Проекты / LiftEd

LiftEd

AI для школьной оценки знаний: проверяет работы, находит пробелы и показывает учителям и администрации, что делать дальше.

Домен

EdTech

Пользователи

Учителя · Ученики · Родители · Админы

Ядро

AI assessment engine

LiftEd

Проверка работ, диагностика пробелов, карта знаний, адаптивная практика, школьная аналитика и ролевые сценарии.

Что делали

LiftEd превращает оценивание в цепочку действий: проверка работ, диагностика, карта пробелов и следующий шаг для учителя, ученика, родителя или администрации.

Что было важно

Сложность была не в генерации контента. Важно было сделать проверенную работу полезной: понятной учителю, справедливой для ученика и достаточно конкретной для решений внутри школы.

Что вышло

Мы собрали проверку работ, AI-помощь в оценивании, адаптивную практику, диагностику пробелов, ролевые дашборды и логику вокруг попыток, отчётов и школьной аналитики.

Разбор кейса

LiftEd

<a href="https://lifted.kz/" target="_blank" rel="noopener noreferrer">LiftEd</a> помогает школам превращать проверку работ в понятную картину знаний: что усвоено, где пробелы, что делать дальше. Это не LMS, не контент-библиотека и не AI-репетитор, прикрученный поверх старого процесса.

Проблема

Нет времени. Нет понимания.

Учителя тратят часы на подготовку заданий, проверку работ и разбор результатов. Самая трудная часть — открытые ответы: в них больше учебного сигнала, чем в тестах с вариантами, но проверять их в масштабе класса долго. Для ученика обратная связь часто приходит слишком поздно. Для администрации журнал показывает итог, но не показывает карту за ним: какая тема просела, какому классу нужна поддержка и с чего начинать следующий шаг.

Решение

Мы собрали слой между проверкой и решениями.

Сценарий начинается с учителя: создать задание, адаптировать его, запустить в классе и разобрать результат. AI помогает с тяжёлой частью проверки, но финальное решение и контекст остаются у учителя. После этого LiftEd превращает результат в то, с чем школа может работать: прогресс по темам, слабые места, адаптивную практику, видимость для родителей и дашборды для администрации. Основная цепочка продукта: проверка → диагностика → карта пробелов → действие.

Техническая часть

AI полезен только там, где вокруг него строгий сценарий.

Мы относились к AI-грейдингу как к части строгой системы оценивания, а не как к чёрному ящику. Ответ AI связан с критериями, попытками, проверкой учителем и видимым объяснением, чтобы результат можно было проверить и поправить. Не меньше важна логика вокруг: повторные попытки, прохождение тем, адаптивная практика, запуск работ в классе, отчёты родителям и аналитика, которая поднимается от ученика к классу и школе.

Похожие проекты

AI-агент · HR · Enterprise

Magnum HR Agent

AI HR-агент для розничной сети: скрининг кандидатов, внутренняя база знаний, подбор вакансии и рабочие сценарии рекрутеров.

Сделано
Разговорный агент, админка, загрузка базы знаний, логика допуска и возраста, сценарии уведомлений.
Стек
Внутренние HR-системы · Infobip · WhatsApp · Мультиязычный LLM
RAG · Поиск · US Market

Automotive RAG Assistant

AI-ассистент для автомобильных операций: машины, сервис, заказы, совместимость запчастей и внутренняя база знаний.

Сделано
Пайплайн поиска по нескольким источникам данных, многоступенчатая система ранжирования, автоматическая обработка запросов.
Стек
Гибридный поиск · Реранкинг · HyDE · Agentic RAG

Делаете AI для процесса, которому должны доверять?

Мы помогаем превратить AI-часть в продукт для ежедневной работы: понятные правила, удобные интерфейсы, проверку результатов и backend-логику, которой можно доверять.

Техническое задание (необязательно)