AI-тьюторинг для EdTech
AI-тьюторы BASE помнят прогресс, пробелы и темп каждого ученика. Многоагентная архитектура на G-Brain персонализирует обучение в масштабе тысяч студентов одновременно.
Обсудить проект →Что болит
Курс идёт по расписанию программы, а не по человеку. Слабое место, не закрытое на третьем модуле, тянется до финального экзамена.
Живой куратор держит внимание на 15-20 учениках. Рост потока требует роста штата — экономика курса перестаёт сходиться.
Без ощущения, что систему заметил прогресс, ученик теряет мотивацию и уходит на середине программы. Каждый повторный онбординг стоит дороже предыдущего.
Решение BASEMIND
BASE строит многоагентную систему на G-Brain — корпоративной памяти, которая хранит историю каждого студента: темп, ошибки, стиль восприятия материала. Отдельные агенты берут на себя диагностику, объяснение, проверку и мотивацию, а G-Brain связывает их в единый контекст ученика, который не сбрасывается с новой сессией.
Система знает, что уже объяснялось и что не усвоилось, вместо повторного прогона всего материала.
Диагностика, объяснение и проверка — разные агенты с разными ролями вместо одного универсального чат-бота.
Кураторы курса видят реальную картину по когорте: где массово застревают, а не только средний балл.
Как это работает
Разбираем программу, точки отсева и роль текущих менторов, чтобы понять, где агенты дают наибольший эффект.
Проектируем роли: тьютор, проверяющий, мотиватор — и схему памяти в G-Brain для каждого ученика.
Подключаем систему к существующей платформе и базе студентов без миграции контента и переобучения преподавателей.
Запускаем на одной когорте, снимаем метрики завершения и вовлечённости, затем раскатываем на весь поток.
Ожидаемый эффект
-40%
снижение отсева на середине курса за счёт персонального темпа
×3
рост числа учеников на одного куратора без потери качества обратной связи
24/7
доступность тьютора вне расписания менторских сессий
6 нед.
запуск пилота на первой когорте
Значения — типовые ориентиры по индустрии, не гарантия. Фактический результат зависит от процессов, данных и задач конкретного проекта.
Частые вопросы
Нет. Агенты берут рутину — объяснение, тренировку, первичную проверку. Преподаватель остаётся на сложных случаях и финальной оценке.
Память в G-Brain изолирована по контуру заказчика, доступ и хранение настраиваются под требования вашей платформы и юрисдикции.
Нет, система подключается поверх существующей платформы через интеграцию, миграция контента не требуется.
Чат-бот не помнит контекст между сессиями и не различает роли. Здесь несколько специализированных агентов работают на общей памяти конкретного ученика.
Первый пилот на одной когорте запускается за 6 недель от диагностики курса до работающей интеграции.
Покажем, как многоагентная система на G-Brain встраивается в вашу платформу и на какой когорте её можно проверить первой.
Обсудить проект →