AI-ТЬЮТОР С ПАМЯТЬЮ
Многоагентная система на G-Brain ведёт студента через курс: помнит его слабые места, темп и стиль обучения — и держит рядом с ним ментора весь семестр, а не только на экзамене.
Обсудить проект →Что болит
Программа рассчитана на среднего слушателя. Сильный скучает, слабый отстаёт и уходит на второй неделе.
Живой тьютор на поток в тысячу студентов — либо очередь на консультацию, либо статья бюджета, которую первой режут.
Без обратной связи в моменте студент откладывает, забывает контекст курса и не возвращается к материалу.
Решение BASEMIND
BASE строит многоагентную архитектуру на G-Brain — корпоративной AI-памяти, которая хранит историю каждого студента: что он уже прошёл, где ошибался, как объяснить ему тему заново. Один агент ведёт диалог, другой проверяет знания, третий эскалирует сложный случай живому преподавателю. Студент получает не чат-бота с амнезией, а ассистента, который знает его прогресс лучше, чем он сам.
G-Brain хранит полную историю обучения студента и подтягивает её в каждый диалог, без повторных вопросов.
Система подстраивает сложность и скорость подачи материала под конкретного человека, а не под усреднённый профиль.
Сложные и пограничные случаи агент передаёт преподавателю с готовым контекстом — без потери времени на переспрос.
Как это работает
Разбираем структуру программы, LMS и то, какие данные о студентах уже собираются.
Загружаем материалы курса и правила оценки — память ассистента формируется под конкретную дисциплину.
Разворачиваем агентов тьюторинга, проверки знаний и эскалации в контуре университета или LMS.
Тестируем на одном курсе, смотрим метрики вовлечённости и донастраиваем перед масштабированием.
Ожидаемый эффект
-40%
нагрузка на живых менторов и ассистентов кафедры
×3
рост завершаемости курса за счёт персонального сопровождения
24/7
доступность тьютора вне расписания консультаций
6 нед.
срок от аудита до пилотного запуска на потоке
Частые вопросы
Нет. Ассистент берёт на себя рутинный тьюторинг и первую линию вопросов, а сложные и спорные случаи передаёт преподавателю вместе с полным контекстом диалога.
Всё хранится в G-Brain — корпоративной памяти университета. Каждая сессия обновляет профиль студента: что пройдено, где были ошибки, какой стиль объяснения сработал.
Да, многоагентная архитектура подключается поверх текущей LMS и учебных данных без миграции курсов на новую платформу.
G-Brain разворачивается в контуре университета, доступ к памяти студента ограничен ролью и курсом — данные не покидают инфраструктуру заказчика.
Эффект заметен уже на одном потоке от полусотни студентов — дальше система масштабируется на кафедру или университет без пересборки с нуля.
Покажем на пилотном потоке, как G-Brain держит прогресс каждого студента и снимает нагрузку с менторов.
Обсудить проект →