СПбПУ Петра Великого. Внедрение AI-конструктора ФОС для автоматизации оценки знаний

Задачи проекта

Автоматизировать создание фондов оценочных средств (ФОС) для всех форм обучения, сократить время преподавателей и методистов на разработку тестов, заданий и кейсов, обеспечить соответствие формируемым компетенциям.

Вызов: трудоёмкость разработки качественных ФОС при масштабировании образовательных программ

СПбПУ — один из крупнейших технических университетов России с многотысячным контингентом студентов и широкой линейкой образовательных программ. Традиционный процесс создания фондов оценочных средств требовал от преподавателей и методистов десятков часов ручной работы: необходимо было сформулировать вопросы, подобрать дистракторы, привязать их к компетенциям, проверить валидность и выгрузить в LMS. Особенно остро проблема стояла при переходе на новые образовательные стандарты и при необходимости быстрого обновления курсов.

Университету требовалось решение, которое:

  • Интегрируется с существующей инфраструктурой Moodle.
  • Поддерживает ролевую модель (преподаватель, методист, администратор).
  • Позволяет генерировать разнообразные типы заданий с привязкой к компетенциям.
  • Обеспечивает контроль качества через этапы проверки и доработки.

Решение

Совместно с центром цифровых компетенций СПбПУ мы внедрили специализированный модуль «Конструктор курсов» на базе платформы DeepTalk. Решение включает два взаимодополняющих инструмента для создания фондов оценочных средств:

  1. AI-конструктор ФОС (для методистов и преподавателей)
    Полнофункциональный инструмент, интегрированный непосредственно в интерфейс Moodle. Позволяет:
    • Привязать ФОС к конкретной дисциплине, автоматически подгружая сформированные компетенции и их индикаторы.
    • Выбрать материалы курса (лекции, презентации, дополнительные файлы) для генерации заданий на основе актуального контента.
    • Настроить типы вопросов (одиночный/множественный выбор, соответствие, ранжирование, открытый вопрос) с указанием количества и баллов.
    • Указать распределение вопросов по компетенциям (например, для одной компетенции генерируется 40% закрытых вопросов, 20% на соответствие, 40% открытых).
    • Отредактировать сгенерированные вопросы, изменить тип, добавить/удалить варианты ответов.
    • Экспортировать ФОС в Word, PDF, XML или напрямую опубликовать в банк вопросов Moodle.
  2. AI-чат для создания ФОС (быстрый сценарий)
    Упрощённый инструмент для преподавателей, работающий по принципу «загрузил материал — получил тест»:
    • Загрузка документа (TXT, DOCX, PDF) с учебным содержанием.
    • Выбор параметров: количество вопросов, типы, уровень сложности, целевая аудитория (студенты/специалисты/эксперты).
    • Генерация теста с ключами и объяснениями, возможность экспорта в PDF/DOCX.
    Оба модуля построены на единой backend-витрине данных, которая обеспечивает вывод информации о курсах, группах, оценках и ролях, а также защищённое хранение сгенерированного контента с сохранением прав интеллектуальной собственности за преподавателем.
продукты, использованные При разработке

Информационная система «Электронная приемная комиссия», DeepTalk. Конструктор ФОС, DeepTalk. Конструктор компетенций

Подробнее о проекте

Результаты внедрения

  • Сокращение времени на разработку ФОС
    Вместо нескольких дней на создание одного фонда оценочных средств преподаватели тратят 15–30 минут на генерацию и последующую экспертную доработку.
  • Повышение методической согласованности
    Автоматическая привязка к компетенциям и индикаторам гарантирует, что каждый вопрос соответствует требованиям образовательной программы.
  • Гибкость под разные сценарии
    Методисты используют полный конструктор с контролем качества и статусами проверки; преподаватели могут быстро получить тест по новому материалу через AI-чат.
  • Сохранение инвестиций в LMS
    Решение работает внутри Moodle, не требуя замены существующей платформы, и экспортирует готовые задания непосредственно в банк вопросов.
  • Защита интеллектуальной собственности
    Сгенерированный контент остаётся в собственности преподавателя, данные хранятся в защищённом виде и не используются без согласия автора.

«Внедрение AI-конструктора ФОС позволило нам кардинально пересмотреть подход к формированию оценочных материалов. Преподаватели получили удобный инструмент, который не только экономит время, но и помогает быстрее адаптировать курсы под новые образовательные стандарты. Интеграция с Moodle и возможность гибкой настройки под компетенции — именно то, что нужно крупному университету».

Представитель Центра цифровых компетенций СПбПУ


Технологические особенности

  • Интеграция: плагин для Moodle с единой точкой входа.
  • Ролевая модель: разделение прав преподавателя, методиста, администратора.
  • Генерация: на основе загруженных материалов (лекции, презентации, документы) или привязки к существующим курсам.
  • Поддерживаемые типы заданий: одиночный выбор, множественный выбор, соответствие, ранжирование, открытые вопросы.
  • Экспорт: Word (с возможностью скрыть ответы), PDF, XML, прямая публикация в банк вопросов Moodle.
  • Контроль качества: статусная модель (создан → на проверке → подтверждён / возврат на доработку).

Вас может заинтересовать

НИУ ВШЭ. Автоматизация разработки программ ДПО с помощью AI-конструкторов

МГУ имени М. В. Ломоносова. Внедрение ИИ-ассистента для проверки знаний и автоматизации работы с абитуриентами на платформе «Университет без границ»

РАНХиГС

Ульяновский государственный университет

Государственный университет просвещения

РПА Минюста России

Алтайский государственный университет

Международная выставка-форум «Россия»

Динамическая актуализация контента – интерактивные курсы с ИИ-тьютором и единый банк тестовых вопросов

Автоматическая аналитическая система с ИИ для закупок – сбор и синхронизация данных из 1С:ГМЗ, 1С:БГУ и ГИС ЕИС

Бесшовная интеграция 1С, ИИ и LMS – автоматическая генерация и обновление курсов в LMS на основе РПД из 1С

Компетентностная модель программы ППК под требования РЖД – проектирование взаимосвязанных компетенций по модулям

Быстрый запуск адаптивных курсов с аналитикой вовлечённости и верифицированными компетенциями

Цифровая компетентностная система управления персоналом – создание цифровых портретов сотрудников, многоуровневый ассесмент

экспериментальное доказательство эффективности ИИ-тьютора с помощью нейрофизиологических измерений (ЭЭГ, айтрекинг, КГР)

Ханты-Мансийский технолого-педагогический колледж

Российский университет кооперации

Московская Международная академия

Российский Международный Олимпийский Университет

Московская высшая школа социальных и экономических наук

Новгородский государственный университет имени Ярослава Мудрого

Псковский государственный университет

Волгоградский государственный медицинский университет

Московский исламский институт

Казанский государственный энергетический университет

Вятский государственный университет

Санкт-Петербургский государственный университет телекоммуникаций им. проф. М. А. Бонч-Бруевича

Санкт-Петербургский университет технологий управления и экономики

АНО «Цифровой регион»

УРАЛХИМ

Академия управления и производства

Институт экономической политики имени Е.Т. Гайдара

Медицинский университет «Реавиз»

Российский государственный педагогический университет им. А.И. Герцена

ТЭСС Сибирь

Международный Восточно-Европейский колледж

Новосибирский городской открытый колледж

Московский государственный строительный университет

ГИТИС

Казанский (Приволжский) федеральный университет

Южно-Уральский государственный университет

Саратовская государственная юридическая академия

ГАУГН

Колледж «Новые знания»

Владивостокский государственный университет экономики и сервиса

Ковровская государственная технологическая академия им. В. А. Дегтярева

Майкопский государственный технологический университет

Центр опережающей профессиональной подготовки

Учебный центр «Развитие персонала»

Пензенский государственный аграрный университет

Донской государственный технический университет

Министерство образования и молодёжной политики Рязанской области

Московский государственный юридический университет имени О. Е. Кутафина

Высшая школа инновационного менеджмента при Главе Республики Саха (Якутия)

Курская государственная сельскохозяйственная академия

Башкирский государственный аграрный университет

Международная ветеринарная академия

Нижегородский государственный лингвистический университет им.Н.А.Добролюбова

Балтийский федеральный университет им. И. Канта

Уральский государственный медицинский университет

Севастопольский государственный университет

Газпром проектирование

Заполярный Государственный Университет имени Н. М. Федоровского

Московский государственный университет геодезии и картографии

Петербургский государственный университет путей сообщения Императора Александра I

Московский энергетический институт

Государственный университет по землеустройству

Московский педагогический государственный университет

ГБУЗ «МНПЦДК ДЗМ»

Южный федеральный университет

Московский финансово-юридический университет

Напишите нам

alt
Нажатием кнопки Вы выражаете согласие с Политикой конфиденциальности