Skip to content

Latest commit

 

History

History
65 lines (56 loc) · 11 KB

File metadata and controls

65 lines (56 loc) · 11 KB

Бизнес-задача кейса

Разработайте концепцию образовательной платформы с применением ИИ для проверки заданий (аудио, видео) и предоставления персонализированной обратной связи. Предложите оптимальные технологии, бизнес-процессы и архитектуру

Краткое описание проблематики

В процессе обучения существует ряд проблем, связанных с проверкой заданий:

  1. Нехватка кадров: наставники и преподаватели учебных центров в корпорациях перегружены основной работой, выделить время на проверку заданий бывает сложно, что снижает их эффективность и время на взаимодействие с учащимися.
  2. Длительность проверки: Ручная проверка заданий, особенно в больших группах, занимает значительное время, что замедляет процесс обучения.
  3. Субъективность оценок: Оценки могут варьироваться в зависимости от наставника, что снижает объективность обратной связи.
  4. Недостаток персонализированной обратной связи: наставники не всегда успевают дать подробные комментарии по каждому заданию, что затрудняет процесс освоения навыков учащимися. Для решения этих проблем и необходимо создать платформу по автоматизированной проверке знаний и навыков.

Use Case для разработки концепции платформы

Общий кейс:

  • Преподаватель дает задание, предполагающее оценку применения знаний на практике (например: курсы по пожарной безопасности, курсы по agile, курсы по английскому языку, ораторское мастерство – верное употребление тонов, слов; развернутый ответ на вопрос по тематике и т.д.) в различных форматах (аудио, видео).
  • Учащиеся отвечают, записывая аудио/видео и отсылая его в систему. ИИ автоматически проверяет их ответы, выставляя ответы по критериям оценки.
  • Критерии оценки ответа задает преподаватель.
  • Платформа предоставляет персонализированную обратную связь по результатам теста.

Кейс ситуации:

  • Условие: руководитель одного из предприятий, заслушав доклад своего отдела продаж, понял, что сотрудники данного отдела не умеют разговаривать. Однако, отдел должен уметь продавать продукт, а значит не просто поддерживать коммуникацию с клиентом, а делать это максимально эффективно, принося компании прибыл. Руководитель обратился в образовательную организацию, подразделение которой занимается обучением сотрудников предприятий методам продаж и повышению их коммуникабельности.
  • Образовательная организация в своем обучении применяет следующие направления: лекции (видео, на своей платформе), тренажеры и тесты на платформе, а также просмотр видео с ответами студентов.
  • За счет своей платформы они автоматизировали большую часть проверки учеников, однако видео приходится осматривать в ручном режиме.
  • Критерии выставления оценки учащимся: словарный запас, употребление «якорей» для продаж, тон, обращение, поведение в стрессовых ситуациях.
  • Платформа требует ИИ модуля, способного: оценить ответ учащегося по критериям выше, дать обратную связь.

Требования к решению:

Создать концепцию образовательной платформы с применением ИИ для проверки заданий в аудио, видео и текстовом формате и предоставления персонализированной обратной связи, которое должно включать в себя следующие аспекты:

1. Анализ рынка:

  • Провести анализ существующих на рынке решений для автоматической проверки заданий в аудио, видео и неструктурированном текстовом формате.
  • Оценить их сильные и слабые стороны, функциональность и степень автоматизации, также учитывать факторы: возможность дообучения модели, издателя модели (приоритет российские, открытые), уровень ее безопасности.
  • Выявить основные тренды в использовании ИИ для целей проверки заданий и предоставления обратной связи.

2. Дизайн платформы:

  • Интерфейс: Разработать макет интуитивно понятного интерфейса как для преподавателей, так и для учащихся (figma, adobe xd и др).
  • Структура данных: Определить формат хранения заданий (печатные, видео, аудио и т.д.), обратная связь по оценке полученной учеником.
  • Процесс загрузки: Разработать удобный механизм загрузки заданий в различных форматах (сканы, фотографии, аудиофайлы).

3. Система оценивания:

  • Критерии: Разработать гибкую систему, позволяющую наставникам настраивать индивидуальные критерии оценки для каждого задания. Платформа предлагает преподавателю выбрать из предложенных шаблонов критериев. Преподаватель также может добавлять собственные критерии и настраивать вес каждого критерия. Платформа подсказывает рекомендации по настройке критериев на основе типа задания (например, для видеоответа добавляются критерии по организации дискурса и визуальной составляющей).
  • Алгоритмы: Описать алгоритмы, которые будут использоваться для автоматической оценки заданий на основе заданных критериев.
  • Обратная связь: Разработать механизм генерации персонализированных комментариев для каждого учащегося, основанный на результатах оценки.

4. Архитектура и реализация:

  • Бизнес-процессы: Описать детально технические процессы, включая:
    • Прием и обработку заданий.
    • Распознавание текста, видео и аудио.
    • Сравнение с эталонами и оценку по заданным критериям.
    • Генерацию персонализированных комментариев.
    • Хранение данных и обеспечение безопасности.
  • Технологии: Определить наиболее подходящие технологии для реализации каждого компонента платформы (например, машинное обучение, обработка естественного языка, облачные хранилища).

Формат представления результатов:

  1. Презентация в формате предложенного шаблона pptx с описанием результатов и выводов по итогам проведенного анализа, описание концепции платформы – нужны шаблоны для описания бизнес-процессов и архитектуры платформы, шаблон описания общей концепции продукта
  2. Макеты интерфейсов в (figma, adobe xd и др).
  3. Excel-таблица со сравнением текущих решений
  4. Word с результатами исследований

Критерии оценки:

  1. Взаимодействие команды – вся команда участвовала в разработке проекта, виден вклад каждого – 2 балла
  2. Концепция продукта направлена на решение боли пользователей (проведено исследование потребностей пользователей) – 6 баллов
  3. Для проработки взят сложный use case – 6 баллов
  4. Предложено техническое решение, которое может быть интегрировано в существующие LMS-системы – 6 баллов
  5. Есть опубликованное решение (работающий инкремент) – 5 баллов