Платформа Tutors: адаптивная подготовка к олимпиадам

ООО «СЭТ ГРУПП», стартап из Перми, задумал платформу для подготовки старшеклассников к олимпиадам. Репетитор для такой подготовки стоит в разы дороже цифровых сервисов, а в регионах сильных преподавателей часто нет. Существующие онлайн-платформы дают курсы и видеоуроки, но не подстраиваются под ученика на уровне отдельных задач.

Клиенту нужен был продукт, который сам определяет уровень ученика, подбирает задачи подходящей сложности, находит слабые темы и удерживает мотивацию без участия живого преподавателя. Кроме приложения для учеников требовалась админ-панель для методистов, которые ведут банк задач с формулами, и подписка с автоматическим продлением.

Мы разработали серверную часть, приложение ученика, админ-панель и инфраструктуру.

Диагностика и траектория

Ученик регистрируется по email или телефону, отвечает на короткий опрос и проходит стартовую диагностику. Система выставляет уровень по шкале от 0 до 100 и отмечает проблемные темы. Дальше ученик выбирает траекторию: «Лёгкий старт», «Базовый» или «Полный хардкор». Траектория задаёт диапазон сложности задач относительно его уровня.

Адаптивный подбор задач

Следующая задача выбирается взвешенной ротацией по четырём критериям: выбранный раздел, проблемная тема, подходящая сложность и новизна. Наибольший вес у проблемных тем, поэтому ученик чаще встречает то, в чём ошибается. Алгоритм учитывает давность, частоту и успешность прошлых попыток.

Баллы начисляются с учётом сложности задачи: за верный ответ ученик получает бонус, а штраф растёт с каждой повторной ошибкой на той же задаче. Веса алгоритма настраиваются по реальным данным учеников.

Нейросеть в продукте

В платформу через API встроена YandexGPT. Модель объясняет решение задачи понятным языком, как преподаватель. Готовое объяснение сохраняется в кеше Redis, и следующий ученик получает его без нового обращения к модели, поэтому повторные запросы не тратят деньги клиента.

Вторая задача модели: проверка развёрнутых ответов. Такой ответ нельзя сравнить с эталоном посимвольно, поэтому облегчённая модель YandexGPT Lite оценивает его по смыслу и возвращает строгое «да» или «нет». Проверка вынесена в отдельный интерфейс, и модель можно заменить без переделки логики задач.

Формулы и поиск

Олимпиадные задачи содержат формулы, поэтому приложение ученика и админ-панель отображают их через KaTeX. Методисты набирают задачи в редакторе с поддержкой математической нотации. Поиск по банку задач понимает математические символы: стандартный разбор запроса в PostgreSQL на них ломался, и мы перевели поиск на websearch_to_tsquery.

Экзамены, прогресс и подписка

Экзамены собираются из шаблонов, у них есть таймер, попытки и история. Ученик видит графики прогресса по предметам и темам и список слабых мест. Подписка работает через CloudPayments: бесплатный доступ и три платных тарифа, автопродление, повтор списания при неудаче и защита от двойной обработки уведомлений платёжной системы. Для администрации есть дашборд с регистрациями, выручкой по подпискам и распределением по тарифам.

Права доступа и инфраструктура

Права доступа описаны через CASL. Связка CASL с TypeORM работала нестабильно на запрещающих правилах, поэтому правила переводятся в запросы к базе вручную. Платформа работает в Kubernetes с отдельными тестовым и боевым окружениями. Обновления доставляются через Argo CD, секреты хранятся в зашифрованном виде через Sealed Secrets, TLS-сертификаты выпускаются автоматически.

Для соответствия 152-ФЗ подготовлены политика конфиденциальности, пользовательское соглашение и согласие на обработку персональных данных, данные хранятся на серверах в России.

Платформа tutorsai.ru развёрнута на тестовом и боевом окружениях. Реализован полный цикл ученика: регистрация, диагностика, индивидуальная траектория, подбор задач с объяснениями от нейросети, проверка развёрнутых ответов, экзамены, прогресс и оплата подписки. Методисты ведут банк задач с формулами в админ-панели, руководство видит регистрации и выручку по подпискам.

Подготовка подстраивается под ученика без живого репетитора: система знает, какие темы у него слабые, и даёт задачи именно по ним.

Технологии: NestJS, TypeORM, PostgreSQL, Redis, Next.js, React, HeroUI, KaTeX, Kubernetes, Argo CD, CloudPayments, YandexGPT.