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

project_card

1964c 8 packages raw md json

📇 Project Card

Идентичность

  • lineage_id: lin-51ca33496f
  • label: Создание цифрового продукта
  • project_id: digital-product-user-vision
  • current_version_id: ver-c174beb399

Protected core

  • interest: Развитие у студентов навыков эмпатии и исследовательского мышления через работу с реальными данными пользователей и AI-персонами.
  • object_of_change: Процесс обучения проектированию цифровых продуктов с акцентом на эмпирическое исследование пользователей и использование AI для моделирования их поведения.
  • central_stake: Создание качественных цифровых продуктов, основанных на реальных потребностях пользователей, а не на стереотипах или интуиции студентов.
  • key_practice: Полевое исследование реальных пользователей, создание AI-персон на основе живых данных и тестирование продуктов с их помощью.

Несущий разрыв

  • break: Отсутствие постоянного доступа студентов к реальным пользователям для проверки гипотез и валидации продуктов.
  • why_it_matters: Без доступа к живым респондентам студенты рискуют создавать продукты, основанные на стереотипах и предположениях, что снижает качество и релевантность цифровых решений.

Готовность

  • ready_now: Проведение полевых опросов и сбор эмпирических данных., Создание AI-персон на основе собранных данных., Тестирование цифровых продуктов с помощью AI-персон., Оценка качества продуктов и аргументации по установленным критериям.
  • requires_decision: Выбор конкретных инструментов и методов для создания AI-персон., Определение методики обучения нейросети и валидации AI-персон.
  • requires_data: Данные о точности и валидности AI-персон в сравнении с реальными пользователями., Результаты эксперимента по сравнению групп.
  • walkthrough_ready: Пошаговый процесс от опроса до тестирования на AI-персонах описан и может быть р
  • pilot_ready: Экспериментальная методика готова к пилотному запуску в учебном процессе.
  • not_ready_reason:
🔍