📑 Full Report (semantic-package view)

compiled from 8/8 packages

Проект — карточка (`00_PROJECT_CARD`)

carrying_break

frame: F-EDU · epistemic: asserted Разлом: 6 акад. часов на весь модуль — очень сжато для полноценной работы с реальным рынком облигаций (изучение инструментария + сбор портфеля + анализ + защита). Если ИИ делает слишком много (даёт готовые рекомендации, готовые списки облигаций) — студент не проходит через 'мучительное' решение → деструктивная разгрузка → атрофия. Если ИИ делает слишком мало (только вычисления) — не помогает справиться с информационным шумом рынка → студент не успевает за 6 часов. Балансировка требует явного правила 'что ИИ делает vs что студент должен сделать сам' на каждом этапе. Второй разлом — проблема виртуального инвестора: без реальных денег нет реального неприятия потерь; компенсация через игровой фрейм ('баллы = условные деньги') не восстанавливает эмоциональную ставку.

identity

lineage_id: lin-d3321aef8b
label: ИИ-наставник · финансовая грамотность (Облигационная стратегия)
project_id: financial-literacy-bonds-ai-mentor
current_version_id: ver-11436d28f3

protected_core

frame: F-PRJ · epistemic: asserted (1) Узкая тема (облигационная стратегия) — реалистична для 6 часов; расширение размывает эффект. (2) Различение конструктивной vs деструктивной когнитивной разгрузки — центральный концепт, определяющий, что делегируется ИИ. (3) Теория перспектив как рамка для понимания искажений виртуального инвестора. (4) Роль ИИ строго на этапе анализа рынка — не на защите проекта. (5) Индивидуальная стратегия как выходной артефакт — не групповой. (6) Балльно-рейтинговая система + защита проекта — итоговая процедура.

readiness

frame: F-PRJ · epistemic: asserted Готовность: FRAGMENT_STAGE / REQUIRES_FULL_DOCUMENTATION. Слайды содержат сильную концептуальную основу (различение конструктивной/деструктивной разгрузки, теория перспектив, проблема виртуального инвестора, 4-этапная архитектура), но многое обрезано или не описано. Полноценное обсуждение требует получения от автора: (1) полного текста с исследовательскими вопросами и гипотезами; (2) описания эксперимента (дизайн, выборка, метрики); (3) конкретного ИИ-инструмента и его роли; (4) правил распределения 'ИИ vs студент' на каждом этапе; (5) операционализации 6-часового курса. После получения полного текста — можно оценить готовность к пилоту.

v2_readiness_4tier

Readiness — 4 tiers

Idea readiness: MEDIUM — различение конструктивной/деструктивной разгрузки — методологически точное; сжатый 6-часовой формат ограничивает
Mechanism readiness: WEAK — фрагментарный источник, автор не идентифицирован, метрики не описаны
Implementation readiness: WEAK — ИИ-инструмент не выбран, БД облигаций не указана, реализация не начата
Evaluation readiness: WEAK — rubric не описан, шкала не выбрана

Модель проекта (`20_PROJECT_MODEL`)

literal

frame: F-EDU · epistemic: asserted Проект «ИИ-наставник для формирования финансовой грамотности», модуль «Облигационная стратегия». Автор не указан явно в источнике (только слайды). Элективные дисциплины, 6 академических часов, студенты 1-2 курсов очной формы, разные направления подготовки, практико-ориентированный персонализированный формат. Образовательные результаты модуля: знания — принципы и особенности формирования денежного потока от облигаций; умения — поиск, фильтрация и использование финансовой информации для решений; навыки — создание облигационного портфеля, обеспечивающего регулярные выплаты. Итоговый результат: студент понимает, как с помощью купонов создать альтернативный источник дохода и формирует персональную облигационную стратегию. Контекст: инвестиционных продуктов становится всё больше, долговые инструменты сложнее; студентам нужно ориентироваться. Архитектура модуля: изучить понятийный инструментарий (теории облигаций) → собрать портфель (практическое задание) → проанализировать рынок (реальные данные с помощью ИИ) → защитить проект (балльно-рейтинговая система). Проблемное поле — два системных сбоя: (1) когнитивная атрофия в условиях ИИ-зависимости — привычка к мгновенному дофамину мешает удерживать долгосрочную стратегию; студенты перекладывают на ИИ осмысление, а не вычисления; результат без понимания; атрофия инвестиционного мышления; (2) проблема 'виртуального инвестора' — без 'живых' денег нет ощущения риска, дефолт эмитента остаётся теоретической задачей, информационный шум заставляет игнорировать налоговую оптимизацию и издержки. Теоретические рамки: (1) теория когнитивной разгрузки (Risko & Gilbert, 2010-е) — конструктивная (передача рутины) vs деструктивная (передача осмысления); ключевое различие; (2) теория перспектив Kahneman & Tversky, 1979 (Нобель 2002) — неприятие потерь, эффект фрейминга, искажение вероятностей; виртуальные деньги фреймируются как 'игровые фишки' → механизм неприятия потерь отключён. Исследовательские вопросы: (1) когнитивная разгрузка (продолж

strongest_benevolent

frame: F-EDU · epistemic: asserted Проект содержательно сильный несмотря на компактный источник (только слайды): (1) выбор конкретного и достаточно узкого модуля (облигационная стратегия, не 'инвестиции вообще') — реалистично для 6 акад. часов; (2) практический выход — студент формирует персональную стратегию, а не просто изучает теорию; (3) явное различение конструктивной и деструктивной когнитивной разгрузки (Risko & Gilbert) — методологически более точное, чем общее 'ИИ снижает нагрузку'; (4) обращение к теории перспектив Kahneman-Tversky — правильная опора для дисциплины, изучающей принятие решений в условиях риска; (5) явное указание проблемы 'виртуального инвестора' — ключевая ловушка любой инвестиционной симуляции, которая обычно игнорируется; (6) архитектура модуля — 4 этапа с чёткой ролью ИИ на этапе анализа рынка (не на защите проекта); (7) балльно-рейтинговая оценка с защитой проекта — стандартная методическая гигиена.

v2_mechanism_model

Educational Mechanism Model

Current educational practice: Обучение финансовой грамотности через лекции + расчётные задачи по фиксированным облигациям.

Limitation / failure point: Студенты усваивают формулы, но не тренируют стратегическое мышление; получают ответы без понимания; когнитивная атрофия при использовании ИИ без разграничения.

Changed activity (что действие меняется): Студент проходит 4 этапа с явным различением 'осмысление — я, вычисление — ИИ' → строит персональную облигационную стратегию → защищает публично.

Role of AI (компонент механизма): Только этап 3 (анализ рынка): поставляет данные и метрики облигаций, не даёт рекомендаций по покупке. Промпт-регулятор блокирует выдачу советов.

Role of human (сохранённая функция): Этап 1 — преподаватель (теория). Этапы 2, 4 — студент (сбор портфеля + защита без ИИ). Этап 3 — студент интерпретирует данные ИИ.

Expected competence change: Способность построить облигационную стратегию с обоснованием выбора категорий (ОФЗ / корпоративные / муниципальные) + учёт налоговой оптимизации (ИИС).

Measurement method: UNKNOWN — метрики не описаны в источнике. Требуется валидированная шкала + rubric для защиты.

Источники, evidence и аналоги (`10_EVIDENCE_PROVENANCE_ANALOGS`)

corpus_summary

versions: 3
positions: 2
frames: 4

Экспериментальный пакет (`30_EXPERIMENT_PACK`)

research_gaps

{"gap_id": "rg-56c32b2b7f", "analysis_run_id": "ar-9fbb3edfef", "parent_operation": "position_invocation:piv-d499085e59", "what_blocked": "Отсутствует чёткое описание и доказательства механизма, через
{"gap_id": "rg-e7d28748c9", "analysis_run_id": "ar-9fbb3edfef", "parent_operation": "position_invocation:piv-776c72e9f9", "what_blocked": "Недостаточно информации о конкретных алгоритмах и методах, об

threats_to_validity

"UNKNOWN: автор проекта не указан в источнике — требуется идентификация."
"UNKNOWN: конкретный ИИ-инструмент — не назван (только слайды упоминают анализ рынка 'с помощью ИИ')."
"UNKNOWN: дизайн эксперимента — pre/post, КГ/ЭГ, размер выборки — не описан."
"UNKNOWN: 'реальные данные' для анализа — с каких платформ, как обеспечивается достоверность."
"UNKNOWN: правило 'что ИИ делает vs что студент делает сам' на каждом из 4 этапов архитектуры."
"UNKNOWN: компенсация проблемы 'виртуального инвестора' — механизм восстановления ставки."
"UNKNOWN: рубрика балльно-рейтинговой оценки защиты проекта."
"INSUFFICIENT_EVIDENCE: полный текст исследовательских вопросов и гипотез — в слайдах обрезано на первом вопросе."

v2_claim_evidence

Claim–Evidence Matrix

FACT (следует из источников): - Модуль «Облигационная стратегия», элективные дисциплины, 6 ак. часов, студенты 1-2 курсов очной формы. · slides art-f06382ec77 slide 2 · conf=high - Архитектура модуля: понятийный инструментарий → сбор портфеля → анализ рынка (с ИИ) → защита проекта (балльно-рейтинговая). · slides slide 3 · conf=high - Теоретическая опора: Risko & Gilbert (конструктивная vs деструктивная когнитивная разгрузка) + Kahneman-Tversky (теория перспектив). · slides slide 5 · conf=high

AUTHOR CLAIM (заявляет автор): - Регулярное различение конструктивной vs деструктивной разгрузки предотвратит атрофию инвестиционного мышления. · slides slide 4 проблемное поле · conf=asserted_by_author

ANALYTICAL INFERENCE (вывод системы): - Проблема «виртуального инвестора» без реальных денег фундаментальна — теория перспектив (неприятие потерь) не активируется на игровые фишки. · system reading of virtual stake gap · conf=high - Роль ИИ строго на этапе 3 (анализ рынка) — не размывается на всю архитектуру, что уменьшает риск делегирования решений. · system architectural reading · conf=high - Автор не идентифицирован в источнике (owner_nickname=NULL); полный текст обрезан на первом исследовательском вопросе. · metadata + slides truncation · conf=high

HYPOTHESIS (требует проверки): - Публичная защита стратегии перед группой активирует социальную ставку и компенсирует отсутствие финансовой. · requires empirical test · conf=requires_pilot

v2_failure_analysis

Failure Analysis 2.0

Mechanism Failure (где механизм не сработает): - 6 ак. часов на 4 этапа + защита — сжато; каждый этап может остаться поверхностным. - Различение «осмысление — я, вычисление — ИИ» требует явных промпт-правил для ИИ; при их отсутствии ИИ даёт готовые советы и деструктивная разгрузка происходит.

Incentive Failure (кто как обойдёт): - Виртуальный портфель — нет реальной ставки, студент играет. - 6-часовой модуль в электив — низкий стимул для глубокой работы.

Delegation Failure (что ИИ заберёт у человека): - Если ИИ даёт готовые метрики облигаций, студент не учится их считать. - Публичная защита может свестись к отбарабаниванию заученного, если преподаватель не задаёт критических вопросов.

Measurement Failure (как решим что успех, ошибочно): - Балльно-рейтинговая система без rubric субъективна. - Успех = сдал модуль, а не 'умеет применить в реальной жизни' — измерение не связано с целью.

Гибридная архитектура (`40_HYBRID_ARCHITECTURE_PACK`)

v2_agentity_audit

Agenticity Check

Verdict — Agent Level: 1 (Adaptive assistant (partial specification))

Memory (устойчивое состояние): UNKNOWN — источник не описывает
Goal (собственная цель): UNKNOWN — источник не описывает
Planning (самостоятельная последовательность): UNKNOWN — источник не описывает
Autonomy (действия без запроса): UNKNOWN — источник не описывает
Human Gate (где остаётся человек): YES — явно указано — ИИ только на этапе 3, защита без ИИ

⚠️ Слово «agent» inflation detected: Название «ИИ-наставник» подразумевает больше автономности, чем описано. Функционально — это information/data retriever на одном этапе. Честнее «ИИ-помощник аналитика рынка».

Build/Lab (`50_BUILD_LAB_PACK`)

lab_requirement

frame: F-AIH · epistemic: asserted - build_status: NO_BUILD - readiness_score: 0.3 - no_build_reason: Проект не готов к инженерии: отсутствует детальная функциональная декомпозиция ролей и операций между человеком и ИИ-наставником, не описан протокол диалога с фиксацией ключевых операций и следов, не

v2_mve

Minimal Viable Experiment

Hypothesis (что проверяем): Студенты ЭГ, прошедшие защиту стратегии без ИИ, демонстрируют более обоснованный выбор облигаций (rubric ≥ 4/5) vs КГ, где ИИ доступен на всех этапах.

Intervention (что меняем): ЭГ (~15 чел.) — 4-этапная модель с ИИ только на этапе 3. КГ (~15 чел.) — те же 6 часов с доступом к ИИ на всех этапах.

Control (с чем сравниваем): Параллельный поток того же электива.

Observable change (что должно измениться): Защита ЭГ содержит ≥ 3 обоснованных категорий облигаций у ≥ 70%; логи ИИ показывают ≤ 10% запросов «какие облигации купить» в ЭГ.

Evidence needed (какие данные): Rubric с 2 rater'ами (kappa ≥ 0.7); полный лог промптов; опросник понимания рисков дефолта.

Обсуждения и решения (`60_SEMINAR_DECISION_PACK`)

frame_tensions

{"tension_id": "ft-79dc0d1225", "analysis_run_id": "ar-9fbb3edfef", "frames_involved_json": "[\"F-PRJ\", \"F-EDU\"]", "conflicting_units_json": null, "conflicting_criteria_json": null, "project_stakes
{"tension_id": "ft-38067d3be3", "analysis_run_id": "ar-9fbb3edfef", "frames_involved_json": "[\"F-PRJ\", \"F-AIH\"]", "conflicting_units_json": null, "conflicting_criteria_json": null, "project_stakes
{"tension_id": "ft-50b6a0a564", "analysis_run_id": "ar-9fbb3edfef", "frames_involved_json": "[\"F-RES\", \"F-PRJ\"]", "conflicting_units_json": null, "conflicting_criteria_json": null, "project_stakes
{"tension_id": "ft-277034338a", "analysis_run_id": "ar-9fbb3edfef", "frames_involved_json": "[\"F-EDU\", \"F-AIH\"]", "conflicting_units_json": null, "conflicting_criteria_json": null, "project_stakes
{"tension_id": "ft-f4a5519a0f", "analysis_run_id": "ar-9fbb3edfef", "frames_involved_json": "[\"F-RES\", \"F-EDU\"]", "conflicting_units_json": null, "conflicting_criteria_json": null, "project_stakes
{"tension_id": "ft-291dfc3857", "analysis_run_id": "ar-9fbb3edfef", "frames_involved_json": "[\"F-RES\", \"F-AIH\"]", "conflicting_units_json": null, "conflicting_criteria_json": null, "project_stakes

position_invocations

{"invocation_id": "piv-d499085e59", "profile_id": "SEMINAR_PREP", "position_id": "SEMINAR_PREP"}
{"invocation_id": "piv-776c72e9f9", "profile_id": "SEMINAR_PREP", "position_id": "SEMINAR_PREP"}

Portfolio pattern (`70_PORTFOLIO_PATTERN`)

portfolio_card

frame: PORTFOLIO · epistemic: asserted - id: pe-cafb03c260 - lineage_id: lin-d3321aef8b - readiness_json: {"build_status": "NO_BUILD", "readiness_score": 0.3, "no_build_reason": "Проект не готов к инженерии: отсутствует детальная функциональная декомпозиция ролей и операций между человеком и ИИ-наставнико - reusable_components_json: [] - infrastructure_needs_json: [] - human_roles_json: [] - created_at: 2026-08-22 23:43:37

🔬 Sem-6 v2 · Evidence-Grounded Analysis

Claim–Evidence Matrix

Educational Mechanism Model

Measurement method: UNKNOWN — метрики не описаны в источнике. Требуется валидированная шкала + rubric для защиты.

Agenticity Check

Verdict — Agent Level: 1 (Adaptive assistant (partial specification))

Memory (устойчивое состояние): UNKNOWN — источник не описывает
Goal (собственная цель): UNKNOWN — источник не описывает
Planning (самостоятельная последовательность): UNKNOWN — источник не описывает
Autonomy (действия без запроса): UNKNOWN — источник не описывает
Human Gate (где остаётся человек): YES — явно указано — ИИ только на этапе 3, защита без ИИ

Failure Analysis 2.0

Minimal Viable Experiment

Control (с чем сравниваем): Параллельный поток того же электива.

Evidence needed (какие данные): Rubric с 2 rater'ами (kappa ≥ 0.7); полный лог промптов; опросник понимания рисков дефолта.

Readiness — 4 tiers

Idea readiness: MEDIUM — различение конструктивной/деструктивной разгрузки — методологически точное; сжатый 6-часовой формат ограничивает
Mechanism readiness: WEAK — фрагментарный источник, автор не идентифицирован, метрики не описаны
Implementation readiness: WEAK — ИИ-инструмент не выбран, БД облигаций не указана, реализация не начата
Evaluation readiness: WEAK — rubric не описан, шкала не выбрана

full_report

📑 Full Report (semantic-package view)

Проект — карточка (00_PROJECT_CARD)

carrying_break

identity

protected_core

readiness

v2_readiness_4tier

Readiness — 4 tiers

Модель проекта (20_PROJECT_MODEL)

literal

strongest_benevolent

v2_mechanism_model

Educational Mechanism Model

Источники, evidence и аналоги (10_EVIDENCE_PROVENANCE_ANALOGS)

corpus_summary

Экспериментальный пакет (30_EXPERIMENT_PACK)

research_gaps

threats_to_validity

v2_claim_evidence

Claim–Evidence Matrix

v2_failure_analysis

Failure Analysis 2.0

Гибридная архитектура (40_HYBRID_ARCHITECTURE_PACK)

v2_agentity_audit

Agenticity Check

Build/Lab (50_BUILD_LAB_PACK)

lab_requirement

v2_mve

Minimal Viable Experiment

Обсуждения и решения (60_SEMINAR_DECISION_PACK)

frame_tensions

position_invocations

Portfolio pattern (70_PORTFOLIO_PATTERN)

portfolio_card

🔬 Sem-6 v2 · Evidence-Grounded Analysis

Claim–Evidence Matrix

Educational Mechanism Model

Agenticity Check

Failure Analysis 2.0

Minimal Viable Experiment

Readiness — 4 tiers

Проект — карточка (`00_PROJECT_CARD`)

Модель проекта (`20_PROJECT_MODEL`)

Источники, evidence и аналоги (`10_EVIDENCE_PROVENANCE_ANALOGS`)

Экспериментальный пакет (`30_EXPERIMENT_PACK`)

Гибридная архитектура (`40_HYBRID_ARCHITECTURE_PACK`)

Build/Lab (`50_BUILD_LAB_PACK`)

Обсуждения и решения (`60_SEMINAR_DECISION_PACK`)

Portfolio pattern (`70_PORTFOLIO_PATTERN`)