Создание и генерация планов, лекций, практик и наполнения для курсов по программированию
Проблема
Методисты тратят время на изучение и анализ рынка курсов, потребностей учеников, создание планов и наполнение тем. Преподаватели тратят большое количество времени на подготовку к лекциям, создание и поиск материалов, разработке домашних заданий и дополнительных практических примеров.
Решение
Генерация курса по заданным границам (например курс для Java middle программистов, длится два месяца) и на подготовленных материалах для предгенерации. Оценка и подготовка описаний модулей, подбор вариантов баланса лекций и практик в модуле.
Логика процесса
Генерация по воронке:
Модель заранее “кормится” материалами о программировании, схожими тематиками, статьями и ссылками.
ChatGPT-4, YandexGPT, spaCy Python
Результаты
Проблема
Методисты тратят время на изучение и анализ рынка курсов, потребностей учеников, создание планов и наполнение тем. Преподаватели тратят большое количество времени на подготовку к лекциям, создание и поиск материалов, разработке домашних заданий и дополнительных практических примеров.
Решение
Генерация курса по заданным границам (например курс для Java middle программистов, длится два месяца) и на подготовленных материалах для предгенерации. Оценка и подготовка описаний модулей, подбор вариантов баланса лекций и практик в модуле.
Логика процесса
Генерация по воронке:
Модель заранее “кормится” материалами о программировании, схожими тематиками, статьями и ссылками.
- Генерация модулей курса в заданных границах (курс для Java Middle, с обязательными Spring модулями и большим количеством практик)
- По заданной теме модель ищет подходящий список материалов, статей и подобных лекций.
- По описанию модулей строятся примеры практик и лекций, примеры наполнения.
- Выбора стратегии и баланса между предложенными вариантами наполнения.
- Генерация плана лекции/практики на основе предыдущего описания.
- До-генерация/углубление описания и материалов лекции, рекурсивная доработка полученного результата.
ChatGPT-4, YandexGPT, spaCy Python
Результаты
- Создание лекции или практики занимало от семи часов, теперь не более трех.
- Методисты самостоятельно создают планы и подготавливают первоначальные материалы, оптимизируя участие дорогостоящего преподавателя
- Бот анализирует обратную связь, сокращая содержание на сопровождения курса
- Он так же первоначально анализирует ДЗ и код учеников, давая советы и рекомендации к исправлениям и вероятным ошибкам
- Сокращение стоимости сопровождения курса на ~60%.
- Сокращение стоимости подготовки преподавателей на ~75%.
- Преподаватели уделяют больше времени ученикам, тем самым повышая их мотивацию и общий процент закончивших курс (69% vs 82%)
