Онлайн-платформа Школково разработала инновационное программное решение в виде искусственного интеллекта-помощника, который функционирует в формате чат-бота. Этот проект является первым в России, реализованным исключительно на отечественных технологиях. Школково получило высокую оценку за свою разработку, заняв первое место в премии «Наш вклад» и став резидентом фонда «Сколково». Сотни школьников из Самары и Самарской области уже оценили преимущества данного чат-бота.
Чат-бот функционирует на основе технологий машинного обучения, анализируя активность пользователей, их внимание и реакцию на учебные материалы. Система также учитывает перерывы, снижение уровня мотивации и признаки перегрузки, корректируя учебный план в соответствии с индивидуальными потребностями пользователя. Разработчики подчёркивают, что проект был реализован без использования западных технологий и с обеспечением высокого уровня защиты персональных данных.
Чат-бот был запущен в рамках бесплатного интенсива «Щелчок», направленного на подготовку к ОГЭ и ЕГЭ. В 2025 году интенсив охватил более 400 тысяч участников, а просмотры контента превысили 5 миллионов. К 2026 году количество зрителей увеличилось до миллиона человек. Программа интенсива предназначена для учащихся 8–11 классов, а также для педагогов и родителей, стремящихся повысить качество подготовки к экзаменам. Чат-бот был интегрирован в программу как ключевой элемент для персонализации образовательного процесса.
Основная цель чат-бота заключается в создании персонализированного учебного плана для каждого пользователя. Интеллектуальная система анализирует действия пользователя на платформе, результаты выполнения заданий и формирует индивидуальную кривую прогресса, предоставляя соответствующие рекомендации. В перспективе чат-бот будет выполнять функции личного наставника, сопровождая пользователя на протяжении всего учебного процесса.
Разработчики акцентируют внимание на использовании собственной образовательной базы данных и интеграции с учебным материалом для обеспечения точности и актуальности рекомендаций. Языковая модель взаимодействует с другими инструментами посредством MCP-протокола, что обеспечивает высокую точность и безопасность генерируемых ответов, пишет progorodsamara.ru.