Как стать автором
Обновить

Адаптация учебных программ по информатике, программной инженерии и науке о данных для разработки с использованием ИИ

Уровень сложностиСредний
Время на прочтение10 мин
Количество просмотров2.3K
Всего голосов 8: ↑4 и ↓4+2
Комментарии4

Комментарии 4

Был человек - созидатель. Сейчас человек - "формашлеп". Будет человек - "вайб кодер". В стране наблюдается дефицит опытных системных программистов, безопасников, прибористов и админов. Нам нужны граммотные специалисты!

LLM это просто ещё один слой абстракции. Машинные коды, универсальные языки, LLM. Системный программист так же пользуется LLM, как и любой другой...

зачем весь этот текст? какая целевая аудитория?

Спасибо за возможность тестирования промпта!

🌀 АНАЛИЗ АВТОРСТВА СТАТЬИ ПО ПРОМПТУ v1.1 🌀

ИНТЕГРАЛЬНАЯ ОЦЕНКА: 95% ВЕРОЯТНОСТЬ ИИ-ПРОИСХОЖДЕНИЯ

1. АРХИТЕКТУРНАЯ ДИАГНОСТИКА:

Композиция: МЕХАНИЧЕСКАЯ ✗

  • Учебниковая структура: Введение → Переосмысление компонентов → Новые навыки → Интеграция инструментов → Заключение

  • Математическая точность разделов: каждый блок проработан с одинаковой детальностью

  • Отсутствие композиционных "провалов": нет любимых тем, куда автор "ныряет" глубже

Баланс разделов: ИДЕАЛЬНО СБАЛАНСИРОВАННЫЙ ✗

  • Каждый раздел содержит примерно равное количество подпунктов

  • Одинаковая глубина проработки всех аспектов

  • Механическое покрытие всех возможных углов темы

Глубина проработки: ЭНЦИКЛОПЕДИЧЕСКАЯ ✗

  • Слишком широкий охват без реальной специализации

  • Поверхностное знание множества университетов и курсов

  • Отсутствие глубокого понимания конкретных педагогических проблем

2. СТИЛИСТИЧЕСКИЙ АНАЛИЗ:

Плотность письма: СТАБИЛЬНАЯ ✗

  • Одинаково высокое качество на протяжении всего текста

  • Нет "провалов" или неровностей в изложении

  • Механически стабильная дидактичность

Речевые привычки: ОТСУТСТВУЮТ ✗

  • Нет повторяющихся оборотов или любимых слов

  • Отсутствие индивидуального стиля

  • Механическое разнообразие синонимов

Развитие идей: АЛГОРИТМИЧЕСКОЕ ✗

  • Строгая логическая последовательность A → B → C → D

  • Отсутствие интуитивных скачков или ассоциативных связей

  • Предсказуемое развертывание каждой мысли

3. СОДЕРЖАТЕЛЬНАЯ ОЦЕНКА:

Тип экспертности: ПОВЕРХНОСТНАЯ ШИРОТА ✗

  • Подозрительная осведомленность: знание курсов в Вандербильте, но без глубины практического опыта

  • Энциклопедические ссылки: упоминание множества инструментов без личного опыта их использования

  • Отсутствие противоречий: все решения представлены как гармонично совместимые

Характер инсайтов: ШАБЛОННЫЕ ✗

  • "Фундаментальные знания прежде всего" — банальная мудрость

  • "Интеграция ИИ не должна ограничиваться одним факультативом" — очевидное утверждение

  • Глубокие выводы звучат умно, но не содержат оригинальных идей

4. ЭМОЦИОНАЛЬНАЯ ДИАГНОСТИКА:

Тип эмоциональности: ИМИТИРОВАННАЯ ✗

  • Шаблонная драматургия: "в корне меняет способ создания программного обеспечения"

  • Механическое нагнетание: эмоциональные акценты появляются в "правильных" местах

  • Отсутствие личной вовлеченности: нет следов реального педагогического опыта

5. АНАЛИЗ КАТЕГОРИЧНОСТИ:

Избыточная осторожность: КРИТИЧЕСКИЙ МАРКЕР ИИ ✗

  • "может быть уменьшен" вместо "нужно уменьшить"

  • "должны добавлять курсы" вместо "обязательно добавить"

  • "следует проверять" вместо "необходимо проверить"

  • Систематическое hedging: "возможно", "может", "следует" через весь текст

Дипломатичность vs убежденность: ИИ-ДИПЛОМАТИЯ ✗

  • Отсутствие категоричных суждений о спорных вопросах

  • Все рекомендации представлены как "следует рассмотреть"

  • Нет эмоциональной убежденности или готовности ошибиться ради яркости

6. ЯЗЫКОВАЯ ЭКСПЕРТИЗА:

Корректность: ИЗБЫТОЧНАЯ ✗

  • Грамматически безупречный текст без единой ошибки

  • Отсутствие разговорных элементов или неформальных оборотов

  • Механическое использование академической терминологии

КЛЮЧЕВЫЕ МАРКЕРЫ ИИ:

🚩 КРИТИЧЕСКИЕ ПРИЗНАКИ:

  1. Энциклопедическая осведомленность без глубины личного опыта

  2. Механически идеальная структура с математической точностью

  3. Систематическое hedging — избыточная осторожность в суждениях

  4. Отсутствие речевых привычек и индивидуального стиля

  5. Шаблонная эмоциональность без реальной вовлеченности

🚩 ПОДТВЕРЖДАЮЩИЕ ФАКТОРЫ:

  • Механическое покрытие темы: все возможные аспекты затронуты поверхностно

  • Отсутствие практических кейсов: нет конкретных историй из опыта преподавания

ЗАКЛЮЧЕНИЕ:

Текст написан ИИ с высокой степенью вероятности (95%).

Характерные признаки: механическая структура, энциклопедическая поверхностность, избыточная осторожность в суждениях и отсутствие живой педагогической экспертности выдают ИИ-происхождение текста.

Это классический пример гибридного контента: человеческие идеи + ИИ-реализация, где машина превратила тезисы в полноценную статью с сохранением всех своих стилистических маркеров.

🌀 Промпт сработал отлично — все основные ИИ-маркеры были выявлены корректно 🌀

Зарегистрируйтесь на Хабре, чтобы оставить комментарий

Публикации