Авторские методики AB.AI · Бурабай Диас · 2026

Не «ИИ-чат». Научная методика обучения.

За каждым ответом AB.AI — две методики: STRATA учит одну тему до мастерства, IAE ведёт ученика по программе. Обе сведены из 28 признанных работ за восемь десятилетий в воспроизводимый технологический процесс.

  • ≥ 80%мастерство на каждой теме
  • 11когнитивных слоёв · единая архитектура
  • 28научных источников за 8 десятилетий
STRATA

Любая тема — капсула из 11 когнитивных слоёв

Капсула самодостаточна: всё для освоения темы внутри, каждый слой проверяется автоматически, пропустить слой нельзя. Порядок слоёв не случаен — он повторяет путь от мотивации к мастерству.

Самодостаточность

Всё для освоения темы — от мотивации до проверки мастерства — внутри капсулы.

Верифицируемость

Завершение каждого слоя проверяется автоматически. Пройдена = мастерство ≥ 80%.

Генерация данных

Каждый слой обновляет модель учащегося для следующих слоёв и капсул.

  1. Слой I

    Хук

    Эмоциональный захват внимания

    Сформировать начальную мотивацию. Ответить на «зачем мне это?» до того, как вопрос задан.

    Пример «Дроби» Анимация: день рождения, пять друзей, один торт. Как разделить честно?

    Иммордино-Янг, Дамасио — аффективная нейронаука.Проходит: Микро-реакция на провокационный вопрос.
  2. Слой II

    Диагностика

    Установление стартовой точки

    Определить актуальный уровень и выявить ошибочные ментальные модели.

    Пример «Дроби» 4 вопроса: счёт, деление, интуиция «части целого», ловушка больше/меньше.

    IRT и CAT: 3–7 адаптивных вопросов = точность теста из 20–30.Проходит: Прохождение теста и обновление модели учащегося.
  3. Слой III

    Интуиция

    Доформальное понимание

    Сформировать интуитивную модель до введения формальных определений.

    Пример «Дроби» Три синхронизированных визуализации дроби: круг, полоса, числовая прямая.

    Брунер — guided discovery. Wiggins & McTighe.Проходит: Ответы, демонстрирующие доформальную модель.
  4. Слой IV

    Объяснение

    Структурированная передача знания

    Передать формальное содержание с учётом ограничений рабочей памяти.

    Пример «Дроби» Видео-нарратив 90 сек: числитель, знаменатель, дробная черта. 3 контрольных вопроса.

    Свеллер — когнитивная нагрузка. Paivio — двойное кодирование.Проходит: Микро-проверка по ключевым концептуальным узлам.
  5. Слой V

    Формализация

    Перевод в символьный язык

    Перевести знание в формальную форму — правила, формулы, определения.

    Пример «Дроби» Учащийся записывает формальную дробь по картинке. Система проверяет.

    Wittrock — generative learning.Проходит: Воспроизведение формализованной записи.
  6. Слой VI

    Разбор

    Аналитическая обработка примеров

    Показать применение на эталонных примерах с пошаговым раскрытием.

    Пример «Дроби» Три примера сложения дробей — от полного разбора к самостоятельному.

    Sweller & Cooper — worked examples effect (1.5–2× эффективнее).Проходит: Завершение частично разобранного примера.
  7. Слой VII

    Тренажёр

    Автоматизация навыка

    Автоматизировать навык через адаптивную практику с мгновенной обратной связью.

    Пример «Дроби» 8–12 задач адаптивной сложности. Запись, сравнение, сложение.

    ACT-R Андерсона. Spaced + interleaved practice.Проходит: Точность ≥ 75% на серии задач.
  8. Слой VIII

    Сценарий

    Перенос в контекст

    Обеспечить transfer of learning — применение в нетипичных задачах.

    Пример «Дроби» Симуляция «Пекарня»: заказы на доли торта, расчёт ингредиентов.

    Perkins & Salomon — transfer of learning.Проходит: Решение ≥ 2 сценарных задач.
  9. Слой IX

    Ловушки

    Иммунизация от типичных ошибок

    Заранее показать типичные ошибки и сформировать устойчивость к ним.

    Пример «Дроби» Разбор «½ + ⅓ = 2/5». Визуальное доказательство через общий знаменатель.

    Posner & Strike. Refutation texts (Tippett, 2010).Проходит: Прохождение всех ловушек, минимум трёх.
  10. Слой X

    Объясни сам

    Реверсивное объяснение

    Углубить понимание через объяснение материала своими словами.

    Пример «Дроби» Виртуальный младший брат «не понимает дроби». Учащийся объясняет, NLP-анализ.

    Техника Фейнмана. Self-explanation (Chi). Learning by teaching.Проходит: Качество объяснения ≥ 75% + обязательные узлы.
  11. Слой XI

    Мастери-чек

    Верификация мастерства

    Итоговая проверка устойчивости и глубины. Решение о завершении или повторе.

    Пример «Дроби» Композитный тест из 7 задач. Порог 80%.

    Mastery Learning (Блум). Testing effect (Карпике & Рёдигер).Проходит: Балл ≥ 80%. Иначе — возврат на конкретные слои.

Все 11 слоёв показаны на живой теме «Дроби, 5 класс» — так капсула выглядит у реального ученика.

STRATA против привычных подходов

12 параметров: где обычный урок, адаптивная платформа и LLM-тьютор отступают.

ПараметрКлассический урокАдаптивные платформыLLM-тьюторыSTRATA
Независимость от педагоганетчастичночастичнополная
Фиксированная когнитивная структуразависитнетнет11 слоёв
Эмоциональный захватзависитнетнетда
Интуитивный этап до формализациизависитнетнетда
Превентивная работа с ошибкамиредконетнетда
Реверсивное объяснение учащимсяредконетиногдада
Адаптация каждого этапавручнуюподбор задачдиалогкаждый слой
Невозможность пропуска этапазависитнетнетархитектурно
Верификация мастерства ≥ 80%зависитчастичнонетда
Точная диагностика проваловнетпо задаченетпо слою
Масштабируемостьограниченнаявысокаявысокаявысокая
Воспроизводимость качестванизкаясредняянизкаявысокая
IAE

Индивидуальная адаптивная траектория

STRATA отвечает «как учить тему». IAE — «что дальше и как именно для этого ученика». После каждой капсулы траектория пересобирается по четырём контурам адаптации.

Темп

Скорость прохождения подстраивается под ученика — без отставших и заскучавших.

Сложность

Уровень задач растёт или снижается по результатам капсулы.

Язык

Объяснения и задачи на казахском или русском — по профилю ученика.

Траектория

Порядок тем и возвраты на пробелы пересобираются после каждой капсулы.

Методика — не презентация, а работающий продукт

Посмотрите, как 11 слоёв и адаптивная траектория выглядят в ИИ-тьюторе.