Онлайн-образование – это динамично развивающийся рынок, где требования к качеству и эффективности обучения постоянно растут. Сегодня искусственный интеллект перестал быть модным трендом и стал неотъемлемой частью инфраструктуры успешных образовательных проектов. Однако, несмотря на это, многие онлайн-школы сталкиваются с проблемой, при которой коробочные ИИ-решения не приносят ощутимого эффекта. В чем же причина?

Почему готовые решения не работают?

Коробочные ИИ-решения часто не подходят для онлайн-школ, потому что они не могут быть настроены под специфические нужды каждого учебного заведения. В EdTech каждый курс уникален и методы работы с учащимися отличаются. Использование универсальных инструментов приводит к низкой эффективности, потому что они не адаптированы под реальные задачи и процессы школы.

Готовые решения не решают все задачи

Основная проблема, с которой сталкиваются онлайн-школы, пытаясь внедрить коробочные ИИ-решения, заключается в том, что такие инструменты решают лишь одну частную задачу. Например, они могут ускорить процесс проверки домашних заданий или автоматизировать часть общения с учениками, но не способны работать на стыке всех процессов. Они не помогут:

  • Снизить нагрузку на методистов и кураторов
  • Персонализировать обучение и улучшить результаты
  • Масштабировать образовательный процесс без значительных затрат

Коробочные ИИ-решения не интегрируются в операционную модель школы

Чтобы ИИ действительно стал инструментом для повышения выручки и эффективности работы онлайн-школы, он должен быть частью её операционной модели. Это значит, что ИИ должен работать не только в одиночку, но и быть интегрирован в процессы:

  • Систему оценки
  • Взаимодействие с учениками
  • Управление контентом

Коробочные решения не могут обеспечить такую интеграцию, что делает их неэффективными в долгосрочной перспективе.

Какую задачу решают кастомные ИИ-решения?

Кастомные ИИ-решения, в отличие от коробочных, разрабатываются с учетом уникальных потребностей каждой школы. Мы понимаем, что важным фактором успеха является возможность адаптации ИИ под конкретные задачи. Вот как это работает:
  • Автоматизация кураторского блока
    ИИ берет на себя обработку стандартных запросов учеников, что позволяет уменьшить нагрузку на кураторов и повысить качество обслуживания
  • Персонализация обучения
    ИИ анализирует прогресс учеников, выявляет слабые места и дает рекомендации по улучшению
  • Проверка домашних заданий
    ИИ проверяет ДЗ с учетом методических критериев, давая точный и прозрачный фидбек
  • Управление контентом
    ИИ помогает контролировать соответствие материалов курсов, обновлять программы и следить за качеством контента
подобрать продукт для моей школы

Кастомизация: ключ к успеху

В отличие от коробочных решений, кастомные ИИ-решения адаптируются под каждую образовательную модель. Внедрение таких решений на основе анализа текущих процессов и данных позволяет не только повысить качество обучения, но и значительно снизить операционные расходы.

Почему важен системный подход

Внедрение ИИ не должно быть точечным. Важно строить систему, в которой ИИ взаимодействует с процессами, данными и методологией. Точечные внедрения, как правило, не приводят к значимым результатам. В отличие от этого, системный подход позволяет масштабировать процессы и добиваться роста выручки.

Как двигаться дальше?

Если вы хотите узнать, какие ИИ-решения подойдут именно вашей онлайн-школе, следующий шаг — пройти диагностику процессов.
Мы поможем вам выявить основные точки роста и предложим решение, которое поднимет ваш образовательный продукт на новый уровень.
Провести диагностику процессов в онлайн-школе
Если хотите разобрать ваш кейс — напишите, и мы покажем, как сократить расходы и повысить качество обучения уже в первый месяц.
провести диагностику процессов