НейроПро+Внедрение ИИ в бизнес-процессы
Все кейсы
Кейс 13 · Обучение · траектории

ИИ-построение образовательных траекторий

Подбирает занятия по диагностике, сильным и слабым сторонам ребёнка.

Главный эффект
Логика персонализацииОснова для рекомендацийПонятные рекомендации
Обсудить похожую задачу
Кейс 13LIVE13
Логика решения
ИИ-агент
Диагностика
Профиль ребёнка
Компетенции
Активности
Рекомендация
Проверка прогресса
Результат
Сформирована логика персонализации
Задача

Результаты диагностики сложно переводить в план действий, методист тратит время на ручной подбор, у детей разные сильные и слабые зоны, а активности должны соответствовать компетенциям. В образовательном продукте рекомендации должны быть персонализированными, а не одинаковыми для всех.

Нельзя рекомендовать случайно — нужны методические правила, доступность активностей и понятное объяснение рекомендации. Нужно было проверить подход к автоматическому формированию траекторий развития на базе диагностики.

Что сделали
01Сопоставили диагностику с компетенциями
02Описали профиль сильных и слабых сторон
03Связали активности с развиваемыми навыками
04Настроили логику подбора следующих шагов
05Добавили объяснение, почему рекомендована активность
06Проработали сценарий контроля результата после прохождения
Как работает решение
Диагностика
Профиль ребёнка
Компетенции
Активности
Рекомендация
Проверка прогресса
Почему это сложно и ценно

Это не подбор «похожих курсов». Система связывает диагностику, компетенции, активность и следующий шаг развития.

Результат
Сформирована логика персонализации
Появилась база для рекомендательной системы
Снижается ручной труд методиста
Рекомендации становятся объяснимыми
Что можно масштабировать дальше
  • Адаптивные траектории
  • A/B-тесты рекомендаций
  • Обратная связь от педагогов
  • Прогноз прогресса

Хотите решить похожую задачу?

Опишите процесс, который хотите ускорить или автоматизировать. Мы разберём задачу, предложим архитектуру и дадим ориентир по срокам и стоимости.

Обсудить проект