AI-ТЬЮТОР ДЛЯ EDTECH
Строим персонального AI-тьютора на G-Brain: он держит в памяти прогресс, слабые места и темп каждого студента и ведёт его через курс без участия живого ментора.
Обсудить проект →Что болит
Тысяча студентов проходят один и тот же путь, хотя у каждого свой уровень входа и свой темп.
Живой тьютор на каждого ученика не масштабируется по бюджету и по времени.
Студент застревает на непонятной теме, не получает помощи вовремя и бросает курс.
Решение BASEMIND
BASE строит AI-тьютора на G-Brain — корпоративной AI-памяти, которая накапливает историю каждого ученика между сессиями. Многоагентная архитектура разводит роли: один агент диагностирует пробелы, другой подбирает объяснение под стиль восприятия, третий следит за темпом и мотивацией. Тьютор не начинает диалог с нуля каждый раз — он продолжает работу там, где ученик остановился неделю назад.
G-Brain хранит слабые места, ошибки и предпочтения ученика на протяжении всего курса.
Тьютор меняет скорость и глубину объяснений под конкретного студента, а не под среднего.
Отдельный агент постоянно оценивает понимание темы и решает, когда нужно повторение, а когда — усложнение.
Как это работает
Разбираем структуру курса, точки отсева и то, какие данные об учениках уже собираются.
Определяем, что тьютор должен запоминать про каждого ученика и как это влияет на его решения.
Настраиваем агентов диагностики, объяснения и мотивации, связываем их в единый сценарий обучения.
Запускаем тьютора на части потока, сверяем метрики завершения и дорабатываем логику перед полным внедрением.
Ожидаемый эффект
-40%
снижение оттока студентов на сложных модулях курса
×3
рост числа персональных объяснений на одного ученика без найма менторов
24/7
тьютор доступен в любое время, без очереди на консультацию
6 нед.
срок до пилотного запуска тьютора на первом потоке
Частые вопросы
Обычный бот забывает диалог сразу после сессии. AI-тьютор на G-Brain хранит историю ученика между занятиями и опирается на неё в каждом следующем объяснении.
Нет, тьютор встраивается поверх текущей программы и работает с уже существующими материалами и структурой модулей.
Отдельный агент анализирует ответы, паузы и повторные ошибки, после чего решает, когда предложить повторение материала или другой способ объяснения.
Да, мы всегда начинаем с пилота на ограниченной группе студентов, чтобы проверить метрики до полного развёртывания.
Данные остаются в инфраструктуре заказчика или в выделенном контуре G-Brain — мы проектируем архитектуру под требования вашей организации к хранению данных.
Расскажите о структуре программы и точках отсева — предложим архитектуру тьютора и сроки пилота под ваш поток.
Обсудить проект →