Цель проекта:

Разработать и экспериментально подтвердить работоспособность интеллектуальной системы персонализированного AI-тьютора, адаптирующегося к когнитивному профилю обучающегося через мультимодальный анализ (эмоции, жесты, мимика, голосовые паттерны) с использованием RAG-ядра, управляемых цепочек рассуждений и edge-инференса для обеспечения приватности и низкой задержки.

Научно-техническая новизна:

1. Мультимодальная персонализация: Интеграция анализа эмоций, жестов, мимики и голоса для создания уникального когнитивного профиля обучающегося

2. Адаптивный reasoning: Использование управляемых цепочек рассуждений (ReAct/Tree of Thoughts) для подстройки под стиль мышления пользователя

3. Edge-инференс: Локальная обработка персональных данных для максимальной приватности

4. RAG с контролем источников: Система извлечения и генерации знаний с атрибуцией источников и контролем качества

5. Сократовский диалог: Реализация метода направляющих вопросов в цифровом формате

На страницу проекта