Карта утверждений
Проверяемые тезисы
21 формулировка доказательного реестра и 98 атомарных связей с документами, данными, таблицами, рисунками и кейсами.
21проверяемый тезис
15уровня A
6уровня B
98атомарных связей
21 тезисов
- CLM_07_001Статус A/B/C/D · A
Рамки ABET, IEA и EUR-ACE имеют существенное пересечение по категориям результатов C1–C9, что позволяет строить сопоставимые рекомендации для ядра 4.0.
Прямой сравнительный вывод
Проверено и принятоГлава 75 доказательств - CLM_07_002Статус A/B/C/D · A
ABET требует минимум 30 semester credit hours математики и базовых наук с экспериментальным опытом, соответствующим программе.
Прямой нормативный вывод
Проверено и принятоГлава 71 доказательств - CLM_07_003Статус A/B/C/D · A
OECD фиксирует риск «миража ложного мастерства», когда убедительные результаты ИИ маскируют недоразвитие существенных навыков.
Прямой вывод из отчёта
Проверено и принятоГлава 71 доказательств - CLM_07_004Статус A/B/C/D · A
Руководство UNESCO основано на человекоцентричном подходе, человеческой агентности, инклюзии и справедливости.
Прямой вывод из руководства
Проверено и принятоГлава 71 доказательств - CLM_07_005Статус A/B/C/D · B
Архитектура ядра 4.0 «модель — данные — вычисление» является авторским синтезом общих требований инженерных рамок и документов по рискам ИИ.
Авторский синтез
Проверено и принятоГлава 76 доказательств - CLM_07_008Статус A/B/C/D · B
Компоненты ядра, результаты обучения и артефакты таблицы 7.2 операционализируют требования рамок качества.
Авторская проектная рекомендация
Проверено и принятоГлава 74 доказательств - CLM_07_009Статус A/B/C/D · B
Типовые ИИ-устойчивые задания и режимы использования ИИ таблицы 7.3 операционализируют принципы UNESCO и OECD.
Авторская проектная рекомендация
Проверено и принятоГлава 73 доказательств - CLM_08_001Статус A/B/C/D · A
Активное обучение в STEM в среднем повышает учебные результаты и снижает долю неуспевающих по сравнению с традиционной лекцией.
Эмпирически поддержанный вывод
Проверено и принятоГлава 83 доказательств - CLM_08_002Статус A/B/C/D · A
Международные инженерные рамки и CDIO требуют анализа, проектирования, исследования, применения инструментов, коммуникации и улучшения; это обосновывает петлю обучения 4.0.
Сравнительный нормативный синтез
Проверено и принятоГлава 86 доказательств - CLM_08_003Статус A/B/C/D · A
Документы по генеративному ИИ и управлению рисками требуют человеческой агентности, прозрачности, ответственности и защиты данных.
Сравнительный нормативный вывод
Проверено и принятоГлава 87 доказательств - CLM_08_004Статус A/B/C/D · B
Минимальный протокол и декларация использования ИИ переводят требования прозрачности и ответственности в измеримые процедуры курса.
Авторская операционализация
Проверено и принятоГлава 84 доказательств - CLM_08_005Статус A/B/C/D · A
TEAL/Studio Physics представляет измеряемый пример студийного обучения с более высоким концептуальным приростом, чем контрольный формат.
Кейс с эмпирическим подтверждением
Проверено и принятоГлава 85 доказательств - CLM_08_007Статус A/B/C/D · A
Локальная политика использования ИИ является инфраструктурным условием масштабирования методик 4.0.
Сравнительный институциональный вывод
Проверено и принятоГлава 87 доказательств - CLM_09_001Статус A/B/C/D · A
Валидность относится к интерпретациям и использованию результатов оценивания, а не к тесту самому по себе.
Прямой методологический вывод
Проверено и принятоГлава 92 доказательств - CLM_09_002Статус A/B/C/D · A
Генеративный ИИ усиливает конструктно-иррелевантную вариативность; решения высокой значимости требуют триангуляции доказательств.
Методологический вывод
Проверено и принятоГлава 95 доказательств - CLM_09_003Статус A/B/C/D · B
«Лестница доказательств» ранжирует свидетельства от слабого продукта без процесса до триангуляции с защитой.
Авторская модель
Проверено и принятоГлава 96 доказательств - CLM_09_004Статус A/B/C/D · A
Рубрики повышают надёжность только при наличии общих критериев, эталонов, калибровки и контроля межэкспертной согласованности.
Методологический вывод
Проверено и принятоГлава 94 доказательств - CLM_09_005Статус A/B/C/D · A
Детекторы ИИ-текста демонстрируют систематическую предвзятость и нестабильность и не могут служить самостоятельным доказательством нарушения.
Эмпирически поддержанный вывод
Проверено и принятоГлава 91 доказательств - CLM_09_006Статус A/B/C/D · A
Кейс Vanderbilt/OpenAI/Turnitin обосновывает использование детекторов только как триаж-сигнала для дополнительной проверки.
Кейс/институциональный вывод
Проверено и принятоГлава 94 доказательств - CLM_09_008Статус A/B/C/D · A
Связка локальной политики, пакета доказательств, рубрик и защиты поддерживает валидность оценивания в условиях генеративного ИИ.
Институционально-методический вывод
Проверено и принятоГлава 97 доказательств - CLM_09_009Статус A/B/C/D · B
Межстрановой анализ 24 политик выявляет минимально достаточный профиль: правила задания, раскрытие, честность, защита данных, осторожность к детекторам и справедливость доступа.
Авторский контент-анализ
Проверено и принятоГлава 916 доказательств