MentorHub
▍EdTech-платформа с прокторингом, AI-тьютором и живыми менторами.
Контекст
Клиент — образовательный холдинг с курсами по data science и продакт-менеджменту. Доходимость до конца программы — 34%, что ниже среднего по индустрии. Студенты бросали в середине, не получая обратной связи.
Брифом было не просто «сделать платформу», а собрать петлю обратной связи: автотьютор для рутины, ментор — для тонких мест, прокторинг для итогов.
Задача
- 01Видео-плеер с интерактивными вставками и тестами
- 02AI-тьютор на RAG по материалам курса
- 03Календарь менторов и стрим-ревью кода
- 04Прокторинг по веб-камере на финальных экзаменах
- 05Геймификация: стрики, бейджи, лиги
Решение
Курс-плеер
Видео с timeline, на которой расставлены чекпоинты и интерактивные блоки. Можно делать заметки, задавать вопрос AI прямо на кадре.
AI-тьютор
RAG по учебникам, конспектам и архивам Q&A. Если AI не уверен — сразу зовёт ментора. 78% вопросов закрываются ботом.
Менторские созвоны
Слоты в календаре, автоматическая запись, расшифровка, summary с задачами после звонка.
Прокторинг
WebRTC + on-device face landmarks. Признаки нарушения помечаются, но не блокируют — финальное решение всегда за человеком.
Архитектура
Видео — Mux с подписанными ссылками. Векторная база Pinecone для RAG, шорт-память тьютора — в Redis. Прокторинг работает локально, на сервер уходят только агрегированные сигналы.
Геймификация и стрики — отдельный сервис на event-bus. Это позволило запускать сезонные акции (лиги, испытания) без релиза основного приложения.
Результаты
- доходимость до сертификата
- рост LTV
- активных студентов
- ответ AI-тьютора
Что не получилось с первого раза
- ✕Внутри команды спорили до хрипоты: AI-тьютор в первой версии отвечал «уверенно» даже когда не знал, выдумывал формулы — одни говорили «дообучим модель и пройдёт», другие настаивали, что галлюцинации не лечатся обучением. Победили вторые: ввели порог уверенности и явную передачу ментору, и выдуманные ответы упали почти до нуля.
- ✕Та же линия раскола повторилась на прокторинге: он авто-блокировал экзамен при потере лица в кадре, и посыпались ложные срабатывания у тех, кто просто поправил очки. Спор «доверять ли алгоритму финальное решение» закрыли в пользу человека — переделали в режим флагов.
“Раньше мы держали 12 кураторов на 3 000 студентов. Теперь — 6 на 12 000, и довольнее всех именно студенты.
Команда
Что дальше
- →Адаптивные траектории на основе скилл-графа
- →B2B-кабинет для корпоративного обучения
- →Открытый маркетплейс менторов
