Онлайн-школа продаёт результат: «выучим», «переучим профессии», «доведём до сертификата». Но между оплатой курса и результатом стоит воронка: ученик застрял на модуле, вопрос копится с вечера пятницы, куратор ведёт двести человек и физически не замечает, что кто-то не заходил две недели. Отток в EdTech — главная утечка денег, и она происходит тихо.
Мы внедряем ИИ в онлайн-школах по принципу «ИИ готовит — преподаватель решает»: ассистент ученика отвечает на вопросы по материалам курса, проверка домашних заданий готовит черновик с разбором ошибок, аналитика предсказывает риск оттока — и всё это остаётся под контролем людей. Итоговые оценки и решения об аттестации — только за образовательной командой.
Задачи онлайн-школы, которые закрывает ИИ
Пять сценариев, с которых стартуют EdTech-компании и онлайн-школы:
- Ассистент ученика 24/7: вопросы по материалам курса, дедлайны модулей, доступы и сертификаты — ответы со ссылкой на урок, а не «ожидайте ответа куратора».
- Черновики проверки заданий: ИИ разбирает домашнюю работу, объясняет ошибки и предлагает оценку — преподаватель подтверждает или корректирует.
- Предсказание оттока: ML-модель замечает падение активности заранее и подсвечивает ученика куратору — вмешиваться можно до того, как человек исчез.
- Контур куратора: сводки по группе, черновики сообщений, приоритеты на день — куратор тратит время на людей, а не на отчёты.
- Продуктовая аналитика: где в курсе ученики «спотыкаются», какие модули пересматривают, что спрашивают чаще — основа для доработки программы.
Ученический опыт: скорость ответа как методика
В онлайн-обучении пауза в ответе убивает мотивацию: вопрос, оставшийся без ответа на сутки, часто становится первым шагом к отказу от курса. Ассистент ученика работает на RAG-архитектуре — отвечает строго по материалам курса, урокам и базе знаний школы, с указанием источника. Если вопрос выходит за рамки программы или требует живого преподавателя, ассистент передаёт его человеку с контекстом диалога, чтобы ученику не пришлось повторять вопрос заново.
Такой контур выдерживает пиковые нагрузки — старт потока, дедлайны модулей, экзаменационные недели — когда живая поддержка захлёбывается. Для школы это снижение нагрузки на кураторов; для ученика — ощущение, что курс «живой» и о нём заботятся.
Проверка заданий и роль преподавателя
Проверка домашних заданий — самое времяёмкое место онлайн-школы: потоки работ, похожие ошибки, письменные комментарии. ИИ-контур готовит черновик: где ошибка, почему, на какой урок вернуться, предварительная оценка по рубрикам школы. Преподаватель просматривает, корректирует и подтверждает — скорость вырастает кратно, а качество разбора остаётся на преподавательском уровне.
Эта граница важна и юридически: итоговая оценка, аттестация и выдача документов остаются за образовательной организацией. Обучение в РФ регулируется 273-ФЗ «Об образовании», и автоматизация не меняет ответственности школы за результат — ИИ внутри процесса, а не вместо него.
Отток, кураторы и данные учеников
Модель оттока строится на событиях активности: заходы, прогресс по модулям, сроки сдачи, обращения в поддержку. Курс «вмешательства» настраивается под методику школы: кому-то достаточно напоминания, кому-то — звонок куратора с разбором трудностей. Куратор получает приоритезированный список и черновики сообщений, а не сырые таблицы. Модель дообучается на событиях вашей школы, поэтому точность прогнозов растёт с каждым потоком.
Данные несовершеннолетних учеников и платёжная информация требуют аккуратности: обработка по 152-ФЗ, согласия родителей где нужно, разграничение доступа и журналирование. Если школа сама разрабатывает ИИ-функции и передаёт их клиентам, встаёт и учёт ИИ-активов — комплаенс по 243-ФЗ мы разбираем в отдельном разделе.
Продажи, воронка и продуктовая экономика
До учебного контура ученика есть воронка продажи: посетитель сайта сравнивает школы, ждёт ответа консультанта, взвешивает рассрочку. Ассистент продаж закрывает массовые вопросы до человека: какая программа подойдёт под цель и уровень, какие форматы и даты старта есть, как оформить рассрочку, какие документы нужны. Консультант получает уже прогретый диалог с контекстом — конверсия из обращения в оплату растёт без расширения штата. Отдельный плюс — ночные и выходные диалоги, когда консультанты недоступны, а решение о покупке только созревает.
Сквозная воронка собирается в одной аналитике: от визита и первого диалога — к оплате, активности и завершению курса. Продуктовая команда видит, где воронка теряет людей: на выборе программы, на первом модуле или перед оплатой следующего уровня. Это типовая аналитическая рамка EdTech-продуктов; конкретные цифры у каждой школы свои, поэтому мы начинаем с измерения, а не с «средних по рынку».
Ассистент поддерживает и повторные продажи: выпускнику базовой программы — следующий уровень, «спящему» ученику — актуальный курс под его цель. Коммуникации персональные и по согласию; навязчивые цепочки портят отношение к бренду быстрее, чем приносят выручку, поэтому частоту и тон школа настраивает сама и всегда может ослабить интенсивность.
Для методической команды контур готовит черновики учебных материалов: варианты заданий, разборы типовых ошибок по итогам проверки, обновления конспектов. Методист проверяет и утверждает — контент остаётся авторским, а обновлять его становится быстрее.
Услуги НЬЮ-ССТ для EdTech и онлайн-школ
Собираем решения из готовых услуг — быстрее и дешевле «проекта с нуля»:
- ИИ-ассистенты и чат-боты — поддержка учеников 24/7
- LLM-интеграции и RAG — проверка заданий и база знаний курса
- ML-моделирование — предсказание оттока и продуктовые метрики
- Обучение работе с ИИ — методисты и кураторы школы
- ИИ-хаб — обзор ИИ-направлений практики
- Технологии — LLM, RAG, локальный контур
- Практические гайды — пошаговые инструкции внедрения
Внедрение: пять этапов
- Присылаете структуру курса и типовые вопросы учеников — разбираем бесплатно, КП за 1 рабочий день.
- Прототип ассистента по материалам одного курса — 3–5 рабочих дней: команда оценивает точность ответов.
- Подключаем LMS, CRM и аналитику событий; настраиваем разграничение данных по 152-ФЗ.
- MVP на одном потоке: замеряем скорость ответов, нагрузку кураторов и доходимость до модулей.
- Расширяем на проверку заданий и модель оттока, обучаете методистов вести рубрики самостоятельно.
Цены и сроки
| Услуга | Цена | Срок |
|---|---|---|
| Прототип ассистента по одному курсу | от 90 000 ₽ | 3–5 рабочих дней |
| Пилот контура проверки заданий | от 480 000 ₽ | 4–6 недель |
| MVP ассистента ученика и контура куратора | от 690 000 ₽ | 2–3 недели |
| Полный контур (ассистент, проверка, отток, аналитика) | 0,9–1,2 млн ₽ | 4–6 недель |
Ориентир сентября 2026, типовая вилка класса проектов: прототип от 90 000 ₽, пилот от 480 000 ₽, MVP от 690 000 ₽, полный контур — 0,9–1,2 млн ₽. Цены «от», без НДС (УСН), не являются публичной офертой.
Как измерить эффект пилота
EdTech-метрики пилота: скорость первого ответа ученику, доля вопросов, закрытых ассистентом без куратора, время проверки типовых заданий, доходимость потока до контрольной точки модуля. Базовую линию фиксируем до старта по одному потоку, после пилота сравниваем — разница и есть вклад контура.
Отдельно меряем работу кураторов: сколько времени высвободилось на живую поддержку, как изменилась нагрузка в пиковые недели. И качество самого ассистента: доля ответов с корректной ссылкой на материал курса, доля эскалаций на преподавателя — эти показатели мы отдаём команде школы открыто, вместе с примерами диалогов для разбора.
Экономика: стоимость удержания ученика на курсе против стоимости его потери. Типовая вилка класса — снижение оттока на пилотном потоке окупает контур, но у каждой школы своя цена ученика, поэтому решение о расширении принимается по вашим цифрам.
Кому имеет смысл начинать
- Онлайн-школам профессий — поддержка потока и доходимость до диплома.
- EdTech-платформам — ИИ-функции в продукте и контур кураторов.
- Корпоративным учебным центрам — адаптация и переобучение сотрудников.
Работаем удалённо по всей России, по 44-ФЗ и 223-ФЗ. Смежные направления — ИИ для вузов и колледжей и образования.