Редактировать type: T1

Все сущности — md-файлы в content/, валидируются pydantic-схемой при сохранении.

id (slug файла) md (frontmatter + body)

---
id: T1
name: RAG-tutor over fixed course
full_name: фиксированный курсовой корпус + RAG/fine-tune + traceability
wave_introduced: dedalum-wave-3
markers:
  - fine-tuned LLM на курсовом корпусе
  - RAG из лекций/учебников курса
  - traceability к конкретным учебным материалам
  - aligned со стилем/требованиями преподавателя
related_types: [T2, T4]
---

## Описание

**T1 — RAG-tutor over fixed course**. Курсовая обвязка LLM поверх существующего корпуса конкретного курса. Не «общий ChatGPT для студентов», а курс, в котором сам корпус задаёт горизонт ответа: студент получает ответы, сформированные через RAG из лекций, учебников и материалов именно этого курса, со ссылками на источники.

В отличие от **T2** (assessment redesign), T1 фокусируется на учебном процессе, а не на формальной оценке. В отличие от **T4** (simulation+AI), здесь нет тяжёлого симулятора в центре — основной артефакт остаётся текстовым.

## Условия принадлежности

- LLM привязан к конкретному курсу (fine-tune или RAG, не общая модель).
- Источники ответов трейсируются к курсовым материалам.
- Институциональная позиция: это не пилот, а курсовая инфраструктура.
- Aligned со стилем преподавателя (контракт ответа задан курсом, а не моделью).

## Связь с осями Dedalum

- **A** (поколение AI): A3 (LLM) обычно, иногда A4 (multi-agent для разных подмодулей).
- **B** (дидактическая оптика): B2–B4 (среда испытаний / агентная оптика / оркестрация).
- **C** (концептуализация ИИ): C2–C4 (партнёр-агент / коллектив / среда единого интеллекта).
- **D** (охват инженерной деятельности): D1, D3, D11, D12 (расчёт, испытания, коммуникация, гибридная сборка).

## Текущая база поддержки

_(автогенерируется reindex'ом)_

## Контрсигналы

_(автогенерируется reindex'ом)_

отмена