагогического дизайна (преподаватель, AI-тьютор и AI-медиатор) - **Term**: осень 2026 - **Course overview**: Электив посвящён практическому проектированию учебных модулей с AI-тьютором и AI-медиатором в парадигме pedagogy-shaped dialogue (тип C). Мы опираемся на подход UT Sage к конструированию сократических тьютор-ботов, а также на кампусную модель Oxford ChatGPT Edu и практики центров компетенций: управление доступом, прозрачность, обучение и поддержка преподавателей и студентов. За семестр вы соберёте и протестируете в Canvas прототип микромодуля с AI-тьютором и медиатором: от формулировки исходных педагогических целей, сценариев диалога и ограничений до редизайна оценивания и мер академической добросовестности. Особое внимание уделим валидности оценивания, приватности и безопасности данных, прозрачному декларированию использования ИИ и проверке решений через симуляции роли-агентов (teacher + student roles) до запуска на реальных студентах. Курс нацелен на ответственное внедрение: ИИ служит инструментом, встроенным в педагогический замысел, а не его заменой. Мы будем сопоставлять генерацию и верификацию знаний, выстраивать управляемость и пояснимость, а также готовить пакет документов для кампусного пилота. ## Learning objectives - студент сможет спроектировать сократический тьютор-бот под конкретные учебные цели и уровень подготовки - студент сможет оркестрировать взаимодействие студент–AI-тьютор–AI-медиатор в Canvas - студент сможет разработать и обосновать правила и ограничители использования ИИ в курсе - студент сможет выполнить редизайн оценивания с учётом невозможности достоверного детектирования ИИ и требований secure assessment - студент сможет провести симуляционное тестирование учебного сценария с ролями студенческих агентов и интерпретировать результаты - студент сможет оценить риски приватности, безопасности и академической целостности и составить план их смягчения - студент сможет спроектировать метрики обучения, инструментацию и протоколы отслеживания освоения (включая диагностику заблуждений) - студент сможет подготовить прозрачную документацию об использовании ИИ и траекторию сопровождения студентов ## Weekly schedule - **Week**: 1 - **Theme**: Вводная: тип C, роль AI-тьютора и медиатора, модели UT Sage и Oxford #### Before class - Прочитать: описание кейсов UT Sage (конструктор сократических тьютор-ботов) и Oxford ChatGPT Edu (управление и центр компетенций) в курс-пакете - Пройти опрос-диагностику ожиданий и опыта использования ИИ - Оформить доступ к ChatGPT Edu/кампусной песочнице и согласие на обработку учебных данных #### In class - Обзор курса, критерии успеха и этические рамки - Демонстрация pedagogy-shaped dialogue: как намерения педагогики становятся правилами бота - Онбординг в Canvas-песочницу, знакомство с AI-тьютором и AI-медиатором #### After class - Мини-эссе: «Где ИИ повышает, а где подрывает учебную ценность в моём домене» (до 500 слов) - Квиз по политике ответственного ИИ и академической добросовестности - **Ai use guidelines**: Разрешено использовать кампусный ChatGPT Edu для навигации по материалам и идей, запрещено генерировать текст мини-эссе; укажите в конце эссе декларацию об использовании ИИ (если применялся). #### Deliverables - Подписанная форма согласия и настройка доступа - Мини-эссе - Квиз по политике - **Week**: 2 - **Theme**: Сократический диалог: лестницы вопросов, когнитивные шаги, границы бота #### Before class - Прочитать: заметки по проектированию вопросов (лестницы, ZPD), образцы промптов и гвардрэйлов из курс-пакета - Посмотреть примеры логов диалога «плохой/хороший» #### In class - Разбор учебных целей ваших микромодулей - Мастерская: черновик сценария диалога (15 минут обучения) и правила остановки/эскалации - Тестирование сценария на AI-тьюторе в песочнице #### After class - Подготовить версию 1 сценария сократического диалога с явной картой целей и типовых заблуждений - Собрать журнал 2–3 тестовых сессий (скрин/экспорт логов) и короткий разбор - **Ai use guidelines**: Использование AI-тьютора обязательно для тестов сценариев; текст описания целей и заблуждений пишется самостоятельно. Логи предоставляются без персональных данных. #### Deliverables - Сценарий диалога v1 с гвардрэйлс - Журнал тестов и разбор - **Week**: 3 - **Theme**: Интеграция в Canvas и ролевая оркестрация (студент–AI-тьютор–AI-медиатор) #### Before class - Прочитать: краткое руководство по LTI-интеграции и настройке модуля в Canvas - Подготовить структуру модуля (страницы, задания, критерии) #### In class - Настройка модуля в Canvas-песочнице - Репетиция триад: студент–AI-тьютор–AI-медиатор (эскалация сложных случаев) - Фидбек по маршрутам навигации и сигналам для медиатора #### After class - Опубликовать черновой модуль с подключённым тьютором и медиатором - Короткое видео-скринкаст (3–5 мин) про прохождение модуля - **Ai use guidelines**: Разрешено использовать AI для генерации черновых подсказок интерфейса; тексты инструкций для студентов — собственная работа с возможной правкой стилем ИИ при явной декларации. #### Deliverables - Ссылка на модуль в Canvas-песочнице - Скринкаст прохождения - **Week**: 4 - **Theme**: Редизайн оценивания и secure assessment: отказ от детекторов, верификационные контуры #### Before class - Прочитать: выдержки из рекомендаций по secure assessment (кейсы национальных регуляторов) и обзор провалов детекторов ИИ - Собрать текущий план оценивания вашего модуля #### In class - Критерии валидности и надежности при присутствии ИИ - Шаблоны заданий: устные проверки, ведомые разборы, верификация источников, личные артефакты - Проектирование верификационного контура и прозрачной декларации использования ИИ #### After class - Подготовить план оценивания: задания, рубрики, точки верификации, что можно/нельзя с ИИ - Написать инструкцию для студентов о правилах использования ИИ в вашем модуле - **Ai use guidelines**: Генерация текста плана оценивания и инструкции ИИ запрещена; допустимы только идеи/списки для мозгового штурма с обязательной декларацией. #### Deliverables - План оценивания и рубрики - Инструкция по использованию ИИ для студентов модуля - **Week**: 5 - **Theme**: Симуляции учебных сценариев: teacher + student-role агенты #### Before class - Прочитать: обзор симуляционного подхода (teacher agent и роли студентов: Leader, Supporter, Expounder, Rebutter, Summarizer) - Подготовить сценарий кейс-дискуссии для симуляции #### In class - Запуск симуляции вашей активности с ролями студентов - Сбор метрик: глубина аргументации, баланс участия, конфликты и развязки - Принятие решений о правках сценария и подсказок медиатору #### After class - Отчёт о симуляции: метрики, наблюдения, принятые изменения - Обновлённый сценарий диалога v2 - **Ai use guidelines**: Использование симуляционных агентов обязательно; аналитический отчёт — собственный, допускаются графики/таблицы, сформированные ИИ-помощником при вашей проверке. #### Deliverables - Отчёт о симуляции - Сценарий диалога v2 - **Week**: 6 - **Theme**: Приватность, безопасность, риски и политика: данные студентов и логи диалогов #### Before class - Прочитать: чек-лист приватности и минимизации данных для учебных ИИ-сервисов - Заполнить черновик реестра рисков по вашему модулю #### In class - Разбор рисков: PII, поведенческие логи, хранение и доступ - Контрмеры: локальные песочницы, запрет передачи чувствительных данных, время экзаменов без доступа к LLM - Подготовка коммуникаций для студентов о данных и их правах #### After class - Финализировать реестр рисков и план смягчения - Подготовить одностраничник «Как мы используем ИИ и ваши данные» - **Ai use guidelines**: Разрешено использовать ИИ для приведения текста к ясному стилю; содержание формируется вами и перепроверяется. #### Deliverables - Реестр рисков и план смягчения - Одностраничник для студентов о данных и ИИ - **Week**: 7 - **Theme**: Метрики обучения, диагностика заблуждений и адаптация ZPD #### Before class - Прочитать: примеры карт заблуждений и стратегий вопросов для их диагностики - Наметить целевые метрики успеха и сигналы для медиатора #### In class - Проектирование схемы инструментирования: события, логи, отметки медиатора - Разработка диагностических подсказок для выявления заблуждений - План мониторинга и обратной связи студентам #### After class - Подготовить план аналитики с описанием метрик, событий и способов визуализации - Собрать банк диагностических подсказок/вопросов - **Ai use guidelines**: Разрешено прототипировать дашборды и SQL-подобные запросы с помощью ИИ; проверка корректности и интерпретация — ваша зона ответственности. #### Deliverables - План аналитики и инструментирования - Банк диагностических подсказок - **Week**: 8 - **Theme**: Мидтерм-ревью: демонстрация прототипа и структурированный фидбек #### Before class - Подготовить живую демонстрацию модуля с тьютором и медиатором - Заполнить чек-лист готовности (контуры оценивания, приватность, симуляционные правки) #### In class - Демо в малых группах, рольовые прогоны - Калиброванный фидбек по рубрике: педагогическая ценность, управляемость, прозрачность ИИ - Планирование доработок #### After class - Внести доработки по фидбеку - Обновить документацию (инструкции, план оценивания, реестр рисков) - **Ai use guidelines**: Допустимо использовать ИИ для генерации чек-листов и конспектов фидбека; решение об изменениях и их формулировка — ваша. #### Deliverables - Мидтерм-демо и чек-лист готовности - Прототип v2 и обновлённая документация - **Week**: 9 - **Theme**: Групповое обучение и фасилитация: AI как третий участник #### Before class - Прочитать: заметки о групповой динамике, роли AI-медиатора и социальных эффектах - Сконструировать групповую активность (20–30 минут) с участием AI-медиатора #### In class - Пилот групповой активности с однокурсниками - Сбор обратной связи по роли AI-медиатора и равномерности участия - Корректировка инструкций и сигналов медиатору #### After class - Короткий отчёт о пилоте (что сработало/нет, метрики участия) - Финальная настройка групповой активности - **Ai use guidelines**: Использование AI-медиатора обязательно в пилоте; тексты правил групповой работы — авторские с возможной языковой правкой ИИ при декларации. #### Deliverables - План фасилитации и материалы групповой активности - Отчёт о пилоте - **Week**: 10 - **Theme**: Финальная демонстрация и пакет для пилота кафедры #### Before class - Сверить все артефакты с итоговым чек-листом и рубрикой - Подготовить 7-мин презентацию и 8-мин живую демонстрацию #### In class - Финальные демо с внешними рецензентами - Вопросы-ответы, фиксация рекомендаций - Обсуждение маршрутов масштабирования и поддержки #### After class - Сдать финальный пакет материалов - Саморефлексия: чему научился и как это внедрить в основной курс - **Ai use guidelines**: Разрешено использовать ИИ для полировки слайдов и сценария выступления; отчёт и документация должны отражать реальную архитектуру, настройки и ваши решения с журнальными доказательствами. #### Deliverables - Финальный пакет: модуль Canvas, сценарии и гвардрэйлс, план оценивания, реестр рисков, план аналитики, инструкции по ИИ - Итоговый отчёт и саморефлексия ## Grading - **Component**: Участие и профессиональная коммуникация (семинары, фидбек, декларации ИИ) - **Weight pct**: 15 - **Rubric summary**: Активность и вклад в обсуждения; качество вопросов и фидбека; соблюдение правил прозрачности использования ИИ. - **Component**: Дизайн-спринты и артефакты недель 2–3, 5–7 - **Weight pct**: 30 - **Rubric summary**: Ясность учебных целей; качество сценариев и гвардрэйлов; валидность метрик; обоснованность правок по результатам симуляций. - **Component**: Мидтерм-демо (неделя 8) - **Weight pct**: 20 - **Rubric summary**: Работоспособность прототипа; согласованность педагогики и логики бота; управляемость рисков; готовность к пилоту. - **Component**: Мемо по оцениванию и политике ИИ (неделя 4 и 6) - **Weight pct**: 15 - **Rubric summary**: Надёжность и валидность оценивания без детекторов; ясность инструкций студентам; достаточность мер приватности и безопасности. - **Component**: Финальный проект и отчёт - **Weight pct**: 20 - **Rubric summary**: Полнота финального пакета; качество демонстрации; доказательность (логи, симуляции, метрики); план масштабирования и сопровождения. ## Policies - **Ai use**: Курс следует принципу pedagogy-shaped dialogue: ИИ используется как средство реализации педагогических целей. Всегда декларируйте использование ИИ в конце каждого сдаваемого артефакта (что именно и для чего). Запрещено выдавать за собственный текст сгенерированные материалы там, где прямо указана самостоятельная работа. AI-детекторы для проверки работ не применяются; вместо этого действуют прозрачные правила, устные/практические верификации и проверка источников. Не вводите в ИИ персональные данные и конфиденциальную информацию. - **Academic integrity**: Соблюдайте академическую добросовестность: указывайте источники, отделяйте собственный вклад от помощи ИИ и одногруппников. На отдельных заданиях использование ИИ ограничено или запрещено; несоблюдение правил может привести к пересдаче задания в устной форме. - **Attendance**: Ожидается присутствие на всех занятиях и активное участие в мастерских и пилотах. Допустимо до 2 пропусков по уважительной причине при предварительном уведомлении и выполнении компенсирующих заданий. - **Late work**: Стандартная просрочка до 48 часов — минус 10% от балла; 48–96 часов — минус 20%. После 96 часов работы принимаются только по согласованию с преподавателем. Для форс-мажоров предоставьте подтверждающие документы. - **Accessibility**: Курс поддерживает универсальный дизайн обучения. Сообщите о потребностях в адаптациях (темп, альтернативные форматы, ассистивные технологии). Материалы предоставляются в доступных форматах; демо и видео сопровождаются субтитрами/скриптами. ## Support resources - Кафедральный центр компетенций по ИИ в обучении (консультации по дизайну и политике) - Служба поддержки Canvas и LTI-интеграций - Офис по защите данных и приватности (консультации по обработке учебных данных) - Библиотека ТюмГУ (ресурсы по оцениванию, академической добросовестности, методическим материалам) - Служба инклюзии и доступности - Психологическая служба и центр благополучия студентов - Песочница ChatGPT Edu / кампусного ИИ с методическими рекомендациями