Двухэтапная проверка понимания: автооценка + целевые вопросы для валидности

Парадокс автоматической оценки работ: она справедлива (одинаковые критерии для всех), но не валидна. Только 55.6% преподавателей согласны что LLM-оценка отражает реальное понимание. LLM награждает структуру и термины, но не видит разницу между своим и списанным. Метод двухэтапной проверки позволяет отличить глубокое понимание от поверхностного и выявить AI-сгенерированные работы. Схема: LLM оценивает работу по рубрике → генерирует 2-3 целевых вопроса для слабых мест (типа «примени к новой ситуации», «перефразируй своими словами») → студент отвечает → переоценка с учётом новых свидетельств. Этап вопросов получил 4.7/5 по валидности против 3.1/5 у одной только автооценки — 100% преподавателей согласны что это критично.