Курс «Физическое мышление» как FPF-проект (3/3)

Тесты ловят ошибки, а не определения

Тестовая философия — отдельный результат. Вопрос «что такое модель / система / размерность» почти бесполезен: определение выучивается, применять его студент не умеет. Поэтому заданы типы вопросов: типизация (к какому слою относится утверждение), поиск ошибки (где перепутаны слои или роли), размерностная проверка, оценка порядка, граница применимости (где модель ломается качественно, а где просто грубеет).

Плохой вопрос: «что такое закон Ньютона об охлаждении». Рабочий: кружку с горячей водой поставили в морозилку; модель Ньютона предсказывает гладкую экспоненту к температуре морозилки — почему реальный график даёт полку около 0 °C. Проверяется не память, а граница применимости: модель не учитывает фазовый переход. FPF здесь не даёт готовых вопросов — он заставляет спросить, какое качество мышления проверяем и какую ошибку должен ловить дистрактор.

Иллюстрации — рабочие продукты

Картинки — тоже рабочие продукты, а не украшения. Схема: на атом три иллюстрации. Крючок — один бытовой конфликт, ломающий неверную интуицию. Аппарат — схема понятий, шагов, ролей, слоёв, границ. Перенос — где модель работает, где ломается, как применить тот же ход в другой задаче. Содержание трёх картинок формулируется до генерации; «сделай красивую иллюстрацию» даёт красиво и бесполезно. Устойчивые решения по стилю — формат, фон, цветовая кодировка «работает / ошибка / осторожно», итоговая плашка — вынесены в отдельный стиль-пакет для переноса в новый чат, чтобы не зависеть от памяти разговора.

ИИ — усилитель архитектуры, не автор

ИИ быстро предлагает программу, находит слабые места, переписывает атом, придумывает тесты, генерирует варианты картинок, собирает стиль-пакет, проверяет перегруз. Он не должен решать за автора целевую систему, образ выпускника, несущие концепты, границу ядра и витрины, уровень формальности и границу ответственности. Если это не зафиксировано, ИИ производит много убедительного текста, а проект рыхлеет. В рамке FPF он встаёт в производственную цепочку: сформулировать проблему → предложить архитектуру → сравнить варианты → зафиксировать решение → собрать рабочий продукт → проверить по критериям → улучшить → перенести в следующий контекст.

Два пункта, без которых длинный проект осыпается. Первый — журнал решений и отказов: почему средний уровень формальности, почему не исторический порядок, почему фронтир не проверяется как университетская физика. Незаписанное решение через неделю всплывает заново. Второй — предметная вычитка специалистом: ИИ убедительно объясняет физику и при этом ошибается в несущем месте, особенно в энтропии, свободной энергии, принципе Ландауэра, квантовых темах и относительности. Для технического курса это не опционально.

Результат (курс), здесь - https://antitreningi.ru/lbesmiyp