← все отчёты
Разработка междисциплинарного метакурса по цифровой семантике (v2)
lineage
lin-46a992e206
· Белозерова Н.Н. + Соловьёва И.В. + Бородулина Л.О.
· digital-semantics-metacourse-v2
Текущий канонический отчёт
full_analysis
current
active
pra
pra-f9c071450f
· 159742 chars монолит
создан 2026-08-22 21:25:39
Compiler views
Semantic packages (8 canonical kinds)
00_PROJECT_CARD
v4 · current · <built-in method items of dict object at 0x72a45f87f8c0> items
10_EVIDENCE_PROVENANCE_ANALOGS
v4 · current · <built-in method items of dict object at 0x72a48a84e840> items
20_PROJECT_MODEL
v4 · current · <built-in method items of dict object at 0x72a45f8537c0> items
30_EXPERIMENT_PACK
v4 · current · <built-in method items of dict object at 0x72a45f8ed400> items
40_HYBRID_ARCHITECTURE_PACK
v4 · current · <built-in method items of dict object at 0x72a48a84f680> items
50_BUILD_LAB_PACK
v4 · current · <built-in method items of dict object at 0x72a48a84d8c0> items
60_SEMINAR_DECISION_PACK
v4 · current · <built-in method items of dict object at 0x72a48a84e980> items
70_PORTFOLIO_PATTERN
v4 · current · <built-in method items of dict object at 0x72a48a797b40> items
Evidence anchors (sample)
art-059fc4170d· course_event_artifact · mediumart-10a2f854d3· course_event_artifact · highart-39379bd487· course_event_artifact · highart-a7d79788bf· course_event_artifact · highart-d8fd29e4d0· course_event_artifact · mediumart-ee36f821b6· course_event_artifact · mediumorchestrator_run:ar-eb3cd40d34· analysis_json · highlin-46a992e206· db_row · high
Project card (превью)
# 📇 Project Card ## Идентичность - **lineage_id:** lin-46a992e206 - **label:** Разработка междисциплинарного метакурса по цифровой семантике (v2) - **project_id:** digital-semantics-metacourse-v2 - **current_version_id:** ver-18f9211b72 > _sources:_ [db_row project_lineages:lin-46a992e206 · high] ## Protected core Защищённое ядро: (1) теоретическое обоснование через Растье и интерпретативную семантику — не декоративная рамка, а объяснение, почему изотопии требуют многометодной валидации; (2) ротация ролей «аналог → цифровик → эксперт» — операциональная форма Human-in-the-loop, обеспечивающая, что студент не остаётся только потребителем ИИ-анализа; (3) трёхслойная валидация ручной ↔ LLM ↔ формальный пайплайн — уникальное отличие от стандартных «мы попросили ChatGPT» проектов; (4) требование проверки каждого вывода ИИ по тексту с цитатой — прямая защита от галлюцинаций; (5) банк верифицированных промптов + рубрикатор экспертной оценки — воспроизводимая методология, а не разовое упражнение; (6) техническая гипотеза о типологии ошибок LLM — позволяет использовать проект как инструмент методологического обучения (студенты учатся не только пользоваться, но и диагностировать инструмент). Убрать любое — это уже другой проект уровня «использовали LLM в курсе». > _sources:_ [art-059fc4170d note «Дополнительная информация к проекту по ц…» · medium]; [art-10a2f854d3 note «дополнение - Групповой проект Цифровая …» · high]; [art-39379bd487 note «ком бел габ final [M1nGyw].docx» · high]; [art-a7d79788bf note «ПРОЕКТ обновленный с учетом правок [NCI…» · high]; [art-d8fd29e4d0 slides «РАЗРАБОТКА МЕЖПРЕДМЕТНОГО КУРСА ПО ЦИФРО…» · medium]; [art-ee36f821b6 slides «дополнение - Cifrovaya-semantika.pptx» · medium] +1 ## Несущий разрыв Несущий разлом: проект живёт на границе трёх типов работы одновременно — (а) научная лингвистика (проверка теоретических моделей от Соссюра до Деррида); (б) педагогика (формирование у студента-магистранта способности к augmented research); (в) технологическая инженерия (создание воспроизводимого пайплайна SpaCy+BERT + промпт-банка). Каждая из трёх требует своих ресурсов, компетенций команды и метрик успеха. Разлом появляется, когда одна из плоскостей начинает подчинять другие: если научная перевесит — проект превращается в исследовательскую программу, а курс становится побочным; если педагогическая — упрощается техническая рамка и теряется научная достоверность; если техническая — курс становится обучением инструментам без глубинной семантики. Проект держится на явной артикуляции всех трёх и синхронизации через архитектуру Augmented Research Studio, но эта синхронизация требует авторской команды из трёх ролей (лингвист-теоретик + методист + инженер-технолог), и уязвимость — в том, что нагрузка на всех трёх слишком высока для одного семестра. > _sources:_ [art-059fc4170d note «Дополнительная информация к проекту по ц…» · medium]; [art-10a2f854d3 note «дополнение - Групповой проект Цифровая …» · high]; [art-39379bd487 note «ком бел габ final [M1nGyw].docx» · high]; [art-a7d79788bf note «ПРОЕКТ обновленный с учетом правок [NCI…» · high]; [art-d8fd29e4d0 slides «РАЗРАБОТКА МЕЖПРЕДМЕТНОГО КУРСА ПО ЦИФРО…» · medium]; [art-ee36f821b6 slides «дополнение - Cifrovaya-semantika.pptx» · medium] +1 ## Готовность Готовность: SCIENTIFIC_PROGRAM_READY / SEMESTER_PILOT_REQUIRES_SCOPING. Проект имеет самый сильный теоретический фундамент из всех Sem-6 проектов (Растье + Соссюр + Деррида + операционализация через изотопии); опубликованная исследовательская статья служит валидированной базой; архитектура Augmented Research Studio методологически инновационна. Однако масштаб проекта (5+ LLM + формальный пайплайн + рубрика + курс + квази-эксперимент + повторные замеры + NASA-TLX) не соответствует ресурсам одного семестра и одной авторской команды из трёх человек. До запуска необходимо: (1) декомпозировать в 2-3-семестровую программу с явными milestones; (2) в первом семестре пилотировать один модуль (например, только ротацию ролей на одном тексте без квази-эксперимента); (3) во втором семестре добавить формальный пайплайн; (4) в третьем — квази-эксперимент с полной методологией. Альтернатива — принять как научный проект с попутным педагогическим применением, но не пытаться получить обе полноты за один семестр. > _sources:_ [art-059fc4170d note «Дополнительная информация к проекту по ц…» · medium]; [art-10a2f854d3 note «дополнение - Групповой проект Цифровая …» · high]; [art-39379bd487 note «ком бел габ final [M1nGyw].docx» · high]; [art-a7d79788bf note «ПРОЕКТ обновленный с учетом правок [NCI…» · high]; [art-d8fd29e4d0 slides «РАЗРАБОТКА МЕЖПРЕДМЕТНОГО КУРСА ПО ЦИФРО…» · medium]; [art-ee36f821b6 slides «дополнение - Cifrovaya-semantika.pptx» · medium] +1 --- ## 🔬 Sem-6 v2 · Evidence-Grounded Analysis ### Claim–Evidence Matrix **FACT** (следует из источников): - Авторы: Белозерова Н.Н. (д.ф.н., проф. каф. прикладной и теор. лингвистики ТюмГУ) + Соловьёва И.В. + Бородулина Л.О. · _docx art-a7d79788bf header + art-10a2f854d3_ · conf=high - Опубликованная исследовательская статья «Комбинированный анализ (augmented analysis)» с 4 авторами (Белозерова + 3 магистранта). · _docx art-39379bd487 (34k chars) — оригинальная статья_ · conf=high - Триангуляция: ручной анализ ↔ LLM (DeepSeek R1 + Perplexity + GPT-4o + GigaChat + Mistral) ↔ формальный пайплайн (SpaCy + fine-tuned BERT). · _docx §Архитектурный паттерн_ · conf=high - Ротация ролей: 'аналог' → 'цифровик' → 'эксперт'. · _docx §3.1 гипотеза_ · conf=high - Теоретическая опора: Ф. Растье, интерпретативная семантика (Соссюр → Деррида). · _docx §2.2_ · conf=high **AUTHOR CLAIM** (заявляет автор): - Ротация ролей + трёхслойная валидация формирует устойчивый навык методологического анализа новых научных текстов. · _docx §3.1 педагогическая гипотеза_ · conf=asserted_by_author - LLM демонстрирует систематические ошибки: классификация механизмов как параметров, упрощение связей, пропуск имплицитных сущностей. · _docx §3.3 техническая гипотеза_ · conf=asserted_by_author + partly_supported_by_published_article **ANALYTICAL INFERENCE** (вывод системы): - Проект живёт на границе трёх плоскостей одновременно (научная лингвистика + педагогика + инженерия), каждая с собственными ресурсами и метриками успеха. · _system reading of scope_ · conf=high - Уровень проекта = научная программа, не один семестр; синхронизация трёх плоскостей требует авторской команды из трёх ролей (теоретик + методист + инженер). · _system reading of scale_ · conf=high **HYPOTHESIS** (требует проверки): - 3-семестровая декомпозиция (пилот ротации → добавление формального пайплайна → полный квази-эксперимент) обеспечит устойчивое внедрение. · _system recommendation, requires empirical staging_ · conf=requires_pilot ### Agenticity Check **Verdict — Agent Level: 1** (Adaptive assistant (multi-tool triangulation)) - **Memory (устойчивое состояние):** NO — LLM per-session; state ведёт студент - **Goal (собственная цель):** NO — цель = задача студента - **Planning (самостоятельная последовательность):** PARTIAL — DeepSeek R1 использует chain-of-thought — некоторое planning per query, не long-horizon - **Autonomy (действия без запроса):** NO — всё по запросу студента - **Human Gate (где остаётся человек):** YES — ротация роли 'эксперт' — peer review; финальная защита ### Educational Mechanism Model **Current educational practice:** Магистерский курс «Языковые модели» — лекции + семинары + практические задания на анализе конкретных текстов. **Limitation / failure point:** Ручной семантический анализ трудоёмок; студенты доверяют LLM без критики (галлюцинации); отсутствует стандартизированная методология оценки коллаборативного human+AI анализа. **Changed activity (что действие меняется):** Студент через ротацию 'аналог/цифровик/эксперт' проходит три позиции: (а) ручной анализ, (б) augmented с LLM, (в) сравнение результатов. Финальный артефакт = собственная защищённая методологическая модель нового текста. **Role of AI (компонент механизма):** Как LLM (DeepSeek R1 с chain-of-thought + knowledge graph, Perplexity и др.) — извлечение методологической структуры + генерация конкурирующих моделей. Как формальный пайплайн (SpaCy + BERT) — референтный эталон для NER + связей. **Role of human (сохранённая функция):** Студент — задаёт формальную рамку, проверяет выводы ИИ по тексту (обязательная цитата), строит собственную модель. Преподаватель — модерация ротации + peer review. Эксперты (лингвистика) — курирование теоретической рамки. **Expected competence change:** Способность самостоятельно построить и защитить методологическую модель нового научного текста; критическое различение слоёв модели (ручной / LLM / формальный). **Measurement method:** Экспертная rubric оценки итоговой модели (точность / полнота / глубина / структурированность); NASA-TLX для когнитивной нагрузки per роль; % цитат в защите ИИ-выводов; идентификация ≥ 3 типов ошибок LLM у ≥ 70% студентов. ### Readiness — 4 tiers - **Idea readiness:** STRONG — самая сильная теоретическая проработка cohort — Растье + опубликованная статья + техническая гипотеза о типологии ошибок LLM - **Mechanism readiness:** PARTIAL — механизм ясен, но масштаб (5 LLM + пайплайн + рубрика + курс) не соответствует одному семестру - **Implementation readiness:** WEAK — fine-tuning BERT требует ресурсов; сценарный банк 4 текстов не собран; LLM budget не оценён - **Evaluation readiness:** PARTIAL — NASA-TLX + rubric планируются, калибровка не запланирована; inter-rater kappa не описан