# FINAL — ВКР-контур: S1→S4 Stage-Gate Generated: 2026-06-27 (Variant C, Phase 5) Источники: VKR_contour pulls (13 кейсов) + T2 (auditable assessment) + T3 (capstone governed) + DR3 «Для ВКР-контура». ## Что такое ВКР-контур в этом материале ВКР как **двойная онтология**: инженерно-проектная (студент решает задачу) + формально-оценочная (комиссия выносит вердикт). AI работает с обеими — и важно их **не путать**. Stage-Gate S1→S4 строится так, чтобы: - **S1 Verification**: что вообще делается? кто фиксирует и как - **S2 Inquiry**: какие вопросы инженер задаёт системе? как AI помогает их формулировать - **S3 Defense Preparation**: что AI делает в подготовке защиты? Где грань - **S4 Public Defense**: что комиссия видит? Как assessment устроен Главная фальшь, против которой работает контур: «достаточно просто правильно спросить ChatGPT». ## Stage-Gate структура | Stage | Вопрос | AI роль | Ключевые кейсы для опоры | Anti-pattern | |---|---|---|---|---| | **S1 Verification** | Что на самом деле сделано? | Trace generator | `ai-tutor-hydrology-argentina`, `qub-software-testing-causal-model`, `rwcp-baseline-genai-capstone` | Generated text без trace | | **S2 Inquiry** | Какие вопросы задавать системе? | Question-formulator, RAG-source | `ai-university-fem-course`, `circuit-smart-tutor-azure`, `cnki-llm-re-classes` | LLM выдаёт ответы вместо помощи в вопросах | | **S3 Defense Preparation** | Что защищаемо? | Critic / red-team / personas | `agile-requirements-simulation-ai-personas`, `senior-design-multi-agent-llms` | "AI prepared my defense for me" | | **S4 Public Defense** | Что комиссия видит? | None / observer | `conversational-exam`, `voice-based-oral-assessments` | Студент использует AI on-the-fly | ## S1 Verification — артефакты **Что должно быть:** - **Auditable appendix** по образцу Hydrology Argentina: все AI prompts, responses, edits, decisions - **Traceability matrix** между claim в работе и AI session - **Time floor** — минимум часов без AI (по типу Hydrology) - **Numerical verification** — все ключевые цифры воспроизводимы независимо от AI **Failure mode:** `lazy-students-dream-control-systems` — ChatGPT прошёл инженерный курс. ВКР, в которой невозможно отделить студента от модели, не должна быть допущена к защите. ## S2 Inquiry — артефакты **Что должно быть:** - **Question log** — какие вопросы студент задавал LLM, и почему именно так - **Source provenance** — какие источники RAG-tutor извлекал (для AI-University-FEM-style сред) - **Negation tests** — пробовал ли студент **возразить** AI на ответ? Что получилось? **Что разбираем:** `ai-university-fem-course` — почему среда **знает свои источники**, а ChatGPT их теряет. ## S3 Defense Preparation — артефакты **Что должно быть:** - **Multi-agent critic session** — студент прогоняет работу через 3-4 различных critic-personas - **Red-team report** — что **слабее всего** в работе? Что комиссия атакует первым? - **Counter-evidence** — какие свидетельства **против** работы существуют? **Что разбираем:** `agile-requirements-simulation-ai-personas` — как personas могут реально помочь в defense prep, **если** не съезжают в agent_washing. ## S4 Public Defense — артефакты **Что должно быть:** - **Conversational exam** или **viva voce** — устный разбор, без AI - **Voice/oral assessment** — assessor проверяет понимание, а не воспроизведение - **Live numerical task** — задача на доске или живая модель в живой среде **Что разбираем:** `conversational-exam` и voice-based oral как образцы. ВКР-защита — это natural form для conversational exam. ## Базовые кейсы (10) | ID | Stage | Что даёт | A/B/C/D | |---|---|---|---| | `ai-tutor-hydrology-argentina` | S1 | Auditable appendix template | A3 / B2-B4 / C2 | | `qub-software-testing-causal-model` | S1 | Responsible use causal model | A3 / B4 / C2 | | `rwcp-baseline-genai-capstone` | S1 | Permitted GenAI с declaration | A3 / B4 / C2 | | `ai-university-fem-course` | S2 | RAG-traceability как среда | A3 / B2-B5 / C4 | | `circuit-smart-tutor-azure` | S2 | Domain-bound tutor | A3 / B2-B4 / C2 | | `agile-requirements-simulation-ai-personas` | S3 | Personas-based critique | A3 / B4 / C2-C3 | | `senior-design-multi-agent-llms` | S3 | Multi-agent defense prep | A4 / B4 / C3 | | `conversational-exam` | S4 | Oral defense template | A3 / B4 / C2 | | `voice-based-oral-assessments` (EXT) | S4 | Voice-based assessment | — | | `lazy-students-dream-control-systems` | **counter** | Что не должно случиться | A3 / B2-B4 / C1-C2 | ## Adjacent (3) - `hybrid-curriculum-control-engineers-arxiv` (DE) — hybrid curriculum, useful for S2-S3 - `agile-requirements-ai` (INT) — параллельный учётный ID для AI Personas - `ai-university-fem` — параллельный ID для FEM-среды ## ВКР-spec для научного руководителя Каждый ВКР, в котором использован AI, должен включать: 1. **AI Use Declaration** (1 страница) — какие модели, какие задачи, на каких этапах 2. **Auditable Appendix** (все sessions) — prompts, responses, edits 3. **Traceability Matrix** — claim ↔ AI session ↔ verification step 4. **Negation Section** (1-2 страницы) — попытки опровергнуть AI ответы, что показано 5. **Multi-Critic Report** — результат прогонки через ≥3 critic-personas 6. **Live Defense Component** — conversational exam без доступа к AI ## ВКР-spec для дипломника 1. На S1: вести **AI work log** с первого дня. Не задним числом 2. На S2: пробовать **возражать** AI. Записывать, когда возражение проходит, когда нет 3. На S3: прогнать работу через **red-team** prompts — кто атакует первым? Почему? 4. На S4: репетировать защиту **без AI**. Если без AI не получается — работа не готова ## ВКР-spec для комиссии 1. Прочитать AI Use Declaration **перед** защитой 2. Спросить о **live numerical** на доске или живой модели 3. Задать **counterfactual**: «А если бы AI ответил иначе — что бы изменилось в работе?» 4. Проверить **negation section** — пытался ли студент опровергнуть AI? 5. Оценивать не «использовал ли AI», а **«как он отделил себя от AI»** ## Что НЕ должно быть в контуре - AI-detection software (часто ошибочное) - Запрет AI без переработки (отступление, не контур) - «Студент не должен использовать AI вообще» (нереалистично) - «Главное — раскрытие» без операционной проверки (mindset_washing) ## Связь с занятиями МАИ - **L3 (CAO)** — auditable appendix как пример CAO redesign - **L4 (Orchestration)** — multi-agent critic session - **L5 (Hybridity)** — distinguishing student work from environment work — главный вопрос ВКР - **L2 (CAE)** — HIL protocol для verification ## Honest disclaimer > «ВКР-контур не решает проблему AI в академии. Он делает её **видимой и операциональной**. Студент, который умеет отделить себя от AI и показать это в работе, защищается. Студент, который не умеет — нет. Это не моральная норма, это операционная архитектура».