AI-тьюторы для EdTech
AI-тьюторы BASE ведут каждого ученика по индивидуальной траектории: помнят слабые места, темп и стиль восприятия — и адаптируют программу без участия методиста на каждом шаге.
Обсудить проект →Что болит
Программа рассчитана на среднего слушателя: сильные скучают, слабые отстают и уходят на первых модулях.
Живое сопровождение масштабируется линейно — больше учеников означает больше кураторов, и себестоимость растёт быстрее выручки.
Без обратной связи в моменте ученик теряет мотивацию и бросает курс, не дойдя до результата, за который заплатил.
Решение BASEMIND
BASE строит многоагентную систему тьюторинга на G-Brain — корпоративной AI-памяти, которая хранит историю каждого ученика: ошибки, темп прохождения, реакцию на разные форматы объяснений. Агенты объясняют материал, проверяют задания и подбирают следующий шаг, опираясь на конкретного человека, а не на усреднённую программу.
G-Brain запоминает прогресс ученика между сессиями и всем сроком обучения, а не только в рамках одного диалога.
Отдельные агенты объясняют, проверяют задания и отслеживают динамику — каждый со своей зоной ответственности.
Темп, сложность и формат подачи меняются по тому, как ученик реагирует, а не по расписанию курса.
Как это работает
Разбираем текущий курс, точки отсева и данные о прогрессе учеников, которые уже собираются.
Определяем роли — объяснение, проверка, мотивация — и подключаем G-Brain как общую память между ними.
Встраиваем систему в существующую платформу без пересборки курса и миграции контента.
Система дообучается на первых потоках учеников, повышая точность рекомендаций с каждым циклом.
Ожидаемый эффект
-40%
снижается отсев учеников на ранних модулях курса
×3
быстрее обратная связь по заданиям и вопросам
24/7
тьютор доступен вне расписания живых менторов
6 нед.
срок запуска пилота на одном потоке
Частые вопросы
Нет, он снимает рутину: объяснения и первичную проверку берёт на себя система, а преподаватель работает со сложными случаями и мотивацией.
Данные размещаются в защищённом контуре заказчика, доступ настраивается по ролям, а память привязана к конкретной программе обучения.
Да, архитектура работает и с семестровыми курсами, и с короткими интенсивами — меняется глубина настройки, а не подход.
Пилот на одном потоке запускается за 6 недель, масштабирование на всю программу занимает больше времени в зависимости от объёма контента.
Нет, система работает поверх текущего контента и LMS, добавляя слой персонализации, а не заменяя материалы.
Покажем, как AI-тьютор с памятью через G-Brain снизит отсев и разгрузит менторов — на примере вашего курса.
Обсудить проект →