DeepTalk. Цифровой наставник обучающегося на базе технологий AI и ML

1.

TRL: 7. Проведены испытания образца
продукта/технологии в реальных условиях
DeepTalk
Цифровой наставник обучающегося на базе технологий AI и ML
Андрей Кондратьев,
CEO of CDO Global
5.1.4.4. Разработка многофункциональных цифровых собеседников (чат-ботов), направленных на
формирование полноценного диалога
5.2.2.7.2. Персонализация образования, решения для повышения эффективности образовательных процессов

2.

Проблемы онлайн-образования
01
Недостаток общения с
преподавателем
нехватка общения при дистанционном обучении и
отсутствие получения оперативной обратной связи
02
Необходимость
мотивации обучающегося
трудность самоорганизации при дистанционном обучении
требует дополнительных усилий от обучающихся
03
Профессиональное выгорание
преподавателей
необходимость регулярного массового проведения занятий
и многочисленные «ответы» на базовые однотипные
вопросы обучающихся
40%
студентам нравится
учиться дистанционно
из них
54%
обучающихся недовольны качеством
электронного обучения
из них
31%
обучающихся отмечают нехватку
общения при дистанционном обучении

3.

DeepTalk. Цифровой наставник обучающегося
Российская технология на базе экспертного оркестра нейронных сетей создания цифрового наставника обучающегося
Цифровой наставник взаимодействует с обучающимся в любое время суток посредством голоса или текста, генерирует и
воспроизводит вопросы и контент, дает подробные ответы
01 Компенсируем нехватку общения с преподавателем
SaaS решение
Взаимодействие с различными сервисами
через интернет посредством API
Основан на микро сервисной архитектуре
Собственная разработка моделей
нейросетей
Публикация датасетов на Портале открытых
данных Российской Федерации
(https://data.gov.ru), в Песочнице данных
Ассоциации Больших Данных
(https://rubda.ru/deyatelnost/rd/)
дополняем обучение общением с цифровым наставником,
моделируем реальный диалог и анализируем обратную связь
02 Повышаем мотивацию обучающегося
собираем обратную связь, анализируем и помогаем обучающимся,
адаптируем контент с учетом уровня знаний, помогаем
почувствовать вкус достижения цели
03 Ликвидируем рутину
снижаем нагрузку на преподавателей, передавая цифровому
наставнику создание заданий, чтение однотипных лекций, ответы на
однотипные вопросы, адаптируя контент с учетом уровня
обучающегося и его индивидуального учебного плана

4.

Подход к обучению с DeepTalk
обучение с DeepTalk осуществляется с помощью разговоров и переписки в режиме реального времени
1. Вводный ассессмент и
выбор курса
3. Контроль вовлеченности
5. Адаптация под обучающегося
На основании выбранного курса
цифровой наставник генерирует
вводное тестирование
Цифровой наставник генерирует и
задает вопросы по ходу лекции,
удерживает внимание обучающегося
Основываясь на анализе ответов и задаваемых вопросов
обучающегося по ходу лекции, цифровой наставник
адаптирует контент с учетом сформированного уровня знаний
2. Чтение и подготовка лекции
4. Индивидуальные ответы
6. Объективная оценка
На основании результатов вводного
ассессмента цифровой наставник
адаптирует учебный план, генерирует
контент и воспроизводит созданную
видеолекцию
Цифровой наставник подробно
разъясняет материал, который
вызывает трудности у обучающегося
Цифровой наставник проводит
тестирование, генерирует задания ,
проверяет их без участия
преподавателя, предоставляет
подробную обратную связь
обучающийся взаимодействует с цифровым наставником в личном
кабинете в LMS Canvas, Moodle, CDO.LMS

5.

DeepTalk – самообучающийся, самосовершенствующийся наставник
каждый преподаватель может обучить цифрового наставника за несколько простых шагов с помощью DeepTalk
1. Выбор
3. Экспертиза/Дообучение
Преподаватель выбирает
наиболее подходящего
двойника по своей дисциплине
По мере использования преподаватель корректирует
ответы и выполняет оценку ответов цифрового
наставника, производя дообучение моделей
2. Настройка
4. Совершенствование
Преподаватель загружает свои
материалы и выполняет валидацию
сгенерированного контента
Прогрессивное
совершенствование наставника
и минимизация участия человека
преподаватель взаимодействует с цифровым наставником в личном кабинете
в LMS Canvas, Moodle, CDO.LMS

6.

Пример использования DeepTalk
Задания для суммативного оценивания за 1 четверть
Задание 1
Определите основную мысль текста . Запишите . у каждой нации или государства
есть определенные принципы и обычай. И люди этой страны следуют тем же
обычаям
Задание 2
определите микротемы структуры текста. общество , человек и культура всегда были
связаны между собой. У каждой нации свой собственный взгляд на культурные
ценности . И уважение играет огромную роль в каждой стране
Задание 3
Почему нужно соблюдать традиции и обычаи? Каждый из нас должен сохранять и
уважать традиции своих предков , и каждый должен - передать их будущим
поколениям

7.

Архитектура DeepTalk
Получение задачи на создание
модели, дообучение
02
Построение оптимальной
модели с учетом
зависимостей по данным
Задача
Данные
AutoML
01
Сбор данных, отправка
задач на разметку
03
04
Auto API
Автоматическое
проектирование API на основе
оптимальной модели системы

8.

Архитектура DeepTalk
1. UI (microfrontend)
4. Operation
Glafana / Loki
nginx
(кабинет
студента)
Преподаватель
Обучающиеся
Организации
WAF
API
Gateway
b2c
nginx
(внешний
плагин)
Prometheus
nginx (кабинет
администратора)
Support
Аудит
2. Backend
Эксперты /
Верификация
KV
store
API
Gateway
b2b
Back кабинета
преподавателей/
администраторов
Patroni
+ PG
cluster
3. ML
Kafka
Platform
Services
Dataset
ML flow
CDN
Training /
fine tuning
Менеджер
моделей
Back
кабинета
студента
Traefik
Patroni+
PG
cluster
Inference
model
Registry
Inference
model

9.

1. Front-end DeepTalk
API
Gateway
b2c
API
Gateway
b2b
Back
кабинета
студента
Platform
Services
Back кабинета
преподавателей/
администраторов

10.

2. Back-end DeepTalk
nginx
(кабинет
студента)
nginx
(внешний
плагин)
nginx (кабинет
администратора)
API
Gateway
b2c
API
Gateway
b2b
Kafka
Traefik

11.

3. ML часть DeepTalk
Менеджер
моделей
Dataset: университеты, школы и открытые
источники, верифицированные и
одобренные группой университетов и
ведомств (МЭИ, УГМУ, Министерство
образования и молодежной политики
Рязанской области)
от ~40 мин до нескольких часов
среднее время генерации модели
Platform
Services
Back
кабинета
студента
от ~500мс до 3с
среднее время поднятия модели

12.

4. Operation часть DeepTalk

13.

Технологический стек DeepTalk

14.

Конкурентная среда

15.

Конкурентные преимущества
Характеристика
DeepTalk
MAXIMUM
BRAINSKILLS
ИнноЦифра
Plario
Способы взаимодействия с
платформой
голосом
выбор варианта
текст
выбор варианта
выбор варианта
выбор варианта
выбор варианта
преподавателем/методистом
преподавателем/методистом
Адаптивное обучение
Степень участия человека
для обновления контента
Применимость для
быстроменяющихся
дисциплин (медицина,
юриспруденция и др)
Способы создания заданий
Степень вариативности
заданий
Степень участия человека
для генерации заданий
системой
преподавателем/методистом преподавателем/методистом
<5%
(валидация контента)
>90% (загрузка автором)
>90% (загрузка автором)
>90% (загрузка автором)
>90% (загрузка автором)
возможность быстрого и
недорогого регулярного
обновления контента
сложность применения из-за
необходимости постоянного
привлечения авторов
сложность применения из-за
необходимости постоянного
привлечения авторов
сложность применения из-за
необходимости постоянного
привлечения авторов
сложность применения из-за
необходимости постоянного
привлечения авторов
автономная генерация+на базе
загружаемого контента
вручную
вручную
генерация на базе загружаемого
контента
вручную
Низкая, из имеющегося банка
Низкая, из имеющегося банка
Высокая
Низкая, из имеющегося банка Низкая, из имеющегося банка
<5%
(валидация заданий)
>90% (загрузка автором)
>90% (загрузка автором)
>90% (загрузка автором)
>90% (загрузка автором)
более 10, в том числе эссе
2
2
2
2
Возможность получение
подробного отчета с
рекомендациями
Да
Нет
Нет
Нет
Нет
Рынок
B2B
B2B2C, B2C, B2G
B2C, B2B
B2B
B2C
Целевой сегмент
вузы
школьники
взрослые
вузы, компании, коммерция
школьники, студенты
Позиционирование
технология
онлайн-школа
онлайн-школа
сервис в составе LMS
онлайн-школа
Типы заданий, проверяемых
без участия человека

16.

Рыночное позиционирование
DeepTalk – инструмент для сервисов, проводящих онлайн-обучение, для
создания и взаимодействия с цифровым наставником обучающегося посредством
голоса и в переписке, позволяющая генерировать уникальный контент/задания и
проверять их
Делегирование - главное слово в маркетинговой стратегии продукта. Преподаватели
полностью делегируют проверку практических навыков, оценку и часть
взаимодействия с учащимися

17.

Потенциальный объем рынка
TAM
60 млрд руб.
SAM
4,3 млрд. руб.
SOM
1 млрд. руб.
объём российского рынка онлайн-образования к концу 2023г.
доступный объем рынка с учетом распространения продукта в РФ и Индии
(724 вуза РФ и 12 822 учреждений ВО Индии, средний чек - 321 тыс. руб)
реально достижимый объем рынка
(около 25% от доступного объема)

18.

Целевая аудитория
Основной сегмент
Частные образовательные
учреждения
Корпорации
Сокращение себестоимости
курсов
Сокращение расходов на
переподготовку сотрудников
Увеличение доли внебюджетного
финансирования
Повышение качества обучения за
счет индивидуализации
образования
Управление знаниями
сотрудников
Улучшение показателей
Министерства науки и высшего
образования РФ
Привязка клиентов за счет
индивидуализации образования
Onboarding
Университеты
Развитие ДПО
Risk management
Сompliance management

19.

Рыночный потенциал
>250 вузов России
уже используют наши решения
2023 г.
старт продаж DeepTalk
>1,5 млн. руб.
прибыль от продажи DeepTalk с мая 2023 г.
2 партнера в Индии
уже заключены соглашения о сотрудничестве
с индийскими компаниями
Уже подтвердили заинтересованность
Высшая школа экономики
Казанский (Приволжский) федеральный университет
Московский финансово-юридический университет МФЮА
Петербургский государственный университет путей сообщения
Императора Александра I
Уральский государственный медицинский университет
Национальный исследовательский университет «МЭИ»
CIRTC (Индия)
Indian Institutes of Technology (Индия)
Vara (Индия)
KidEx (Индия)

20.

Финансовая модель и стратегия продаж
SaaS
Per User Pricing
модель лицензирования
тариф построен по принципу оплаты за
пользователя- обучающегося
Тариф «СТАРТ»
Тариф «РОСТ»
Тариф «КОРП»
89 000 ₽/месяц
169 000 ₽/месяц
321 000 ₽/месяц
для 500 пользователей
для 1 000 пользователей
для 2 000 пользователей
161 ₽ за каждого пользователя,
свыше тарифного плана

21.

Команда
Андрей Юрьевич Кондратьев,
Козлов Максим Александрович,
Работа с сфере ИТ 16 лет (с 2006 года). Сертификаты Microsoft:
Microsoft Certified Professional (MCP), Сертификаты 1С: «1С:Эксперт
по технологическим вопросам», Сертификаты PMI: Project
Management Institute: Project Management Professional (PMP)
TeachLead, product manager
TechLead / System Architect, более 14 лет работы в ИТ, основные языки
программирования - Java, Go, Python, Ruby, Erlang. Последние 4 года
работал в Сбербанке, разрабатывал алгоритмы и повышал надежность
IMDG, работал над продуктами AI в департаменте корпоративной
архитектуры и обеспечение надежности в SberDevices SmartMarket
Шиндина Татьяна Александровна,
Бутенко Ольга Васильевна,
CEO, sales
Research Director
Доктор экономических наук, член национального реестра
экспертов в области качества образования. Имеет благодарность
за профессионализм и добросовестное отношение к делу при
проведении
процедуры
государственной
аккредитации
руководителя РОСОБНАДЗОРА РФ и почетную грамоту за
добросовестный труд Министерства образования и науки РФ.
Является автором более 100 научных и учебно-методических работ
30 сотрудников
сейчас в команде проекта
Project manager
Опыт работы в сфере ИТ 17 лет (с 2005 года). Опыт реализации ИТ
проектов с численностью проектной команды более 100 человек,
наиболее масштабный проект совместно с фирмой «1С» создания
автоматизированной информационной системы с охватом более 2,3 тыс.
учреждений Москвы
70 сотрудников
рост команды проекта к 2025 г.

22.

Дорожная карта
2023
Исследования и
разработка
Расширение базы знаний и улучшение
алгоритмов обработки естественного
языка
Повышение точности ответов, сокращение
времени обучения моделей (оптимизация
механизмов)
Улучшение пользовательского интерфейса
и оптимизация производительности
Маркетинг, продажи,
продвижение
Продвижение на уже освоенных нами
рынках
Анализ и точечные продажи зарубеж
Анализ обратной связи по результатам
использования DeepTalk
Проведение маркетинговых исследований
для вывода продукта в новом сегменте –
корпоративное обучение
2024
Адаптация продукта под новые
сегменты, развитие продукта с учетом
результатов маркетинговых
исследований
Внедрение новых методов обработки
естественного языка (распознавание
эмоций и тональности текста)
Расширение языковой поддержки
DeepTalk на более широкий круг языков
Проведение маркетинговых
исследований и анализ конкурентной
среды для выхода на зарубежные рынки
Масштабная экспансия зарубеж
Расширение бизнеса и поиск новых
партнеров для сотрудничества за
рубежом
2025
Расширение возможностей DeepTalk в
области автоматической обработки
изображений и видео
Новые технологии для работы с
визуалом (изображения, видео, AR/VR)
Разработка и внедрение новых методов
и алгоритмов для анализа данных и
прогнозирования тенденций
Анализ обратной связи по результатам
использования DeepTalk за рубежом

23.

Андрей Кондратьев,
CEO of CDO Global