📇 Project Card

Идентичность

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

sources: [db_row project_lineages:lin-d3321aef8b · high]

Protected core

(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.

sources: [art-f06382ec77 slides «ИИ-наставник.pdf» · medium]; [analysis_json orchestrator_run:ar-9fbb3edfef · high]

Несущий разрыв

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.

sources: [art-f06382ec77 slides «ИИ-наставник.pdf» · medium]; [analysis_json orchestrator_run:ar-9fbb3edfef · high]

Готовность

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.

sources: [art-f06382ec77 slides «ИИ-наставник.pdf» · medium]; [analysis_json orchestrator_run:ar-9fbb3edfef · high]

🔬 Sem-6 v2 · Evidence-Grounded Analysis

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

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».

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.

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