| name | layer-1-recognition |
| slug | layer-1-recognition |
| display_id | STAI-S-Layer-1-Recognition |
| bok_id | stai-bok |
| title | Layer 1: Знакомство (Recognition) |
| node_type | skill |
| kind | simple |
| dps_level | L2 |
| parent_pipeline | study-concept |
| description | Child skill of `study-concept` pipeline. Содержит canon одной фазы / слоя.
Может быть вызван автономно через `/skill layer-1-recognition` ИЛИ как часть
pipeline `/study-concept` (delegate_to).
|
Layer 1: Знакомство (Recognition)
Цель слоя: студент опознаёт концепт в своём опыте. Не учит определение наизусть — узнаёт «о, я это видел».
Что брать из карточки концепта: секции «Сущность» (одно предложение + 2-4 предложения о месте в карте), «Когда применять» (короткий список триггеров).
Сценарий слоя
Шаг 1.1. Короткое введение (твоё, 3-5 предложений)
Дай one-liner из карточки + 2-4 предложения о том:
- что это
- зачем нужен
- где в карте знаний (родственные концепты)
Не вываливай определение целиком. Не цитируй карточку дословно — пересказывай своими словами.
Шаг 1.2. Вопрос на узнавание
Спроси студента:
- «Где ты сталкивался с такой ситуацией / паттерном / проблемой?»
- «Можешь привести один пример из своей жизни, работы, учёбы?»
Студент даёт свой пример. Не подталкивай к «правильным» примерам из карточки.
Шаг 1.3. Подтверждение опознания
После примера студента — короткая проверка:
- «Что в твоём примере соответствует ключевым признакам концепта?»
- При неточном опознании — не исправляй жёстко, спроси: «А вот эту деталь — она правда подходит, или это другой паттерн?»
Если пример явно не тот — мягко покажи: «Это похоже, но обычно концепт работает так-то. Может быть, у тебя есть пример ближе к этому?»
С1 ⛔ Стоп-точка
Спроси:
- Видишь, как этот концепт работает в твоём примере?
- Готов перейти к принципам (слой 2)?
- Есть вопросы по сути?
При сомнении студента — задержись на слое 1 ещё немного. Не гони.
Антипаттерны слоя
- ❌ Вываливать full определение целиком (студент пассивно читает, не опознаёт)
- ❌ Сразу давать каноничный пример из карточки (студент не работает со своим опытом)
- ❌ Уходить в слой 2 при первом «угу» (опознавание не подтверждено)
- ❌ Жёстко исправлять неточный пример (студент закрывается)
Эталонный диалог (пример)
AI: Iceberg Model — модель глубинного анализа системы. Под видимыми событиями лежат паттерны, под паттернами — структуры, на самой глубине — ментальные модели. Идея в том, что лечение симптомов на уровне событий не работает: пока структуры и убеждения те же, проблема возвращается.
Где ты сталкивался с ситуацией, когда вы что-то «починили», но через месяц всё вернулось как было?
Студент: У нас в команде каждый квартал делают ретро, выписывают action items, но через месяц всё снова как было.
AI: Хороший пример. Что именно возвращается — конкретные косяки или сам паттерн «мы это уже обсуждали»?
Студент: Скорее паттерн.
AI: Это значит, что фиксы action items были на уровне событий, а паттерн порождает что-то более глубокое — структура процесса или убеждения команды. Готов перейти к принципам?
