🔧 Lab Handoff

lab_requirement

• build_status: NO_BUILD
• readiness_score: 0.3
• no_build_reason: Отсутствует чёткая функциональная декомпозиция человеческо-машинного цикла с детализацией операций и ролей, а также недостаточная операционализация ключевых обучающих действий студентов и их изменений

sources: [db_row project_lineages:lin-5fcda37870 · high]; [analysis_json orchestrator_run:ar-eb907bbb88 · high]

v2_mve

Minimal Viable Experiment

Hypothesis (что проверяем): ЭГ, прошедшая scaffolding-модуль с обязательной проверкой химической корректности, демонстрирует статистически более высокий прирост качества обзоров + переход когнитивной нагрузки к содержательным операциям vs КГ (традиционный формат).

Intervention (что меняем): ЭГ (~20 студентов) — 16 недель scaffolding с 4-этапной конфигурацией промптов + peer review + antiplagiarism. КГ (~20) — те же 16 недель без scaffolding-schedule.

Control (с чем сравниваем): Параллельная группа того же курса, тот же преподаватель.

Observable change (что должно измениться): Rubric критической оценки ЭГ > КГ p<0.05; NASA-TLX ЭГ показывает СДВИГ (не только снижение); ≤ 5% плагиата в ЭГ; ≥ 90% обзоров без критических химических ошибок.

Evidence needed (какие данные): Институциональный доступ к Scopus/WoS/Reaxys/SciFinder; scaffolding-schedule по неделям; rubric с 2 rater'ами; check-list химической корректности; калибровка rater'ов.

Архитектура · v2_agentity_audit

Agenticity Check

Verdict — Agent Level: 1 (Adaptive assistant (scaffolding-schedule regulated))

• Memory (устойчивое состояние): NO — per-session ИИ; state = журнал студента
• Goal (собственная цель): NO — цель — задача студента
• Planning (самостоятельная последовательность): PARTIAL — scaffolding schedule планирует передачу ответственности, но выполняет преподаватель, не ИИ
• Autonomy (действия без запроса): NO — все действия ИИ — по запросу
• Human Gate (где остаётся человек): YES — преподаватель проверяет химическую корректность + peer review + антиплагиат

🔬 Sem-6 v2 · Evidence-Grounded Analysis

Minimal Viable Experiment

Hypothesis (что проверяем): ЭГ, прошедшая scaffolding-модуль с обязательной проверкой химической корректности, демонстрирует статистически более высокий прирост качества обзоров + переход когнитивной нагрузки к содержательным операциям vs КГ (традиционный формат).

Intervention (что меняем): ЭГ (~20 студентов) — 16 недель scaffolding с 4-этапной конфигурацией промптов + peer review + antiplagiarism. КГ (~20) — те же 16 недель без scaffolding-schedule.

Control (с чем сравниваем): Параллельная группа того же курса, тот же преподаватель.

Observable change (что должно измениться): Rubric критической оценки ЭГ > КГ p<0.05; NASA-TLX ЭГ показывает СДВИГ (не только снижение); ≤ 5% плагиата в ЭГ; ≥ 90% обзоров без критических химических ошибок.

Evidence needed (какие данные): Институциональный доступ к Scopus/WoS/Reaxys/SciFinder; scaffolding-schedule по неделям; rubric с 2 rater'ами; check-list химической корректности; калибровка rater'ов.

Failure Analysis 2.0

Mechanism Failure (где механизм не сработает): - Scaffolding transfer schedule (когда снимаются 'леса') не операционализирован по неделям — риск вечной поддержки. - Химические ошибки ИИ (стехиометрия, механизмы) при некритическом восприятии студентом опаснее гуманитарных. - 16 недель = long-term intervention; drop-out risk высок.

Incentive Failure (кто как обойдёт): - Студенты-химики с сильной ориентацией на 'сделать быстро' могут делегировать всё ИИ, игнорируя scaffolding-протокол. - 40 студентов + rubric-оценка + химическая корректность = большой объём для преподавателя.

Delegation Failure (что ИИ заберёт у человека): - Если ИИ хорошо структурирует обзор, студент теряет навык структурировать сам. - Готовые поисковые запросы снимают навык формулировки на профильных БД.

Measurement Failure (как решим что успех, ошибочно): - 'Критическая оценка' субъективна без rater training. - Антиплагиат ловит текстовое совпадение, не концептуальный плагиат.

Agenticity Check

Verdict — Agent Level: 1 (Adaptive assistant (scaffolding-schedule regulated))

• Memory (устойчивое состояние): NO — per-session ИИ; state = журнал студента
• Goal (собственная цель): NO — цель — задача студента
• Planning (самостоятельная последовательность): PARTIAL — scaffolding schedule планирует передачу ответственности, но выполняет преподаватель, не ИИ
• Autonomy (действия без запроса): NO — все действия ИИ — по запросу
• Human Gate (где остаётся человек): YES — преподаватель проверяет химическую корректность + peer review + антиплагиат