Экспертные заключения: 1
Консультации: 0

Экзаметрия


«Экзаметрия» — платформа оценки и развития цифровых компетенций, построенная на графе понятий (онтологии дисциплины) и векторе развития специалиста в этом графе. Мы автоматически проверяем практические задания/экзамены по программированию, обеспечиваем контроль честности и строим персональные траектории, тем самым формируя кадровый резерв для технологических отраслей. Проект напрямую поддерживает приоритеты: Человек+ (развитие человеческого капитала), сквозные цифровые технологии (ИИ, данные, цифровые платформы) и кадровое обеспечение отраслей, включая БАС/БПЛА через профильные образовательные треки.

Цель проекта

Создать единый стандарт объективной оценки и управления развитием компетенций на основе графа понятий и IRT-моделей: для каждого обучающегося/специалиста мы оцениваем текущую позицию на графе, фиксируем вектор дефицитов/достижений и автоматически строим индивидуальную траекторию. Это закрывает три ключевые задачи:

  • Студент/специалист — понимает свой уровень “здесь и сейчас” и получает адресный план следующего шага.
  • Организация/преподаватель — автоматизирует проверку, снижает списывание и получает отчётность для аккредитаций и аудитов.
  • Система образования/регион — получает сопоставимые метрики компетенций по группам, программам и профилям подготовки (в т.ч. по инженерным профилям под БПЛА).

Описание проекта

Платформа включает четыре ключевых блока:

  1. Контест / ДЗ / Экзамен. Таймированные задания с автопроверкой в песочнице (judge), ограничениями по ресурсам, антиплагиатом и логированием действий.
  2. Граф компетенций и оценка на графе. Онтология тем/понятий; для каждого пользователя рассчитывается позиция и вектор развития (куда переходить дальше и почему).
  3. Аналитика для преподавателей и организаций. Дашборды по честности, сложности, узким местам и динамике освоения, пригодные для аккредитаций и управленческих решений.
  4. Персональная траектория (IRT). На основе вероятности успешности по “узлам” графа система подбирает следующий оптимальный шаг: задачу, тему, уровень сложности — от базовых курсов до профильных треков, например “Программирование и софт для БПЛА”.

Проект обслуживает три контура клиентов: B2C (студенты/самоучки), B2B (вузы, СПО, корпоративные академии, онлайн-школы), B2G (региональные операторы аттестаций и программ переобучения).

План развития

MVP / пилоты. Запуск в вузе/СПО: ДЗ и экзамен по программированию, сбор базовых метрик и первичная калибровка графа. Масштабирование в образование. Подключение кафедр и техникумов; накопление датасета решений; внедрение профильных траекторий, в т.ч. инженерный трек для БПЛА (С/С++, Python, алгоритмы, обработка телеметрии). Коммерциализация. Сервисы “экзамен+сертификация+антиплагиат” для корпоративных академий и онлайн-школ; интеграции с кадровыми процессами. Госуровень / стандарт качества.Пилоты с регионами: единый таймированный экзамен, единая шкала, отчёты по компетенциям; позиционирование как регионального цифрового стандарта оценки.

Ключевые технологии

  • Граф компетенций (knowledge graph) и банки заданий, привязанные к узлам графа.
  • IRT/байесовские модели для оценки уровня и прогноза успеха по темам/сложности.
  • Автопроверка кода (judge) в изолированной среде с лимитами по ресурсам.
  • Античит/антиплагиат: сравнение решений, логирование действий, режим “без paste” для экзаменов.
  • Адаптивный роутинг: построение индивидуальных траекторий по графу (вектор развития).
  • Аналитика и отчётность для аккредитаций, аудитов и управленческих решений.

Результат проекта

На выходе — инфраструктура объективной оценки и адресного развития компетенций, масштабируемая от группы до региона:

  • Человек+: ускоренное выращивание специалистов с проверяемыми навыками.
  • Сквозные цифровые технологии: применение ИИ/данных для персонализации обучения и управления качеством подготовки.
  • Отраслевые кадры (в т.ч. БПЛА): готовые профильные траектории и подтверждённые компетенции программистов-инженеров для БАС/БПЛА. Организации получают защищаемую отчётность и снижение операционных затрат, а система образования — сопоставимые метрики и инструмент управления качеством подготовки кадров.

Ссылка

На страницу проекта

Направление

IT, Образование

Рынки

EduNet, TechNet

Сквозные технологии

Искусственный интеллект, Технологии машинного обучения и когнитивные технологии