AI для образовательных платформ — это применение языковых моделей для создания персонализированного обучения: адаптивные курсы, AI-тьюторы, автоматическая генерация заданий и проверка ответов. Каждый студент получает индивидуальный темп и стиль обучения, а преподаватели — аналитику и инструменты автоматизации.
AI-тьютор: персональный преподаватель
Создадим AI-тьютора, который адаптируется к уровню знаний студента:
from openai import OpenAI
client = OpenAI(
base_url="https://api.modelswitch.ru/v1",
api_key="msk_ваш_ключ"
)
class AITutor:
def __init__(self, subject: str, student_level: str):
self.history = [{
"role": "system",
"content": f"""Ты — AI-тьютор по предмету: {subject}.
Уровень студента: {student_level}.
Правила:
1. Объясняй простым языком с примерами из реальной жизни.
2. После объяснения задай проверочный вопрос.
3. Если студент ответил неправильно — объясни ошибку и дай подсказку.
4. Адаптируй сложность: если 3 правильных ответа подряд — усложняй.
5. Хвали за правильные ответы, мотивируй при ошибках.
6. Используй аналогии и визуальные описания."""
}]
def ask(self, message: str) -> str:
self.history.append({"role": "user", "content": message})
response = client.chat.completions.create(
model="gpt-4o-mini", # Экономичная модель для диалогового обучения
messages=self.history,
temperature=0.5,
max_tokens=800
)
reply = response.choices[0].message.content
self.history.append({"role": "assistant", "content": reply})
return reply
# Пример использования
tutor = AITutor(subject="Математика (алгебра)", student_level="8 класс")
print(tutor.ask("Объясни, что такое квадратное уравнение"))Генерация заданий и тестов
AI может генерировать уникальные задания с учётом темы и уровня сложности:
def generate_quiz(
topic: str,
difficulty: str,
num_questions: int = 5,
question_type: str = "multiple_choice"
) -> list[dict]:
response = client.chat.completions.create(
model="gpt-4o",
messages=[
{"role": "system", "content": f"""Сгенерируй {num_questions} вопросов.
Тема: {topic}
Сложность: {difficulty}
Тип: {question_type}
JSON массив:
[{{
"question": "текст вопроса",
"options": ["A) ...", "B) ...", "C) ...", "D) ..."],
"correct_answer": "B",
"explanation": "объяснение правильного ответа",
"difficulty": 1-5,
"topic_tag": "подтема"
}}]
Вопросы должны быть разнообразными и покрывать разные аспекты темы."""},
{"role": "user", "content": f"Тема: {topic}, уровень: {difficulty}"}
],
temperature=0.7
)
return json.loads(response.choices[0].message.content)
quiz = generate_quiz(
topic="Python: списки и словари",
difficulty="средний",
num_questions=10
)Автоматическая проверка развёрнутых ответов
Для проверки эссе и развёрнутых ответов AI может выступать как автоматический экзаменатор:
def grade_answer(
question: str,
student_answer: str,
rubric: str,
max_score: int = 10
) -> dict:
response = client.chat.completions.create(
model="gpt-4o",
messages=[
{"role": "system", "content": f"""Оцени ответ студента. JSON:
{{
"score": 0-{max_score},
"feedback": "детальная обратная связь",
"strengths": ["что хорошо"],
"improvements": ["что улучшить"],
"model_answer": "эталонный ответ для сравнения"
}}
Критерии оценки: {rubric}
Будь объективен, но конструктивен в обратной связи."""},
{"role": "user", "content": (
f"Вопрос: {question}
Ответ студента: {student_answer}"
)}
],
temperature=0.2
)
return json.loads(response.choices[0].message.content)Стоимость для образовательной платформы
Расчёт стоимости AI-функций для платформы с 1 000 активных студентов:
| Функция | Модель | Запросов/день | Стоимость/месяц |
|---|---|---|---|
| AI-тьютор (диалоги) | gpt-4o-mini | 5 000 | ~$50 |
| Генерация тестов | gpt-4o | 200 | ~$20 |
| Проверка ответов | gpt-4o | 500 | ~$30 |
Итого: ~$100/месяц для 1 000 студентов — это $0.10 на студента в месяц. При стоимости подписки на курс от 500 руб./мес, AI-функции обходятся менее чем в 2% от выручки.
ModelSwitch позволяет масштабировать образовательную платформу без привязки к одному провайдеру. Переключайтесь между моделями для разных задач, контролируйте расходы в дашборде и платите в рублях с полным пакетом документов.