Концепция образовательной платформы для курсов английского языка с ИИ

SkillFlow - платформа с курсами, обеспечивающая максимальную поддержку пользователей с помощью интегрированныхх ИИ.

Проект разработан специально для хакатона "Sber Garage 2.0".

Полное ТЗ находится в ЭТОМ ФАЙЛЕ

Уникальные фичи платформы

Для учащихся:

1. Real-time AI Language Partner

   • Повтор фраз за носителем
   • Виртуальный собеседник с эмоциональным интеллектом (анализ тона)
   • Адаптивные диалоги с подстройкой под уровень студента
   • Непринужденное общение в соц-сетях в течение дня.
   • Чаты с носителями языка

2. Contextual Error Analysis

   • Система выявляет паттерны ошибок (например, путаница между Past Simple/Present Perfect)
   • Автоматическая генерация персональных "дорожных карт" для исправления слабых мест

3. Immersive Gamification

   • NFT-бейджи а качестве достижений за выполнение заданий

4. Neuroadaptive Learning

   • Динамическое изменение сложности заданий

Для преподавателей:

1. AI Content Studio

   • Генератор заданий с контекстной привязкой к интересам группы (например, IT-лексика для разработчиков)
   • Автоматический подбор материалов из открытых источников (TED Talks, научные статьи)

2. Holistic Analytics Dashboard

   • Heatmap типичных ошибок по группе
   • Predictive analytics рисков отставания
   • Auto-recommendations по корректировке программы

3. Cross-platform Assignment Designer

   • Drag-and-drop создание мультиформатных заданий (аудио + видео + текст)

graph TD
    A[Пользователь] --> B[Web/Mobile App]
    B --> C{API Gateway}
    C --> D[Microservices]
    subgraph Microservices Architecture
        D --> E[Auth Service]
        D --> F[Media Processing]
        D --> G[NLP Engine]
        D --> H[Analytics]
        D --> I[Gamification]
        D --> J[Adaptive Learning]
    end
    F --> K[STT/TTS Engines]
    G --> L[Grammar Analysis]
    G --> M[Sentiment Detection]
    H --> N[Predictive Models]
    J --> O[Neuroadaptation ML]

Loading

User Experience

sequenceDiagram
participant User as Пользователь
participant Platform as Образовательная платформа
participant AI as ИИ

    User->>Platform: Заходит на платформу
    Platform-->>User: Отображает список курсов
    User->>Platform: Выбирает курс
    Platform-->>User: Показывает информацию о курсе
    User->>Platform: Оплачивает курс
    Platform-->>User: Подтверждает запись на курс
    User->>Platform: Начинает прохождение курса
    Platform-->>User: Отображает прогресс
    User->>Platform: Проходит теоретические задания
    Platform-->>User: Показывает результаты
    User->>Platform: Выполняет практические задания
    Platform->>AI: Отправляет задания на проверку
    AI-->>Platform: Возвращает результаты проверки
    Platform-->>User: Показывает результаты проверки
    User->>Platform: Выполняет диалоговые задания с ИИ
    Platform->>AI: Инициирует диалог с ИИ
    AI-->>Platform: Возвращает ответы и оценки
    Platform-->>User: Показывает результаты диалога

Loading

Технологический стек

Бэкенд:

• Core: Python 3.11 + uv (Package Manager)
• Formatting:
  • ruff + flake8 + isort
  • pre-commit:
    • bandit - Поиск уязвимостей в Python-коде
    • trailing-whitespace - Удаление пробелов в конце строк
    • check-yaml - Проверка синтаксиса YAML-файлов
    • check-merge-conflict - Поиск конфликтов слияния
    • detect-private-key - Обнаружение приватных ключей в коде
    • debug-statements - Проверка на отладочные вызовы (e.g., pdb.set_trace())
    • pyupgrade - Автоматическое обновление синтаксиса Python (Целевая - 3.11)
    • autoflake - Удаление неиспользуемых импортов и переменных
    • detect-secrets - Поиск секретов (API-ключи, пароли)
    • pygrep-hooks - Проверка обязательных аннотаций типов и некорректных #noqa комментариев
    • check-github-workflows - Валидация GitHub Actions workflow-файлов
    • autoflake -
    • pre-commit-images - Оптимизация изображений без потери качества
• API:
  • Основа: FastAPI + Uvicorn (ASGI-сервер)
  • DB: SQLAlchemy ORM + PostgreSQL (asyncpg). TimescaleDB (для временных рядов аналитики)
  • cache: redis
  • Search: ElasticSearch для контента
  • Tasks: celery
  • Auth: JWT + OAuth2 – аутентификация/авторизация
  • Validations: pydantic
  • Тесты: pytest
• AI/ML:
  • PyTorch – инференс ML-моделей
  • Hugging Face Transformers – NLP-модели (проверка эссе, чат-боты)
  • ONNX Runtime – Оптимизация инференса
  • Whisper - Синтез речи в текст
  • Whisper G2p - Синтез речи в фонемы
  • DeepSeek/Yandex-GPT - для создания и проверки контекста диалога
• DevOPS:
  • Контейнеризация:
    • Docker – для сервисов и AI-воркеров
    • Docker Compose – локальное окружение
  • Оркестрация:
    • Kubernetes (EKS/GKE) + Istio
    • Prometheus + Grafana для мониторинга
    • Deployments для stateless-сервисов
    • StatefulSets для Redis
    • Horizontal Pod Autoscaler (HPA)
    • Ingress-Nginx + Cert-Manager (TLS)
  • CI/CD (GitHub Actions | GitLab CI):
    • Автотесты pytest
    • Автоформатирование ruff
    • Сборка образов + сканирование (Trivy)
    • Canary-деплой в k8s (Flagger)

Фронтенд:

• Core: Vue 3 + TypeScript
• Pinia: управление состоянием
• Vuetify/Quasar: UI-библиотека компонентов
• Axios: HTTP-клиент для API
• Видео/Аудио: WebRTC

sequenceDiagram
    participant Student
    participant Platform
    participant AI_Engine
    participant LMS

    Student->>Platform: Загружает видеоответ
    Platform->>AI_Engine: Отправка на обработку
    AI_Engine->>AI_Engine: Обработка данных
    Note right of AI_Engine: 1. STT конвертация<br/>2. Анализ интонации<br/>3. Детекция ошибок<br/>4. Сравнение с эталоном
    AI_Engine-->>Platform: JSON с метаданными
    Platform->>Platform: Генерация отчета
    Platform->>LMS: Синхронизация через LTI
    Platform-->>Student: Пуш-уведомление

Loading

Инновационные бизнес-процессы

1. Dynamic Rubrics Adjustment Система автоматически корректирует веса критериев оценки на основе:

   • Уровня группы
   • Статистики предыдущих заданий
   • Целей курса (например, акцент на бизнес-лексику)

2. Cross-modal Feedback Fusion Комбинированный анализ:

   def generate_feedback(audio, video, text):
       speech_analysis = analyze_pronunciation(audio)
       emotion_score = detect_emotions(video)
       grammar_errors = check_grammar(text)
       return hybrid_feedback_model(speech_analysis, emotion_score, grammar_errors)

3. Automated Debate Simulator Генерация виртуальных оппонентов для:

   • Практики аргументации
   • Отработки специфической лексики
   • Тренировки спонтанной речи

Интеграция с LMS

• LTI 1.3 для совместимости с Moodle, OpenEdx
• xAPI для трекинга активности
• SCORM Cloud для контента
• Webhooks для real-time обновлений

Roadmap реализации

1. MVP Phase (3 месяца):

   • Разработка дизайна
   • Ядро обработки текстовых заданий
   • Базовый AI Language Partner
   • Интеграция с 1 LMS

2. Pilot Release (6 месяцев):

   • Полный цикл обработки аудио/видео
   • Нейроадаптивная система
   • Пакет аналитики для преподавателей

3. Full Launch (12 месяцев):

   • Enterprise-версия с white-label
   • Marketplace дополнительных модулей

Технические барьеры

• Вычислительные мощности
  Как решить?: Иметь больше денег.
• Качество и доступность данных
  Как решить?: Создавать свои датасеты.
• Точность моделей
  Как решить?: Постоянное дообучение на разнообразных данных.

Монетизация

• SaaS-модель с подпиской
• Pay-per-use для корпоративных клиентов
• B2B-лицензии - Продажа платформы вузам и корпорациям для обучения сотрудников.
• Фримиум - Бесплатные базовые уроки + платный доступ к экспертной обратной связи.
• Государственные тендеры - Участие в программах цифрового образования (например, обучение мигрантов).
• Data Insights как услуга для HR-департаментов

Лицензия

Проект распространяется под лицензией GNU GPL v3. Подробности см. в файле LICENSE.