Внимание
Мы работаем в штатном режиме. Наши склады готовы поставлять оборудование клиентам из Российской Федерации несмотря на санкционные запреты ЕС и США. Оборудование в РФ ввозится легально благодаря новому законодательству с параллельным импортом. Звоните и уточняйте! Информация актуальна на 05.12.25В связи с участившимися случаями недобросовестной конкуренции обращаем ваше внимание, что мы не передаем персональные данные третьим лицам
Поиск по сайту
Анализ успеваемости и выявление проблем
AI-решение «Анализ успеваемости и выявление проблем» — это интеллектуальная система для образовательных учреждений, которая анализирует динамику оценок, посещаемость, активность и вовлечённость учеников. Решение выявляет отстающих и одарённых учеников, прогнозирует риски снижения успеваемости, формирует отчёты для учителей, родителей и администрации, что способствует индивидуализации подхода и повышению качества образования.
Преимущества решения
- Раннее выявление проблем и групп риска. AI фиксирует снижение успеваемости, пропуски, снижение вовлечённости до появления серьёзных последствий.
- Индивидуализация подхода. Система позволяет учителю и родителям своевременно корректировать образовательную траекторию, поддерживать отстающих и развивать одарённых.
- Снижение нагрузки на учителей. Автоматизация отчётности, мониторинга и аналитики освобождает время для работы с учениками.
- Повышение качества образования. Объективная аналитика и прозрачность способствуют принятию обоснованных управленческих решений.
- Гибкость и масштабируемость. Поддержка любых предметов, классов, интеграция с существующими образовательными системами.
- Прозрачность для родителей и администрации. Сквозная аналитика, отчёты по динамике, выявление проблемных зон, автоматизация мониторинга.
- Соответствие требованиям безопасности. Хранение и обработка данных в РФ, поддержка 152-ФЗ.
Этапы внедрения ИИ
1
Анализ задачи
Погружаемся в ваши бизнес-процессы, выявляем ключевые требования и цели.
2
Проектирование решения
Разрабатываем архитектуру, подбираем оптимальные технологии и оборудование.
3
Внедрение и настройка
Выполняем поставку, монтаж, интеграцию и тестирование решений под ключ.
4
Сопровождение
Обеспечиваем поддержку, обучение персонала и развитие инфраструктуры.
AI-решение «Анализ успеваемости и выявление проблем» объединяет следующие ключевые функции:
- Многоуровневый сбор и анализ учебных данных. Система интегрируется с электронными дневниками, LMS, платформами дистанционного обучения и электронными журналами. AI-модули собирают данные об оценках, посещаемости, активности на уроках, выполнении домашних заданий и участии в проектах.
- Динамический мониторинг успеваемости. Алгоритмы машинного обучения анализируют динамику оценок по предметам, выявляют резкие изменения, пропуски, снижение или рост активности. Выделяются группы риска — учащиеся с тенденцией к снижению результатов, а также одарённые дети с опережающим развитием.
- Прогнозирование и раннее выявление проблем. AI-модели строят прогнозы на основе истории оценок, посещаемости, вовлечённости, анализируют паттерны поведения, предсказывают риски отставания, выгорания или ухода из школы. Система предлагает индивидуальные рекомендации для учеников и учителей по устранению выявленных проблем.
- Формирование отчётов и аналитики. Автоматически формируются отчёты для учителей (по классу, предмету, отдельным ученикам), родителей (динамика успеваемости, рекомендации по поддержке ребёнка), администрации (общая картина по школе, выявление проблемных зон и успешных практик).
- Визуализация и BI-аналитика. Встроенные дашборды визуализируют ключевые метрики: средний балл, динамику по предметам, посещаемость, вовлечённость, количество отстающих/одарённых, эффективность педагогов и программ.
- Интеграция с образовательными процессами. Решение поддерживает автоматическую рассылку уведомлений о рисках, рекомендации по дополнительным занятиям, интеграцию с платформами для домашних заданий, олимпиад, кружков и психологической поддержки.
Программное обеспечение
| Категория | Примеры решений | Описание и функциональность |
|---|---|---|
| Платформы анализа успеваемости | СберКласс | Платформа для анализа успеваемости, выявления проблем, формирования отчётов для учителей, родителей и администрации. |
| Системы мониторинга и рекомендаций | Фоксфорд | Система для мониторинга оценок, посещаемости, активности, прогнозирования рисков и формирования индивидуальных рекомендаций. |
| Образовательная аналитика | Яндекс.Учебник | Сервис для анализа динамики оценок, выявления пробелов, автоматизации отчётности и поддержки учителей. |
| AI/ML-библиотеки и технологии | Python (scikit-learn, PyTorch, TensorFlow) | Для построения AI-моделей анализа успеваемости и прогнозирования образовательных рисков. |
| BI и визуализация | Power BI, Tableau | Визуализация аналитики, построение дашбордов и отчётов для различных категорий пользователей. |
| Интеграция | API | Интеграция с LMS, электронными дневниками, CRM и внешними образовательными платформами. |
Подходящее серверное оборудование
| Компонент | Характеристики | Назначение |
|---|---|---|
| CPU | 2-4× Intel Xeon / AMD EPYC | Параллельная обработка больших объёмов данных и выполнение вычислений |
| GPU | 2–4× NVIDIA A100 / RTX 4090 или отечественные аналоги | Ускорение обучения и инференса моделей машинного обучения |
| RAM | 128–512 ГБ DDR4/DDR5 | Обработка и хранение больших объёмов данных, кэширование моделей |
| Хранилище | 10–40 ТБ NVMe SSD | Быстрая работа с моделями, логами и датасетами |
| Сеть | 10–25 Гбит/с Ethernet | Интеграция с внешними и облачными сервисами, передача данных |
| Обработка данных | Edge-серверы для локальной обработки данных в школах и образовательных центрах | |
| Хранение | NAS/SAN для хранения учебных данных, истории успеваемости, аналитики | |
| Сетевые решения | Высокоскоростные коммутаторы, защищённые каналы связи, поддержка облачных и гибридных архитектур |
Примеры серверов для данного решения
Артикул: AS-4124GS-TNR+
DP AMD, Dual-Root System with 8 GPUs
Форм-фактор:
4U
CPU:
AMD EPYC 7002
HDD:
24x 2.5" SATA/NVMe
Блок питания:
2200W
Артикул: SYS-751GE-TNRT
DP rackmount tower 4-GPU workstation with closed-loop liquid cooling
Форм-фактор:
Tower
CPU:
Intel Xeon Scalable Gen4
HDD:
8x 2.5" NVMe/SAS/SATA
Блок питания:
2200W
Артикул: AS-4125GS-TNRT
GPU сервер Supermicro AS-4125GS-TNRT. Система DP AMD 4U с поддержкой до 8 графических процессоров PCIe с прямым подключением
Форм-фактор:
4U
CPU:
AMD EPYC 9004
HDD:
2x 2.5" SATA, 8x 2.5" NVMe
Блок питания:
2200W
Архитектура решения
1. Сбор данных. Интеграция с электронными дневниками, LMS, платформами тестирования, импорт истории оценок, посещаемости, активности.
2. AI-ядро. Модули анализа динамики, выявления проблем, прогнозирования рисков, формирования рекомендаций и отчётов.
3. Интеграция. API для обмена с образовательными платформами, электронными журналами, BI и CRM.
4. BI-аналитика. Дашборды по успеваемости, посещаемости, динамике развития, выявлению групп риска и одарённых учеников.
5. Безопасность. Шифрование данных, аудит, хранение информации в РФ, поддержка 152-ФЗ.
Пример конфигурации для школы с 1000 учащихся и 50 учителями
| Компонент | Модель / Спецификация | Кол-во |
|---|---|---|
| Сервер | Supermicro GPU A+ Server AS -4124GS-TNR+ | 1 |
| CPU | AMD EPYC 7003 | 2 |
| GPU | NVIDIA A100 | 1 |
| RAM | DDR4 ECC | 128 ГБ |
| SSD | 10 ТБ SSD | 1 |
| Сеть | 25 Гбит/с Ethernet | |
| ПО | СберКласс, Фоксфорд, интеграция с электронным дневником и Power BI | |
| Дополнительные устройства | Edge-контроллеры для локальной обработки данных BI-панель для анализа успеваемости, выявления проблем и формирования отчётов |
Внедрение: 2–4 месяца, поэтапно (от пилота до масштабирования).
Артикул: -
Форм-фактор:
4U
CPU:
AMD EPYC 7002
HDD:
24x 2.5" SAS/SATA
Блок питания:
2200W
Корпус (размеры):
Высота: 178 мм, Глубина: 737 мм, Ширина: 437 мм
Артикул: A100PCIe
Графический процессор NVIDIA A100 с тензорными ядрами. Самая мощная вычислительная платформа для любой рабочей нагрузки.
Этот GPU обеспечивает беспрецедентное ускорение в любых масштабах для обеспечения работы самых высокопроизводительных в мире центров обработки данных и предназначен для приложений искусственного интеллекта, анализа данных и высокопроизводительных вычислений (HPC).
Артикул: AS-4124GS-TNR+
DP AMD, Dual-Root System with 8 GPUs
Форм-фактор:
4U
CPU:
AMD EPYC 7002
HDD:
24x 2.5" SATA/NVMe
Блок питания:
2200W
Кто уже применяет такие решения в России
В России AI-решения для анализа успеваемости и выявления проблем активно внедряются в школах, образовательных центрах и онлайн-школах. СберКласс используется для мониторинга динамики оценок, посещаемости, активности, выявления групп риска и формирования индивидуальных рекомендаций для учеников и учителей. Фоксфорд применяет AI-алгоритмы для анализа успеваемости, прогнозирования рисков снижения результатов, формирования отчётов для педагогов и родителей, а также для поддержки одарённых детей. Яндекс.Учебник интегрирован в электронные дневники и образовательные платформы для анализа пробелов, динамики оценок и автоматизации отчётности.
Подобные системы становятся стандартом для современных школ, поддерживаются национальными программами цифровизации образования и способствуют повышению качества, прозрачности и индивидуализации обучения.
