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
Персонализированное обучение и адаптивные платформы
AI-решение «Персонализированное обучение и адаптивные платформы» — это интеллектуальная система, которая с помощью искусственного интеллекта анализирует уровень знаний, темп освоения, интересы и пробелы каждого ученика. На основе этих данных формируются индивидуальные траектории обучения, осуществляется подбор упражнений и материалов, адаптируется сложность и темп, выдаются рекомендации по развитию навыков. Решение повышает эффективность образования, мотивацию и вовлечённость, снижает нагрузку на учителей и обеспечивает равные возможности для всех учащихся.
Преимущества решения
- Рост эффективности обучения. Индивидуальные траектории позволяют каждому ученику двигаться в удобном темпе, закрывать пробелы и развивать сильные стороны.
- Снижение нагрузки на учителей. Автоматизация проверки, формирования заданий и отчётов, рекомендации по работе с классом.
- Мотивация и вовлечённость. Персонализированный подход повышает интерес к учёбе, способствует достижению целей и успехов.
- Раннее выявление проблем. Система быстро фиксирует отставание, пробелы и рекомендует меры по их устранению.
- Гибкость и масштабируемость. Поддержка любых предметов, классов, интеграция с существующими образовательными системами.
- Прозрачность и контроль. Аналитика для учителей, родителей, администрации, автоматизация отчётности и мониторинга.
- Соответствие требованиям безопасности. Хранение и обработка данных в РФ, поддержка 152-ФЗ, защита персональных данных.
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 «Персонализированное обучение и адаптивные платформы» объединяет следующие ключевые функции:
- Диагностика и анализ данных о каждом ученике. Система интегрируется с электронными дневниками, платформами дистанционного обучения, тестовыми и проектными заданиями. AI-модули анализируют результаты контрольных, домашних работ, тестов, активность на уроках, скорость выполнения заданий, интересы и предпочтения по предметам.
- Построение индивидуальной траектории обучения. На основании анализа формируется персональный учебный маршрут: подбираются темы, упражнения, задания и материалы, которые соответствуют текущему уровню знаний, темпу освоения и интересам ученика. Система автоматически предлагает повторение сложных тем, ускоряет прохождение уже освоенных блоков, адаптирует формат заданий (текст, видео, интерактив).
- Адаптация сложности и темпа. AI-алгоритмы динамически изменяют сложность упражнений, объём и тип заданий, подстраиваются под темп освоения материала. Ученики получают задания, которые стимулируют развитие, но не вызывают перегрузки или скуки.
- Рекомендации по развитию навыков. Система формирует рекомендации по дополнительным материалам, курсам, проектам, олимпиадам, предлагает упражнения для устранения выявленных пробелов, поддерживает развитие soft skills (критическое мышление, коммуникация, самоорганизация).
- Обратная связь и поддержка учителя. Учителя получают отчёты об успеваемости, динамике развития, проблемных темах, рекомендации по работе с каждым учеником и классом в целом. Платформа поддерживает автоматическую проверку заданий, формирование индивидуальных домашних работ и проектов.
- Вовлечение родителей и администраций. Родители получают доступ к динамике обучения, рекомендациям по поддержке ребёнка, уведомлениям о достижениях и сложностях. Администрация школы видит общую картину успеваемости, эффективность программ и загруженность педагогов.
Программное обеспечение
| Категория | Примеры решений | Описание и функциональность |
|---|---|---|
| Платформы персонализированного обучения | Яндекс.Учебник | Платформа для начальной и средней школы с автоматическим подбором упражнений, адаптацией сложности и интеграцией с электронным дневником. |
| Системы индивидуальных траекторий | СберКласс | Решение для построения индивидуальных траекторий, анализа пробелов в знаниях, выдачи рекомендаций и поддержки учителей и родителей. |
| Адаптивные языковые платформы | Skyeng AI | Онлайн-платформа для изучения английского языка с формированием персональных программ, автоматизацией проверки и генерацией обратной связи. |
| AI/ML-библиотеки и технологии | Python (scikit-learn, PyTorch, TensorFlow) | Используются для построения моделей анализа знаний и генерации персональных рекомендаций в образовательных платформах. |
| BI и аналитика | Power BI, Tableau | Инструменты для визуализации успеваемости, анализа эффективности обучения и отслеживания прогресса. |
| Интеграция | API | Интеграция с электронными дневниками, LMS, CRM и образовательными порталами. |
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 обучения, активности, результатов тестов и анкет.
2. AI-ядро. Модули анализа знаний, темпа, интересов, построения индивидуальных траекторий, генерации рекомендаций, адаптации сложности.
3. Интеграция. API для обмена с образовательными платформами, электронными журналами, BI и CRM.
4. BI-аналитика. Дашборды по успеваемости, динамике развития, выявлению проблемных тем, анализу эффективности программ.
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 | Яндекс.Учебник, СберКласс, интеграция с электронным дневником и Power BI | |
| Дополнительные устройства | Edge-контроллеры для локальной обработки данных BI-панель для анализа успеваемости и индивидуальных траекторий |
Внедрение: 2–4 месяца, поэтапно (от пилота до масштабирования).
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: -
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: 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 персонализированные AI-платформы для образования активно внедряются в школах, онлайн-школах, образовательных центрах и вузах. Яндекс.Учебник используется в тысячах школ для индивидуализации обучения, автоматизации проверки и формирования домашних заданий. СберКласс применяется в образовательных учреждениях и на региональных платформах для построения индивидуальных траекторий, анализа пробелов и поддержки учителей. Skyeng AI внедрён в онлайн-школах и языковых центрах для персонализации программ по английскому языку, автоматизации обратной связи и адаптации сложности.
Крупные образовательные платформы и региональные центры цифровизации интегрируют такие решения для повышения качества образования, развития талантов и поддержки одарённых детей, а также для раннего выявления проблем и формирования цифровых портфолио учащихся. Внедрение подобных систем поддерживается национальными программами цифровизации образования и становится стандартом для современной школы и дистанционного обучения.
