«Говорящая стена» — анонимные отзывы студентов через голос, текст и фото
Проект «Говорящая стена» представляет собой Telegram‑бота для анонимного сбора и обмена отзывами студентов о различных аспектах университетской жизни. Платформа позволяет оставлять и просматривать отзывы о преподавателях, аудиториях, столовых и магазинах на территории вуза — в текстовом, голосовом или фотоформате.
Решение адресовано проблеме отсутствия удобного и анонимного канала обратной связи для студентов. Существующие способы имеют существенные ограничения: официальные опросы не гарантируют анонимность, а обсуждения в чатах и пабликах неудобны и разрозненны — важная информация быстро теряется. В результате студенты не могут оперативно предупредить друг друга о проблемах или получить нужные сведения (например, о требовательности преподавателя, состоянии аудитории или действующих скидках).
Функционал бота включает:
- отправку анонимных отзывов (текст, голос, фото) с привязкой к конкретному объекту (преподаватель, аудитория, точка питания);
- просмотр накопленных отзывов по выбранному объекту;
- ручную премодерацию контента (проверка модератором в течение 5–10 минут для исключения оскорблений и клеветы);
- механизм обратной связи — кнопку «Пожаловаться» для отметки некорректного контента;
- хранение данных в Google Sheets (текстовая информация) и Google Drive (медиафайлы).
Техническая реализация опирается на бесплатные инструменты: Telegram Bot API и конструктор Manybot (без программирования), что позволяет запустить MVP за 3 дня при нулевом бюджете. В перспективе предусмотрена возможность перехода на альтернативные платформы (например, PuzzleBot или самописный бот на Python) и внедрение автоматической фильтрации контента через API.
Ожидаемые результаты:
- создание единого централизованного канала анонимной обратной связи;
- повышение прозрачности и качества образовательного процесса и инфраструктуры вуза;
- оперативное выявление проблем (холодные аудитории, длинные очереди и т. д.) и их устранение;
- формирование базы полезных рекомендаций для новых студентов;
- потенциал масштабирования решения на другие учебные заведения.
