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

lab_handoff

4293c 8 packages raw md json

🔧 Lab Handoff

lab_requirement

  • build_status: NO_BUILD
  • readiness_score: 0.3
  • no_build_reason: Несмотря на продуманную цель и доказательства подготовленности оборудования, проект не готов к инженерному развертыванию из-за отсутствия чёткой декомпозиции human-machine workflow, неопределённости р

sources: [db_row project_lineages:lin-8641f62275 · high]; [analysis_json orchestrator_run:ar-52dbbab73f · high]

v2_mve

Minimal Viable Experiment

Hypothesis (что проверяем): Педагогические ответы ЭГ (ИИ-тренажёр в 3 ролях) статистически более обоснованы (rubric ≥ 4/5) vs активная КГ (карточки возражений без ИИ) на новом сценарии.

Intervention (что меняем): ЭГ (2 группы × 25 чел.) проходят 15-20 диалогов через тренажёр за семестр. Активная КГ (2 группы × 25 чел.) — те же 15-20 сценариев через карточки возражений без ИИ.

Control (с чем сравниваем): Активная КГ (не пассивная) — изолирует эффект ИИ от эффекта практики.

Observable change (что должно измениться): Rubric ЭГ > активная КГ p<0.05, N=50 per группа; ≥ 95% правовых фактов сверены с КонсультантПлюс; ≤ 10% диалогов, где ИИ сдался.

Evidence needed (какие данные): Сценарный банк 15-20 диалогов; интеграция КонсультантПлюс (RAG); rubric с 2+ калиброванными rater'ами; логи диалогов для audit.

Архитектура · v2_agentity_audit

Agenticity Check

Verdict — Agent Level: 1 (Adaptive assistant (ролевой))

  • Memory (устойчивое состояние): NO — per-session диалоги; state не накапливается
  • Goal (собственная цель): NO — цель — задача сценария, не ИИ
  • Planning (самостоятельная последовательность): NO — нет планирования, только реагирование
  • Autonomy (действия без запроса): NO — все реплики — по запросу студента
  • Human Gate (где остаётся человек): YES — тренажёр — не реальный диалог; преподаватель + юрист-эксперт валидируют

🔬 Sem-6 v2 · Evidence-Grounded Analysis

Minimal Viable Experiment

Hypothesis (что проверяем): Педагогические ответы ЭГ (ИИ-тренажёр в 3 ролях) статистически более обоснованы (rubric ≥ 4/5) vs активная КГ (карточки возражений без ИИ) на новом сценарии.

Intervention (что меняем): ЭГ (2 группы × 25 чел.) проходят 15-20 диалогов через тренажёр за семестр. Активная КГ (2 группы × 25 чел.) — те же 15-20 сценариев через карточки возражений без ИИ.

Control (с чем сравниваем): Активная КГ (не пассивная) — изолирует эффект ИИ от эффекта практики.

Observable change (что должно измениться): Rubric ЭГ > активная КГ p<0.05, N=50 per группа; ≥ 95% правовых фактов сверены с КонсультантПлюс; ≤ 10% диалогов, где ИИ сдался.

Evidence needed (какие данные): Сценарный банк 15-20 диалогов; интеграция КонсультантПлюс (RAG); rubric с 2+ калиброванными rater'ами; логи диалогов для audit.

Failure Analysis 2.0

Mechanism Failure (где механизм не сработает): - ИИ-роль скептика может сдаться под давлением студента (jailbreaking). - Правовые нормы часто имеют несколько интерпретаций; ИИ навяжет одну как консенсусную. - 3 роли одновременно = сложная промпт-конфигурация; при её сбое роль подростка деградирует в помощника.

Incentive Failure (кто как обойдёт): - 100 студентов + активная КГ = большой объём rubric-оценки; преподаватель может упрощать. - Юрист-эксперт для валидации базы правовых фактов — не мотивирован работать бесплатно.

Delegation Failure (что ИИ заберёт у человека): - Студент делегирует формулировку 'простого объяснения' ИИ через reverse loop. - Готовые правовые факты снимают навык поиска в КонсультантПлюс.

Measurement Failure (как решим что успех, ошибочно): - Рубрика 'простой язык' субъективна без калибровки. - Активная КГ (карточки возражений) может не быть эквивалентной по объёму нагрузки → сравнение искажено.

Agenticity Check

Verdict — Agent Level: 1 (Adaptive assistant (ролевой))

  • Memory (устойчивое состояние): NO — per-session диалоги; state не накапливается
  • Goal (собственная цель): NO — цель — задача сценария, не ИИ
  • Planning (самостоятельная последовательность): NO — нет планирования, только реагирование
  • Autonomy (действия без запроса): NO — все реплики — по запросу студента
  • Human Gate (где остаётся человек): YES — тренажёр — не реальный диалог; преподаватель + юрист-эксперт валидируют
🔍