Я, честно говоря, не уверен, что метод IPI (подгонять под прохождение тестов) чем-то фундаментально лучше, чем метод, которым учили в школе нас: запомнить набор чётких правил (без понимания) и перебирать их в памяти, пока не подберешь подходящее по синтаксису. Такой вот обход в глубину перебором: если спотыкаешься на syntax error - backtrack, and try another rule.

В конечном итоге, (а) понимания (у большинства) всё равно не будет, (б) круг решаемых задач сильно ограничен теми, которные легко выражаются в символьной аналитике, (в) способность апроксимировать реалистичную задачу символьной аналитикой таким образом, по-моему, развить невозможно.

Я знал очень старательных учеников, которые делали на 100% всё, что от них хотели учителя, к сложным задачам они вообще не знали как подойти. Пытались заматчить задачу на похожую известную, у них не получалось, и они разводили руками.

Если описывать универсальный подход, в котором уживались бы и реальные задачи и символьная аналитика, я бы шёл от физики. Она как раз вся про это: вот многогранная реальность, её хочется описывать для того, чтобы предсказывать, описывать хочется как можно более проще и символьно, при этом можно немного ошибаться, сохраняя при этом предсказательную силу. Если ещё добавить к этому геометрию и логику, то добавляется framework, чтобы перебирать весь domain разных случаев и доказывать, что предсказательная сила в какой-то обозначенной мере всегда сохраняется. Получаем практичные модели - настоящие решения задач по физике, плюс способность эти модели подбирать.

Модель может быть в корне неправильная (асимптотически совсем не туда идёт), но при достаточно жёстких ограничениях (напр., предсказывать не далее, чем на N шагов, delta T времени и т.п.) она всё равно может быть доказуемо практичной. Т.е. в описанных рамках иметь предсказательную силу. Для решения реальных задач этого, в общем-то, достаточно.