FINAL — Занятие 3 МАИ: CAO и регулятивный контур (B3)

Generated: 2026-06-27 (Variant C, Phase 5) Дидактическая ось МАИ: B3 (CAM/CA/CAO — агентная регулятивная оптика) Связанные оси: A3-A4, C2-C3, D3,D10,D11,D12 Источники: L3_CAO pulls (9 кейсов), T2 auditable assessment + T1 RAG-tutor.

Цель занятия

Формализовать агента как замкнутую функциональную систему — с входами, ограничениями, evidence-слоем и human override. Главный вопрос: что у AI входы, ограничения, evidence layer и human override? Без этой схемы любая "AI in assessment" съезжает в cao_washing.

Структура занятия (90 мин)

Базовые кейсы для разбора (5)

1. ai-tutor-hydrology-argentina — AI Tutor в Hydrology (AR)

• A3 / B2-B4 / C2 / D1,D3,D10,D11,D12
• Проваленный первый цикл → редизайн: auditable appendix, time floor, verified numerical task. Самый зрелый T2-кейс с публично описанным failure-then-redesign.
• Что разбираем: какие три механизма (appendix, time floor, numerical verification) делают курс auditable. Что в них реально замыкает regulatory loop.

2. rwcp-baseline-genai-capstone — Real-World Capstone с разрешённым GenAI (INT)

• A3 / B4 / C2 / D2,D4,D11,D12
• Permitted GenAI с trace и defense. T3+T2 hybrid.
• Что разбираем: какие именно artefacts (traceability matrix, defense viva, declaration form) образуют замкнутый CAO.

3. coursegpt-information-security — CourseGPT в InfoSec (US)

• A3 / B4 / C2 / D3,D11,D12
• RAG-tutor с regulated assessment. T1+T2.
• Что разбираем: как ограничен LLM domain, где видны exam analytics.

4. qub-software-testing-causal-model — QUB Responsible GenAI (GB)

• A3 / B4 / C2 / D3,D10,D11,D12
• Borderline: между valid CAO redesign и mindset_washing.
• Что разбираем: какие artefacts уже есть, каких ещё нет. Где грань между «ответственное использование» как лейбл и как операция.

5. conversational-exam — Conversational Exam (INT)

• A3 / B4 / C2 / D10,D11
• Прямой пример redesign assessment в форму диалога. Очень показательный.
• Что разбираем: какие учебные функции переносятся в exam-time conversation. Что нельзя перенести.

Adjacent кейсы (4)

• hydrology-redesign — параллельный учётный ID для AI Tutor Hydrology
• voice-based-oral-assessments (EXT) — voice oral; разбирать как T2 boundary
• edu-ai-hub-civil — Educational AI Hub в civil; нужна verification (см. pass_2)
• agile-requirements-simulation-ai-personas — T7 boundary

Failure modes

lazy-students-dream-control-systems

• Failure_mode для CAO: ChatGPT проходит exam как студент. Что должно было остановить?
• Студенческое задание: какие три checkpoint отсутствуют в традиционном курсе, что позволили этому случиться?

cybersec-ai-tutor-9-domains — boundary T1 vs CAO

• Coverage of 9 cyber-domains, но grading evidence — слабый.
• Что разбираем: где T1 (RAG-tutor) превращается в CAO, а где остаётся помощником.

Студенческие задания

Задание 1 — Agent как замкнутая функциональная система (главное)

Дано: AI Tutor в курсе студента. Задача: реконструировать как замкнутую систему:

• Входы: что попадает в AI (контекст, история, документы)
• Ограничения: что AI не должен делать (domain bounds, rejection criteria)
• Evidence layer: trace, log, viva, transcript
• Human override: когда и как преподаватель вмешивается Оценка: схема + 1-2 страницы пояснения.

Задание 2 — CAO vs CAO_washing

Дано: 6 кейсов (3 valid CAO, 3 washing). Задача: классифицировать. Назвать отсутствующий artefact в washing кейсах. Оценка: классификация + диагноз.

Задание 3 — Auditable appendix

Дано: курс из факультета студента. Задача: спроектировать auditable appendix по аналогии с Hydrology Argentina. Какие пять документов студент должен прикладывать к assignment? Оценка: спецификация appendix + образец заполнения.

Задание 4 — Failure-then-redesign log

Дано: курс, в котором произошёл AI-related failure (например, массовый ChatGPT cheating). Задача: написать redesign log по образцу Hydrology — что не сработало, что добавили в следующем цикле. Оценка: log + конкретные мехатехнические изменения.

Задание 5 — Conversational exam draft

Задача: спроектировать 30-минутный conversational exam для конкретной инженерной дисциплины. Какие вопросы, какая структура, какие сигналы обмана? Оценка: spec exam.

Что НЕ должно входить

• AI policy на уровне университета — это не CAO, это politik layer
• Generic "honor code" обсуждения — это L5 (этика) или вне курса
• Разбор всех инструментов automatic grading — отвлечение от ключевой схемы

Связь с другими занятиями

• L1 (CAD) — traceability через design partner
• L2 (CAE) — HIL protocol как частный случай regulatory loop
• L4 (Orchestration) — multi-agent CAO с распределением ролей (planner / verifier / critic)
• L5 (Hybridity) — что меняется в CAO, когда C повышается до C4

Метрики занятия

• Каждый студент пишет workable agent-spec с 4 закрытыми слотами (входы/огранич./evidence/override)
• Различение CAO vs CAO_washing достигается через отсутствующий artefact, а не через "feel"
• Conversational exam draft проходит peer-review без блокеров