Матрица российских локальных политик ИИ
Поля научного реестра приводятся в авторской русской формулировке.
Идентификаторы
Данные из XLSX
Восстановлено по таблице I.1; это качественный фрагмент, а не статистически репрезентативная выборка.
Расчёт выполнен непосредственно по встроенным синтетическим строкам; значения воспроизводят таблицу K.1 с округлением.
Расчёт по приростам между синтетическими группами.
Pearson r и среднее абсолютное расхождение рассчитаны по встроенным баллам; ICC следует рассчитывать в статистическом пакете с указанием модели.
Контрольные агрегаты полностью совпадают с опубликованными демонстрационными сводками.
| Организация / документ | Разрешение | Раскрытие | Данные | Риски / предвзятость | Ответственность | Источник |
|---|---|---|---|---|---|---|
| НИУ ВШЭ | Да, при условиях | Требуется описывать использование | Упоминаются этические ограничения | Риски и необходимость критичности | Акцент на критической проверке | [70]–[71] |
| НИ ТГУ | Да, как инструмент | Зависит от задания и правил | Явно указана безопасность данных | Предвзятость, ошибки, злоупотребления | Баланс выгод и рисков | [72] |
| ЮУрГУ | Да, при соблюдении принципов | В контексте честности и НИР | Как часть регулирования | Стратегические и прикладные риски | Закреплено рамкой политики | [73] |
Проверка DATA_1601 — описательная статистика
| Группа | n | Pre M | Pre SD | Post M | Post SD | Δ M | Δ SD | g_norm M | g_norm SD |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| control | 30 | 11.25 | 3.61 | 14.28 | 4.09 | 3.03 | 1.98 | 0.17 | 0.11 |
| intervention | 30 | 11.51 | 3.72 | 17.47 | 4.4 | 5.96 | 1.82 | 0.34 | 0.14 |
Проверка DATA_1601 — размер эффекта
| Показатель | Cohen's d | Hedges' g | Примечание |
|---|---|---|---|
| Разница средних приростов (intervention - control) | 1.54 | 1.52 | Демонстрационный эффект; не эмпирический результат |
Проверка DATA_1602 — согласованность оценщиков
| Критерий | Pearson r | MAD (ср. |Δ|) | n | Статус |
|---|---|---|---|---|
| K1 | 0.8 | 0.47 | 30 | Синтетический пример |
| K2 | 0.85 | 0.34 | 30 | Синтетический пример |
| K3 | 0.79 | 0.42 | 30 | Синтетический пример |
| K4 | 0.74 | 0.52 | 30 | Синтетический пример |
Проверка DATA_1603 — распределения
| Срез | Категория | Количество |
|---|---|---|
| Использование | да | 15 |
| Использование | нет | 5 |
| Инструмент | ChatGPT | 6 |
| Инструмент | Claude | 5 |
| Инструмент | GigaChat | 3 |
| Инструмент | YandexGPT | 1 |
| Этап | идея/план | 5 |
| Этап | переформулировка | 4 |
| Этап | код/расчёт | 3 |
| Этап | проверка/тесты | 2 |
| Этап | черновик текста | 1 |
Связи
Связи «тезис → доказательство»
CLM_08_007: Локальная политика использования ИИ является инфраструктурным условием масштабирования методик 4.0.
CLM_09_008: Связка локальной политики, пакета доказательств, рубрик и защиты поддерживает валидность оценивания в условиях генеративного ИИ.
Происхождение и производные объекты
Исходный объект: DATA_1605 · Матрица российских локальных политик ИИ
Производный объект: FIG_1601 · Матрица российских политик ИИ
Авторская визуализация
Метод проверки: Реестр v1.0-editorial-final · Воспроизводимость: Проверено и принято
Исходный объект: DATA_1605 · Матрица российских локальных политик ИИ
Производный объект: TAB_I_1 · Матрица российских политик ИИ
Авторская таблица / представление данных
Метод проверки: Реестр v1.0-editorial-final · Воспроизводимость: Проверено и принято
Исходный объект: DATA_1605 · Матрица российских локальных политик ИИ
Производный объект: CASE_RU_AI_POLICY_001 · Российские локальные политики генеративного ИИ
Авторская реконструкция по указанным источникам
Метод проверки: Реестр v1.0-editorial-final · Воспроизводимость: Проверено и принято
Исходный объект: DATA_1605 · Матрица российских локальных политик ИИ
Производный объект: CASE_RU_AI_POLICY_001 · Российские локальные политики генеративного ИИ
DATA_1605 используется в CASE_RU_AI_POLICY_001
Метод проверки: Реестр v1.0-editorial-final · Воспроизводимость: Проверено и принято
Местонахождения
Лист XLSX: 14_Примеры_1601_1605