Сервис для автоматического анализа поведения учащихся для эффективного контроля и повышения качества обучения

Проект разработан в рамках хакатона "Цифровой прорыв" командой ПИН-КОД

Ссылки

Документация к API

Демо-стенд

Команда

• Ахидов Роман - ML
• Туманова Ирина - frontend, дизайн
• Рожков Максим - backend, аналитика, дизайн

Описание кейса

В рамках кейса необходимо оценить различные параметры обучения, включая позитивное восприятие, ругань, технические неполадки и уровень сложности уроков.

Система должна анализировать поведение студентов во время вебинаров, их вопросы и формировать сводные отчеты для улучшения качества и контроля обучения

Наше решение

Мы разработали сервис для автоматической инспекции текстовых комментариев с возможностью гибкой настройки критериев анализа. Такой подход позволит онлайн школам тщательнее следить за качеством материалов в своих курсах.

Мы используем opensource LLM нейросеть llama 3 на CPU, что позволяет нам не зависеть от токенов продакшн моделей и дает больше возможностей для реализации.

В нашем сервисе триггеры/критерии для анализа комментариев пользователь может задавать самостоятельно. Администраторы смогут проверять свои гипотезы, основываясь на различных метриках, которые мы поможем собрать.

Инструкция запуска

cd backend
npm i 
npm run start

cd ..
cd frontend
npm i --force
npm run build:prod

Демонстрация решения