Искусственный интеллект в образовании: как создать приложение, которое персонализирует обучение

Персонализированное образование — это подход, при котором человек учится в своём ритме, а программа подстраивается под его скорость и пробелы. Если тема даётся легко, система предлагает более сложные задания; если возникают сложности, темп снижается и появляются дополнительные объяснения. Такой формат хорошо показывает, как работает искусственный интеллект: применение в образовании помогает учитывать цели и интересы ученика. Даже на одном уровне английского один человек готовится к экзамену, другому нужен язык для путешествий, третьему — для работы, и каждому требуется свой акцент в обучении. В результате формируется гибкая траектория вместо универсального курса: маршруты меняются по мере освоения тем и дают поддержку там, где она действительно нужна.

‍

Как ИИ помогает персонализировать обучение

‍

1. Видит больше, чем обычная статистика
Искусственный интеллект анализирует весь учебный след ученика: насколько быстро он даёт ответы в тестах, где ошибается, какие темы пересматривает, где ставит паузу. Это позволяет системе понять не только результат, но и причину, по которой тот или иной материал даётся труднее.

‍

2. Подбирает задания под уровень в реальном времени
Алгоритм не ждёт конца модуля: он реагирует на действия ученика сразу. Если материал даётся легко, задания усложняются; если ученик буксует, уровень автоматически снижается и появляются дополнительные упражнения.

‍

3. Рекомендует следующий шаг
ИИ формирует индивидуальные рекомендации: что пройти дальше, какую тему повторить, сколько практики добавить. Это снимает часть тревоги «что делать теперь», которая часто возникает в онлайн-образовании.

‍

4. Даёт подробную обратную связь
В отличие от обычных тестов, которые выдают сухое «верно/неверно», ИИ показывает, где именно была логическая ошибка, предлагает альтернативный ход решения и даёт подсказки.

‍

5. Показывает преподавателю срез группы
Педагог может использовать аналитическую панель: какие темы вызывают сложности, кто из учеников идёт с опозданием, кому нужна помощь, а кто, наоборот, готов к новой информации. Это экономит часы рутинных проверок и позволяет вовремя вмешиваться.

‍

‍

Важно: Искусственный интеллект не заменяет учителя или методиста. Он работает как «умный помощник», который берёт на себя рутину, собирает и использует данные об учебном процессе и подсказывает, где требуется вмешательство человека. Решения о том, как корректировать программу, по-прежнему остаются за специалистом.

Сейчас многие внедряют ИИ в обучении, но не всегда понятно, какую реальную пользу он даёт. Чтобы разобраться, зачем он вообще нужен, стоит посмотреть на процесс глазами двух главных участников — ученика и преподавателя.

‍

Для ученика

‍

Обучение начинается с короткой диагностики, которая помогает системе понять уровень и определить стартовую точку. После этого приложение формирует персональный маршрут: темп, сложность и последовательность материалов подстраиваются под цели и текущие знания. Если ученик застревает на теме, появляются дополнительные объяснения, простые упражнения и шаги для закрепления. Если двигается быстрее — темп повышается, и открываются более сложные задания. В любой момент можно задать вопрос встроенному ИИ-ассистенту и получить разъяснение по пройденной информации. Прогресс отображается так, чтобы человеку было понятно, что какие знания он уже освоил и какие маленькие победы набрал по пути.

‍

Для преподавателя и методиста

‍

Приложение показывает, на каких темах группа теряет темп: где учащиеся массово ошибаются, какие задания вызывают наибольшие затруднения. Отдельно подсвечиваются ученики в зоне риска, чтобы преподаватель мог вовремя вмешаться — предложить дополнительные материалы, провести разбор или индивидуальную консультацию. Типовые задания и тесты проверяются автоматически, что снижает объём рутинной работы. В аналитике по курсам видно, какие модули срабатывают хорошо, а какие стоит упростить, пересобрать или разбить на более мелкие шаги.

‍

‍

Важно: приложение с ИИ — это не волшебная технология, которая будет всё делать за вас, а набор прикладных функций. Они работают на основе данных и обратной связи: система анализирует результаты обучения, подстраивает материалы под уровень ученика и помогает преподавателю ориентироваться в динамике группы.

Многие проекты, которые начинаются с фразы «давайте прикрутим ИИ», часто приходят к бесполезным фичам, которые больше раздражают пользователей, чем приносят результат. Чтобы такая технология работала, сначала нужно понять:

‍

• кому вы хотите помочь?
  ‍
• какую задачу решаете?

‍

Кому и зачем: вопросы, с которых начинается работа с ИИ в образовании

‍

Для кого делается приложение?

‍

Кому вы помогаете и как эти люди учатся:
‍
— школьники;
‍
— студенты;
‍
— взрослые учащиеся;
‍
— корпоративные сотрудники.

‍

Каждая группа имеет разный темп, формат восприятия, мотивацию и способы наращивания знаний в процессе обучения.

‍

Для каких задач?

‍

Что именно должен улучшить или упростить продукт:
‍
— подготовка к экзамену;
‍
— изучение языка;
‍
— онбординг новых сотрудников;
‍
— повышение квалификации;
‍
— освоение конкретных знаний и навыков.

‍

У разных задач — разные сценарии персонализации и разные точки, где использование искусственного интеллекта может помочь.

‍

Что нужно улучшить?

‍

Какие показатели важны для вас и пользователей:

‍
— снизить отвал;
‍
— увеличить завершение курса;
‍
— повысить средний балл;
‍
— ускорить вхождение новичка в роль;
‍
— улучшить качество практических заданий;
‍
— уменьшить нагрузку на преподавателя.

‍

‍

Искусственный интеллект в образовании — примеры из практики

‍

Пример 1: курс английского для сотрудников компании

‍

В одном потоке уровня Intermediate у сотрудников оказались разные задачи: менеджеру нужен разговорный английский для звонков, специалисту поддержки — чёткие письма клиентам, аналитику — грамматика для чтения документации. Короткая диагностика помогает системе собрать для каждого свой маршрут: кому-то — диалоговые тренажёры, кому-то — упражнения на переписку, кому-то — блоки по грамматике. Темп тоже различается: быстрым ученикам открываются продвинутые задания, а тем, кто застревает, система даёт дополнительные объяснения и практику.

‍

Пример 2: подготовка школьников к экзамену

‍

Хотя класс готовится к одному и тому же экзамену, пробелы у всех разные: кто-то не понимает стереометрию, кто-то путается в вероятностях, кто-то регулярно ошибается в текстовых задачах. Система анализирует ответы и ошибки, а затем собирает для каждого свой набор тем: одному — геометрия, другому — практика по вероятности, третьему — тренировка текстовых задач. По мере прогресса маршрут обновляется: освоенные блоки уходят вниз, а новые темы поднимаются в приоритет.

‍

Пример 3: онбординг новых сотрудников в компании

‍

Новички проходят один вводный курс, но стартовый опыт у всех разный: кто-то уже работал в отрасли, кто-то пришёл после вуза, кто-то сменил профессию. Система подбирает содержание по роли и фону: специалисту по продажам — блоки по продукту и работе с клиентами, инженеру — документацию, архитектуру и стандарты кода. Общая база остаётся, но глубина и порядок тем меняются. Руководитель в аналитике видит, кто адаптируется быстро, а кому нужна дополнительная поддержка.

‍

Итог: на этом этапе формируются два–три приоритетных сценария, под которые и будет проектироваться приложение. Они задают направление всей работе: от выбора функциональности до роли ИИ в образовании. Без такой опоры продукт легко превращается в набор разрозненных функций без понятной пользы.

Чтобы подстроить обучение под конкретного человека, системе нужно понимать, как он учится и какие знания у него уже есть. Это и есть «данные» — наблюдения, которые показывают, что получилось быстро, где возникли сложности, какие темы даются легче и что требует повторения. Использование этих данных зависит от того, какую информацию система получает во время работы ученика: ответы, время выполнения, количество попыток и возвраты к материалам. На основе этих сигналов приложение решает, что показать дальше — упростить материал, добавить пример, дать больше практики или ускорить темп.

‍

Какие данные собирает система

‍

• Результаты тестов и заданий: показывают, какие навыки уже освоены, а что нужно усилить.
  ‍
• Время на выполнение: помогает отличить уверенное понимание от угадывания или трудностей.
  ‍
• Количество попыток: даёт сигнал, где тема дается тяжело и требуется дополнительная практика.
  ‍
• Поведение в курсе: фиксируются пропуски, места, использование дополнительных материалов и где студент застревает.
  ‍
• Интересы и цели: если ученик сам указывает приоритеты, система использует их при выборе маршрута.

‍

‍

Какие виды персонализации можно построить

‍

• По уровню: меняются сложность заданий и глубина объяснений.
  ‍
• По темпу: материал ускоряется или замедляется, если ученик идёт быстрее или медленнее.
  ‍
• По содержанию: подбираются темы, кейсы, тексты и форматы, которые лучше подходят конкретному студенту.
  ‍
• По типу поддержки: можно получать подсказки, дополнительные объяснения или вспомогательные материалы.

‍

Почему качество данных важно

‍

Если в системе накапливаются неточные или случайные данные, персонализация начинает вести ученика в неверную сторону: задания подбираются странно, темп сбивается, рекомендации теряют связь с реальными потребностями. Не меньшее значение имеет и чистая логика работы. Если правила адаптации усложнить, система может перегибать — давать чрезмерно трудные задания или, наоборот, слишком упрощать программу. Баланс достигается тогда, когда алгоритмы опираются на понятные сигналы и не вмешиваются там, где ученик справляется сам.

‍

Чтобы идея «сделать умное приложение» не застряла в презентации, нужен простой маршрут. Ниже — базовый план из семи шагов, через который проходят почти все проекты с персонализацией.

‍

1. Определите 2–3 ключевых сценария и аудиторию
Сформулируйте, кто будет использовать продукт: школьники, студенты, взрослые, сотрудники компании. Для каждого сегмента выберите один–два приоритетных сценария: подготовка к экзамену, освоение нового языка, онбординг, повышение квалификации. На этом шаге важно зафиксировать конкретные ситуации, в которых искусственный интеллект должен помогать, а не размытое «улучшить обучение в целом».

‍

2. Опишите путь пользователя внутри приложения
Пройдите маршрут глазами ученика: вход в систему, короткая диагностика, получение персонального плана, выполнение заданий, получение обратной связи и итоговый результат. Для каждого шага ответьте на вопросы: что видит человек, какие решения принимает система, где появляется ИИ-поддержка. Такой сценарий сразу показывает, какие экраны и функции нужны, а какие можно отложить.

‍

3. Решите, где будет жить ваше решение
Определитесь с форматом: отдельное мобильное или веб-приложение, модуль внутри текущей LMS, расширение уже существующей платформы. Это влияет и на техническую реализацию, и на поведение пользователей: будут ли они заходить в приложение отдельно или работать в привычной системе. На этом шаге важно не гоняться за идеальным решением, а выбрать вариант, который реально можно внедрить в вашей среде.
‍

‍

‍

‍
4. Определите данные и решения на их основе
Сформулируйте, какие данные вы планируете использовать: результаты тестов, время прохождения, количество попыток, точки, где ученики застревают, заявленные цели. Затем задайте 2–3 простых правила: что система делает, если видит, что человек ошибается, идёт слишком быстро или пропускает блоки. Это превращает абстрактный ИИ в понятную логику: есть сигнал → есть конкретное действие.

‍

5. Сделайте MVP на ограниченном наборе курсов
Не пытайтесь охватить всё сразу. Выберите один предмет, один курс и один тип пользователей, где персонализация особенно нужна. Соберите минимальный функционал: диагностика, базовый персональный план, адаптация по нескольким правилам, простая аналитика. Задача MVP — показать ощутимую пользу в узком сегменте, а не закрыть все возможные сценарии.

‍

6. Протестируйте на небольшой группе
Запустите продукт на ограниченной выборке учеников и преподавателей. Параллельно собирайте два типа обратной связи: живые комментарии пользователей (что удобно, что непонятно, где мешает) и цифры (проходимость, отвал, время прохождения, доля вернувшихся к курсу). Сравните результаты с исходными ожиданиями: где персонализация помогла, а где пока не даёт эффекта.

‍

7. Доработайте и масштабируйте
По итогам теста пересмотрите правила персонализации, интерфейсы и сценарии: что упростить, что расширить, что убрать. Только после этого переносите решение на другие курсы, роли и аудитории. Масштабирование имеет смысл тогда, когда вы понимаете, за счёт чего продукт приносит пользу и какие элементы обязательно нужно сохранить.

‍

Важно: MVP — это не «вся платформа сразу», а рабочий фрагмент с понятной пользой для конкретной аудитории. Его задача — доказать, что персонализация в выбранных сценариях действительно улучшает образование, а уже потом служить основой для расширения.

Чтобы продукт с персонализацией работал, нужно избегать нескольких типичных ловушек. Они встречаются так часто, что почти любой неудачный ИИ-проект можно разобрать по этим пунктам.

‍

1. Начинать с технологии, а не с задачи
Самая распространённая ошибка — выбирать нейросеть прежде, чем понять, кому вы помогаете и какую проблему решаете. В итоге в продукте появляется «красивый ИИ-помощник», который не даёт ни пользы, ни смысла.

‍

2. Пытаться охватить всех и сразу
Желание сделать универсальный сервис для школьников, студентов, начинающих аналитиков и топ-менеджеров почти всегда заканчивается провалом. Такие приложения не удовлетворяют потребности ни одной группы, потому что цели, опыт и способы обучения у разных пользователей сильно различаются.

‍

3. Создавать приложение только для ученика и забывать про преподавателя
Если система не даёт инструментов методистам и педагогам, аналитика остаётся невостребованной, а подсказки не интегрируются в учебный процесс. Продукт выпадает из реальной работы.

‍

4. Собирать горы данных без понимания, что с ними делать
Панели с метриками выглядят впечатляюще, но бессмысленны, если под ними нет управленческих решений. Система должна не просто фиксировать цифры, а помогать понять, что меняется в обучении и какие шаги нужны дальше.

‍

5. Игнорировать этику и прозрачность обработки данных
Отсутствие чёткого согласия на сбор и использование информации, непонятный порядок хранения данных, непрозрачные решения алгоритмов — всё это подрывает доверие и может вызвать проблемы на уровне организации или законодательства.

‍

6. Проектировать «идеальный ИИ-продукт» на бумаге и не тестировать на людях
Жизнеспособность сценариев проверяется только в реальном использовании. Если не показывать продукт ученикам и преподавателям, интерфейсы остаются неудобными, логика — непродуманной, а персонализация — бесполезной. В результате мотивация быстро падает, и проект останавливается, так и не выйдя на рабочий уровень.

Даже продуманные решения с персонализацией могут столкнуться с ограничениями, которые не связаны с UX или логикой продукта, а лежат глубже — в природе самой технологии. Это риски, о которых большинство команд вспоминают слишком поздно. Здесь собраны ключевые из них и способы, как их можно обойти.

Искусственный интеллект в образовании — это не модный значок, а инструмент, который при правильной настройке делает образование более человеческим: учитывает темп, цели и пробелы, снимает часть рутины с преподавателя и даёт ученику понятный маршрут в освоении навыков. Чтобы это работало, важно начинать не с технологий, а с педагогики: определить задачи и аудиторию, собрать нужные данные, выстроить простую логику персонализации и протестировать её на реальных пользователях. Такой подход даёт живой, а не формальный результат.

‍

Если вы рассматриваете применение ИИ в сфере образования или хотите понять, где именно он способен улучшить ваш учебный процесс, команда Beetrail поможет пройти весь путь — от постановки задач до работающего решения.