🔧 Lab Handoff

lab_requirement

• build_status: NO_BUILD
• readiness_score: 0.3
• no_build_reason: Проект не готов к инженерии: отсутствует чёткое описание конкретных действий студентов (observable target actions) и независимых методов измерения изменений, что нарушает критерии готовности. Также не

sources: [db_row project_lineages:lin-38c2c24afa · high]; [analysis_json orchestrator_run:ar-d8f30f468a · high]

v2_mve

Minimal Viable Experiment

Hypothesis (что проверяем): Ротация студента через 3 из 5 механик (Цивилизационное зеркало + Валидатор тезиса + Нарративный мост) приведёт к статистически более высокому качеству эссе на новую (не изучавшуюся) концепцию гражданственности vs традиционный формат «лекция + семинарский разбор».

Intervention (что меняем): Одна учебная группа (ЭГ, ~25 чел.) в 1 семестре 2027 проходит 3 механики × 3 занятия (9 сессий, ~18 акад.часов), с журналом диалогов + обязательным собственным тезисом до запроса агента + peer review между студентами.

Control (с чем сравниваем): Параллельная группа того же курса (КГ, ~25 чел.) — традиционный формат с той же тематикой и таким же объёмом контактных часов. Тот же преподаватель для устранения инструктор-эффекта.

Observable change (что должно измениться): Оценка независимого эссе на новую концепцию (например «легитимность» — если 3 механики проходили на «справедливости», «служении», «суверенитете»): (a) аргументация rubric ≥ 4/5 у ≥ 70% ЭГ vs ≥ 40% КГ; (b) наличие 3+ ссылок на исторические источники у ≥ 80% ЭГ vs ≥ 40% КГ; (c) наличие собственного примера из бытового опыта у ≥ 70% ЭГ vs ≥ 30% КГ.

Evidence needed (какие данные): (1) Rubric-scored эссе от 2 независимых оценщиков (kappa ≥ 0.7). (2) Журналы диалогов ЭГ для проверки, что агент удержал сократический режим (≤ 10% реплик содержат прямые нормативные суждения). (3) Post-опросник UWES-S для мотивации до/после (валидированная шкала, замер до раскрытия гипотезы студентам). (4) Экспертная проверка базы знаний до старта: 3 эксперта одобряют ≥ 90% контента.

Архитектура · v2_agentity_audit

Agenticity Check

Verdict — Agent Level: 1 (Adaptive assistant)

• Memory (устойчивое состояние): UNKNOWN — источник не описывает сохранение состояния между сессиями с одним студентом — рекомендуется явно спроектировать (journal of dialogue history) для отслеживания эволюции позиции
• Goal (собственная цель): NO — агент не имеет собственной цели — цель задаётся преподавателем через промпт для каждой из 5 механик; агент реагирует, а не инициирует
• Planning (самостоятельная последовательность): NO — нет самостоятельного построения последовательности действий; каждая механика — фиксированный сценарий, ролевая игра ведётся по инструкции
• Autonomy (действия без запроса): NO — действия только в ответ на запрос студента; нет proactive interventions
• Human Gate (где остаётся человек): YES — преподаватель модерирует, оценивает финальное эссе; студент держит первичный тезис; 3 эксперта валидируют базу знаний

⚠️ Слово «agent» inflation detected: Название «ИИ-агент Архивариус Смыслов» преувеличивает уровень автономности. Фактически это набор из 5 промпт-конфигурированных LLM-сценариев без memory/goal/planning. Честнее — «ИИ-фасилитатор» или «промпт-набор для сократической работы с гражданскими концепциями».

🔬 Sem-6 v2 · Evidence-Grounded Analysis

Minimal Viable Experiment

Hypothesis (что проверяем): Ротация студента через 3 из 5 механик (Цивилизационное зеркало + Валидатор тезиса + Нарративный мост) приведёт к статистически более высокому качеству эссе на новую (не изучавшуюся) концепцию гражданственности vs традиционный формат «лекция + семинарский разбор».

Intervention (что меняем): Одна учебная группа (ЭГ, ~25 чел.) в 1 семестре 2027 проходит 3 механики × 3 занятия (9 сессий, ~18 акад.часов), с журналом диалогов + обязательным собственным тезисом до запроса агента + peer review между студентами.

Control (с чем сравниваем): Параллельная группа того же курса (КГ, ~25 чел.) — традиционный формат с той же тематикой и таким же объёмом контактных часов. Тот же преподаватель для устранения инструктор-эффекта.

Observable change (что должно измениться): Оценка независимого эссе на новую концепцию (например «легитимность» — если 3 механики проходили на «справедливости», «служении», «суверенитете»): (a) аргументация rubric ≥ 4/5 у ≥ 70% ЭГ vs ≥ 40% КГ; (b) наличие 3+ ссылок на исторические источники у ≥ 80% ЭГ vs ≥ 40% КГ; (c) наличие собственного примера из бытового опыта у ≥ 70% ЭГ vs ≥ 30% КГ.

Evidence needed (какие данные): (1) Rubric-scored эссе от 2 независимых оценщиков (kappa ≥ 0.7). (2) Журналы диалогов ЭГ для проверки, что агент удержал сократический режим (≤ 10% реплик содержат прямые нормативные суждения). (3) Post-опросник UWES-S для мотивации до/после (валидированная шкала, замер до раскрытия гипотезы студентам). (4) Экспертная проверка базы знаний до старта: 3 эксперта одобряют ≥ 90% контента.

Failure Analysis 2.0

Mechanism Failure (где механизм не сработает): - Cократический режим агента может деградировать в готовые ответы под адверсариальным давлением студентов (jailbreaking на выдачу нормативных суждений). Не операционализирован промпт-конфиг устойчивости. - Механика 2 (Историческая ролевая игра с синтаксисом XIX века) может генерировать анахронизмы без экспертной валидации, разрушая педагогический эффект. - Ротация 5 механик рассчитана на глубокую индивидуальную работу; при формальном выполнении студентом (проходил-но-не-осмыслил) все 5 сценариев дадут суммарно то же декларативное знание.

Incentive Failure (кто как обойдёт): - Оппозиционно настроенные студенты (заявлены как «главная педагогическая боль») могут воспринимать агента как инструмент навязывания позиции — усилят оппозицию через формальные ответы, не проходя педагогический механизм. - Обязательность курса + диф.зачёт → мотивация студента = сдать. При ощущении что «правильный ответ» существует — будут искать его в ответах агента, а не строить собственную позицию. - Преподаватели могут воспринимать журнал диалогов как контроль вместо инструмента — снизит их вовлечённость.

Delegation Failure (что ИИ заберёт у человека): - Если агент слишком хорошо валидирует логику — студент делегирует ему функцию критической оценки собственных аргументов, теряя эту способность. - Экспертная валидация базы знаний = разовая процедура; в реальности исторические источники могут интерпретироваться разными школами — агент навяжет одну интерпретацию как консенсусную.

Measurement Failure (как решим что успех, ошибочно): - Метрика «мотивация +60%» непрозрачна — если использовать простой post-опросник «понравилось ли», получим artefacts of desirability, а не реальное изменение позиции. - Метрика «качество эссе» без rater training + inter-rater kappa даст субъективные результаты; при трёх авторах-экспертах есть shared prior — консенсус может маскировать групповое смещение. - Успех может быть ошибочно объявлен если студенты научатся имитировать «критическую рефлексию» в жанре, ожидаемом агентом.

Agenticity Check

Verdict — Agent Level: 1 (Adaptive assistant)

• Memory (устойчивое состояние): UNKNOWN — источник не описывает сохранение состояния между сессиями с одним студентом — рекомендуется явно спроектировать (journal of dialogue history) для отслеживания эволюции позиции
• Goal (собственная цель): NO — агент не имеет собственной цели — цель задаётся преподавателем через промпт для каждой из 5 механик; агент реагирует, а не инициирует
• Planning (самостоятельная последовательность): NO — нет самостоятельного построения последовательности действий; каждая механика — фиксированный сценарий, ролевая игра ведётся по инструкции
• Autonomy (действия без запроса): NO — действия только в ответ на запрос студента; нет proactive interventions
• Human Gate (где остаётся человек): YES — преподаватель модерирует, оценивает финальное эссе; студент держит первичный тезис; 3 эксперта валидируют базу знаний

⚠️ Слово «agent» inflation detected: Название «ИИ-агент Архивариус Смыслов» преувеличивает уровень автономности. Фактически это набор из 5 промпт-конфигурированных LLM-сценариев без memory/goal/planning. Честнее — «ИИ-фасилитатор» или «промпт-набор для сократической работы с гражданскими концепциями».