Вот текст. Без ваты, по делу.
***
EdTech в России перестал просто «продавать курсы». Теперь они копаются в данных, чтобы понять, почему студенты бросают учебу на полпути и как их быстрее пристроить на работу. РБК Тренды разобрали три конкретных кейса, где технологии реально влияют на результат, а не просто висят в презентации.
Первый — MAXIMUM Education. Проблема банальная: в группе из 20 человек можно удержать внимание всех, а из 200 — уже нет. Люди отваливаются, теряют интерес, потому что их просто не видно. Ребята из MAXIMUM сделали ставку на пять драйверов мотивации: комфорт, поддержка, достижения, соревновательность и дедлайны.
Их платформа на базе ИИ следит за активностью студентов в реальном времени. Да, она анализирует видеопоток и считывает эмоции. Звучит как из «1984», но работает. Студент получает отчет о своих достижениях, видит лидерборды (для тех, кто любит соревноваться) и получает персональные сообщения. Не шаблонные «молодец», а разные варианты — около 50 типов сообщений для каждой ситуации. Сделал ДЗ идеально — получишь похвалу. Ошибся — получишь совет, но без давления. Учителю система показывает, с кем нужно работать лично, и подсказывает, как именно. Плюс интеграция с VK, чтобы не терять связь.
Второй пример — «Яндекс.Практикум». Они ввели метрику LP (learning performance) — эффективность обучения. Чем выше LP, тем быстрее студент проходит уроки и сдает проекты. Низкий LP — это красный флаг: такой человек с вероятностью 30% бросит учебу из-за трудностей.
Чтобы это исправить, они внедрили психометрический анализ. Система проверяет качество задач, их сложность и дискриминативность (умение теста отличать сильных студентов от слабых). После рефакторинга контента процент случаев, когда студенты исчерпывали все попытки в уроке, упал до 45%. И это работает как на больших выборках (тысячи студентов), так и на малых (10–15 человек), что удобно при запуске новых продуктов.
Третий кейс — «Университет 2035». Они бьются с разрывом между обучением и рынком труда. Вакансии закрываются за неделю-две, а специалисты готовятся месяцами. Молодые люди часто не понимают, что от них хотят, или не успевают за изменениями.
В R&D университета разрабатывают Digital HR. ИИ круглосуточно сканирует около 3,5 млн источников по всей России: сайты компаний, профессиональные сообщества. Получается живая карта рынка: какие профессии нужны, какие зарплаты, какие компетенции требуются. Например, в августе 2022-го в Москве было 90 вакансий фронтенд-разработчиков с зарплатой до 150 тыс. рублей, а в Татарстане — всего 8, но с зарплатой до 170 тыс.
Параллельно система опрашивает соискателей (или дает профориентационные тесты старшеклассникам), чтобы понять их сильные стороны. Затем эти данные накладываются на картину рынка. Получается объективный срез: что может человек и что ему может предложить рынок.
Проект заточен и под крупные компании вроде «Сбера» или «Яндекса», которым нужны не просто «люди», а специалисты с конкретными навыками (например, по машинному обучению). В личном кабинете HR может формулировать нужные позиции и видеть профили соискателей вместе с их учебной траекторией. Студент же видит свой прогресс и понимает, как он приближается к рынку.
Итог: технологии в образовании перешли от «контента» к «аналитике поведения». Кто-то следит за эмоциями, кто-то за сложностью задач, а кто-то — за вакансиями в реальном времени. Вопрос лишь в том, насколько глубоко эти данные будут использоваться для персонализации, а не просто для сбора статистики.