AI-ассистент для образовательной программы «Цифровой ректор». NDA. Один из крупнейших образовательных холдингов.

1500+ студентов с разным уровнем подготовки. Построили RAG на утверждённых материалах с тремя уровнями сложности — доля регулярно повторяющих выросла в 3 раза, преподаватель освободил 15 часов в неделю.

Контекст и проблема

Образовательная программа с 1500+ студентами разного уровня подготовки требовала индивидуальной поддержки. Студенты сильно отличались по темпу обучения: сильные быстро скучали, отстающие стеснялись спрашивать в группе. Нужен был круглосуточный собеседник, чтобы продолжать обучение вне аудитории.

Что было сделано

Построена векторная база знаний из утверждённых материалов (конспекты, слайды, методички, записи семинаров).

Реализован RAG с жёсткой индексацией — LLM работает только с утверждёнными материалами без обращения к внешним источникам.

Система автоматически создаёт три версии материалов: базовый, стандартный и продвинутый уровни.

Настроены четыре основных сценария: повторение пройденного, разбор кейсов с эталонными решениями, мини-экзамены с таймером, самопроверка.

Реализована генерация проверочных вопросов к каждому модулю трёх типов: воспроизведение, понимание, применение.

Система отслеживает профиль каждого студента: модули, ошибки, частоту использования, прогресс.

Преподаватели получают дашборд с проблемными темами, низкоуспевающими студентами и метриками активности.

Многоуровневая защита: каждый ответ проверяется, утверждения без подтверждения отклоняются, генерация новых данных запрещена.

Результат

Появилась ритмичная круглосуточная поддержка для повторения материала в удобное время.

Каждый студент получает материал с нужной сложностью и чёткими ссылками на источники.

Доля студентов, регулярно повторяющих вне аудитории, выросла в три раза.

Студенты приходят на семинары подготовленными — качество обсуждений улучшилось.

Преподаватель высвободил 15 часов в неделю для сложных кейсов и консультаций.

97% ответов имеют подтверждающий фрагмент из базы; менее 0,5% неверных ответов за три месяца.

Система честно говорит «этого нет в материалах» — студенты доверяют ассистенту.

Персонализация обучения для 1500+ студентов без дополнительных ресурсов и риска галлюцинаций.

Параметры проекта

Срок реализации: 4 месяца
Стоимость: 4,5 млн рублей
Стек: Llama v.2, LoRA/QLoRA
Поддержка: внутренняя команда из 4 человек

Обсудить похожую задачу

Все кейсы