Рубрикатор
- Продукт, аудитория, рынок
- Метрики, экономика и аналитика
- Бизнес-модель и финансовый план
- Команда и процессы
- Правовые и этические вопросы
- Риски и масштабирование
- Маркетинг, PR и рост
- Выводы
Продукт, аудитория, рынок
Проблема:
Подготовка проверочных заданий требует значительных ресурсов преподавателей, что делает процесс медленным и неэффективным.
В результате тестирования проводятся для галочки, а аналитика результатов остаётся поверхностной, что негативно влияет на качество образовательного процесса.
Описание контекста через Job Stories
Решение:
Онлайн-сервис для проверки знаний, который автоматически преобразует учебные материалы в диагностические тесты и строит по их результатам детальную аналитику, снимая с преподавателя рутину по подготовке и разбору проверочных работ.
Трендвотчинг исследования
Предлагаемое решение опирается на сдвиг в образовании: от интуитивных решений к data-driven подходу, автоматизации и использованию ИИ.
Обучение становится более цифровым, растёт запрос на оптимизацию рабочего времени преподавателя и онлайн-форматы, а проверка знаний переходит от формального контроля к инструменту развития и поддержки.
Критерии отбора конкурентов
Прямые и косвенные конкуренты
Выводы из конкурентного анализа:
Существующие решения закрывают отдельные части задач.
GenAPI и подобные сервисы делают акцент на быстрой генерации тестов, но не позволяют загружать собственные материалы и не дают полноценной аналитики прогресса.
Инфоурок и Новая школа работают как банки готовых заданий и материалов: они помогают подобрать вопросы, но слабо поддерживают индивидуальные траектории и не учитывают специфику курса, а также не интегрируют результаты в дашборд и не предоставляют гибкие настройки.
Универсальные инструменты по типу ChatGPT и Google Forms не заточены под образовательный сценарий: всё держится на ручных настройках и навыках грамотного промптинга.
Требования к проекту исходя из конкурентного анализа
Оценка рынка TAM / SAM / SOM
Диаграмма Исикавы: ключевая проблема
Диаграмма Исикавы «проблема / выгода»
Диаграмма Исикавы: целевая выгода предлагаемого решения
PESTEL-анализ
Политическая среда
В России активно реализуются программы по цифровой трансформации образования, направленные на внедрение цифровых ИТ-решений в школы и в образовательный процесс. Это создаёт благоприятную среду для EdTech-решений и мотивацию госзаказа на цифровые продукты.
Федеральный закон «Об образовании в Российской Федерации» формализует образовательные процессы и расширяет рамки дистанционных образовательных услуг, что важно учитывать при формировании продукта и коммерции.
Российское законодательство требует локализации персональных данных внутри РФ и прозрачной работы с ПДн, что напрямую влияет на архитектуру и инфраструктуру продукта.
Экономическая среда
Российский рынок образовательных технологий демонстрирует устойчивый рост. Это означает высокую вероятность масштабирования и рост спроса на EdTech-сервисы.
Доходы преподавателей невысоки и фрагментарны. Средняя заработная плата учителей составляла ~71 тыс. ₽ в 2024 г. Это ограничивает способность преподавателей тратить большие суммы на цифровые сервисы, и обосновывает необходимость доступной ценовой модели.
Социальная среда
Онлайн-образование, дистанционное обучение и смешанные форматы прочно вошли в образовательный ландшафт, например заметно выросла активность цифровых решений во время пандемии (например, сервис Uchi.ru значительно увеличил пользователей с марта 2020). Это означает рост доверия к цифровым инструментам и готовность пробовать новые решения.
Существующая нагрузка и рутинная работа по проверке материалов являются социальной проблемой — причём цифровые технологии помогают учителям освободить от 5 до 10 полных рабочих дней в году.
Технологическая среда
Мир IT развивается стремительно, а облачные решения становятся стандартным решением во многих процессах. Это укрепляет технологическую основу для построения SaaS-сервиса.
Рост применения к ИИ и автоматизации в образовании даёт продукту дополнительное конкурентное преимущество: генерация заданий и автоматическая проверка становятся востребованными преимуществами EdTech-решений.
Экологические факторы
Цифровые услуги в образовании позволяют минимизировать бумажный документооборот и логистическую нагрузку на преподавателей и учащихся, что соответствует более широкой экологической тенденции перехода от офлайна к онлайну (снижение углеродного следа, экономия бумаги и транспорта).
Правовые факторы
Законодательство усиливает образовательный контроль и регламентирует деятельность цифровых образовательных решений, поэтому продукт должен позиционироваться как вспомогательный инструмент, а не замена преподавателя.
Обработка персональных данных в России требует соблюдения строгих локальных правил хранения и защиты данных на серверах РФ — это прямое юридическое требование, которое нужно учитывать при архитектуре.
Моделированный SWOT
Strengths & Opportunities:
— Узкое позиционирование как специализированного сервиса для быстрых диагностик и аналитики, а не универсального ИИ-инструмента.
— Акцент на локализацию и безопасность данных, что важно в условиях жёсткого регулирования и действующих санкций.
Weaknesses & Opportunities:
— Простой онбординг для снижения барьеров входа.
— Обучающие форматы для преподавателей и репетиторов для формирования доверия.
Strengths & Threats:
— Укреплять нишу «инструмента для профессионалов», а не массового B2C-сервиса с большой конкуренцией и крупными игроками.
— Делать упор на адаптацию под реальные задачи преподавателя / репетитора (задания по материалам, отчёты для родителей /администрации), чтобы минимизировать риски копирования конкурентами.
Стратегия проекта: целевой сегмент, продуктовый фокус и выход на рынок
Количественное исследование: цели и гипотезы
Список вопросов количественного исследования
Почти все гипотезы в результате опроса подтвердились:
— Преподаватели не считают ИИ в своей работе «неэтичным», однако переживают за качество генераций и / или не знают, какие инструменты могут оптимизировать их работу.
— Результаты работ в большинстве случаев используются для аналитики, однако она отнимает слишком много ресурсов (времени и сил).
Инсайты:
— Проблема с ИИ не в «неэтичности», а в «глубине»: «При проверке ИИ теряется понимание того, как мыслит ученик и на каком этапе допускает ошибки».
— Сильное беспокойство из-за списывания и разрыва между оценкой и реальными знаниями: «Студенты не думают над вопросами и ищут ответы в чат гпт или интернете, копируя их».
— Многие преподаватели и репетиторы проводят аналитику по итогам тестирований и корректируют учебный план исходя из этого, однако это отнимает много ресурсов (времени и сил).
— Преподаватели в целом не против использовать ИИ в работе, но у них нет удобных под это инструментов и времени разбираться в настройках.
Результаты количественного исследования
Сегменты целевой аудитории
Целевая аудитория / контекст по Job Stories
Ядро целевой аудитории:
Сервис полезен различным участникам образовательного процесса — от администраторов до онлайн-школ, — но ядро целевой аудитории составляют:
— Преподаватели (школ и ВУЗов). — Репетиторы.
У них сильнее всего выражена рутинная нагрузка на подготовку и проверку заданий, и именно в этих сегментах автоматизация даст наибольший эффект.
Ценностное предложение:
Дэш — сервис, который берет рутину на себя: из ваших материалов он делает тесты с автопроверкой и показывает результаты в наглядном дашборде.
Приоритетные функции сервиса
Модель монетизации сервиса
Формат продукта:
Веб-сервис (SaaS) с доступом в личный кабинет и по ссылке.
Ядро решения:
Использование моделей машинного обучения и генеративного ИИ (LLM) с целью:
— Извлечения ключевых тем из загруженных учебных материалов (PDF, презентации, конспекты, ссылки).
— Генерации тестовых вопросов (варианты ответов, развёрнутые ответы) с возможностью редактирования.
— Предварительной проверки ответов и поиска взаимосвязей (классификации типичных ошибок).
Серверная часть:
Backend-приложение с хранилищем результатов тестирований и пользовательских данных, развёртывание на инфраструктуре с серверами в РФ для соблюдения требований по ПД.
Модуль аналитики:
База данных результатов + слой агрегирующей аналитики (темы, попытки, динамика), визуализация в виде дашбордов в интерфейсе сервиса.
Интерфейс:
Упрощённые сценарии, ориентированный на пользователей без глубоких технических навыков.
Уникальность продукта:
— Работа с личными материалами преподавателя. Сервис генерирует диагностики не из банка задач, а из загруженных конспектов, презентаций и ссылок, что делает тестирования персонализированными.
— Фокус на проверке и аналитике. Узкий сценарий: быстро сделать тест, автоматически проверить и получить понятный дашборд по результатам освоения.
— Локализированное решение. Русский интерфейс, оплата российскими картами в рублях и хранение данных в РФ с учётом требований по ПД.
Ключевой сценарий, по которому собирался прототип:
— Путь пользователя от входа / регистрации до выгрузки отчёта по результатам тестирования.
Ключевой пользовательский сценарий
Рефборды
Айдентика
«Дэш» происходит от английского слова dashboard — панели, на которой в одном месте собрана ключевая информация для принятия решений.
В образовательном контексте дашборд — это не просто набор цифр, а инструмент навигации: он показывает динамику знаний, зоны роста и помогает понять, на чём стоит сделать акцент дальше. Именно такую роль выполняет сервис — превращает разрозненные результаты проверок в наглядную картину прогресса и опору для педагогических решений.
Метрики, экономика и аналитика
NSM, схема связи ключевых метрик
Бизнес-модель и финансовый план
Канва бизнес-модели
Источники доходов и поддерживающие ресурсы
Базовая модель монетизации ― подписка на сервис —399 ₽ в месяц. Потенциальные дополнительные источники дохода (групповые тарифы, кастомные внедрения для онлайн-школ) в модели не монетизированы, чтобы не завышать оценку.
Поддерживающие ресурсы включают команду (продакт/маркетолог, AI-разработчик, дизайнер), инфраструктуру (GPT-API, хостинг, аналитика) и юридический бухгалтерский контур (ИП, договоры, сопровождение).
Юнит-экономика (LTV, CAC, срок окупаемости)
Юнит-экономика считается от одного платящего преподавателя. LTV берётся как произведение цены подписки на средний срок жизни клиента в месяцах (за учебный год), из него вычитаются переменные затраты. CAC оценивается на основе текущих тестов рекламы.
В расчётах LTV по марже заметно превышает CAC, а срок окупаемости маркетинга измеряется несколькими месяцами, за счёт чего один привлечённый преподаватель приносит положительный вклад в экономику проекта. Более агрессивные допущения по LTV или заниженный CAC сознательно не используются, чтобы не завышать устойчивость модели.
Прогноз P&L и финансовая модель на 3 года (P&L, cash-flow)
Прогноз P&L строится на горизонте трёх лет с консервативным ростом базы: в первый год ― ограничение максимумом до 400 пользователей и фактическим выходом примерно на 80–90 активных платящих, затем постепенное масштабирование во 2–3-й год.
Для каждого года считаются выручка, переменные затраты, маркетинг, прочий OpEx и операционная прибыль. Отдельно считается cash-flow: стартовые инвестиции, разовые CapEx (юрист, постановка бухгалтерии) и динамика остатка денежных средств по годам.
Точка безубыточности
По расчётам модель выходит на операционную безубыточность примерно к середине первого года — начиная с 8-го месяца сервис уже генерирует положительный денежный поток за месяц (при 80–90 активных платящих пользователях).
Расчёты CAC / LTV и сценарный анализ чувствительности
Отдельные вкладки модели содержат детализированные расчёты LTV и CAC.
В сценарном анализе варьируется количество платящих пользователей в месяц и для каждого сценария считается выручка, валовая прибыль, покрытие фиксированных затрат и операционный результат. При 50–70 пользователях проект ещё убыточен, при 80–90 выходит к безубыточности, а дальнейший рост быстро увеличивает прибыль.
Системы аналитики и мониторинга роста проекта
Для финансового мониторинга мы отслеживаем MRR, динамику количества платящих пользователей, CAC, LTV, срок окупаемости и ежемесячный cash-flow.
Собираем данные через аналитику и облака лендинга и продуктовую аналитику в сервисе, сверяясь с финансовой моделью.
Команда и процессы
Зоны ответственности
Полина Пудло — исследование, гипотезы, маркетинг/воронка, упаковка и продажи
Сергей Ванаков — UX/UI, прототипы, дизайн-система, бренд, handoff
Клим Коровкин — разработка MVP/V1, AI-логика, интеграции, продуктовая аналитика и поддержка сервиса
Органограмма
Дорожная карта на 12 месяцев
Роадмап построен с 13 января 2026 и разбит на этапы. По каждой задаче описаны результаты, ответственные и поддерживающие лица, сроки, зависимости. Этапы включают в себя: продукт, анализ, исследования, маркетинг, бренд, UX, работа над MVP, разработка, операционная работа, стратегия и продажи.
Проект ведём спринтами по 2 недели: планирование, выполнение, демо/ретро, обновление приоритетов.
Бэклог с приоритезацией отсортирован по приоритету: P0 (критично), P1 (важно), P2 (улучшения) + оценка ICE
Правовые и этические вопросы
Интеллектуальная собственность
Дэш обладает собственными результатами разработки (код, дизайн, бренд), но одновременно сервис обрабатывает материалы пользователей (презентации, конспекты, PDF, ссылки).
Без фиксации прав возникают риски: спор о принадлежности, претензии по авторским правам на материалы и результаты генераций.
Учитываем:
— Какие объекты являются интеллектуальной собственностью проекта.
— Кто владелец прав внутри команды.
— Какая лицензия нужна на пользовательский контент.
— Как трактуются результаты генерации (во избежание конфликтов с пользователем / авторами материалов).
Управление данными (политика конфиденциальности / обработки данных)
Сервис собирает и хранит образовательные результаты и данные преподавателей, а также персональные данные студентов. Это зона повышенного доверия: любая небрежность в данных снижает готовность использовать сервис и значительно ограничивает возможность масштабирования на B2B-сегмент.
Что учитываем:
— Минимизация данных (собираем только то, что важно для функционала).
— Роли и доступ (кто какие данные видит).
— Сроки хранения и удаление данных.
— Перечень лиц (подрядчиков), через которых проходят данные (аналитика, рассылка, хостинг, AI-провайдер).
— Отдельные требования, если затрагиваются несовершеннолетние (проектируем сервис так, чтобы аккаунт был только у преподавателя).
ESG и этика
Сервис влияет на оценивание и принятие образовательных решений. Даже если мы помогаем, мы не должны определять судьбу студента и принимать решения за преподавателя. Это и этический, и репутационный риск.
Что учитываем:
— Принцип ИИ — помощник, а решения принимает преподаватель.
— Прозрачность: что означают метрики/дашборд, какие ограничения есть у автоматической проверки.
В рамках подготовки проекта «Дэш» был заранее закрыт вопрос интеллектуальной собственности и распределения прав внутри команды.
На этапе MVP к проекту привлечены ключевые исполнители — разработчик (Клим Коровкин) и дизайнер (Сергей Ванаков). Чтобы исключить риски споров о принадлежности кода, дизайна и бренд-материалов, а также защитить ноу-хау проекта, были подготовлены шаблоны договоров, которые будут подписаны с исполнителями до передачи результатов работ в продакшн.
Риски и масштабирование
Ключевые риски
— Недостаточная ценность при цене 399 ₽ (люди пробуют, но не платят). Индикатор: высокий отток в 1-й месяц. Меры: пробный режим.
— Качество генерации/проверки не устроит преподавателей. Индикатор: много ручных правок, низкий NPS, жалобы «не по моим материалам». Меры: библиотека форматов, контроль качества, примеры.
— Длинный онбординг и высокий барьер входа. Индикатор: низкая активация. Меры: 1 поток «быстрой диагностики» за 3 минуты + подсказки.
— Правовые риски по данным и контенту. Индикатор: запросы по удалению данных / претензии по материалам. Меры: строгая политика данных, понятные условия, аккаунт только для преподавателя.
— Копирование функционала конкурентами Индикатор: похожие фичи у крупных платформ. Меры: узкая ниша, скорость итераций, UX.
Сценарии пивота
Пивот по аудитории: Если индивидуальные преподаватели и репетиторы показывают низкую платёжную конверсию, фокус смещается с B2C на B2B (школы, ВУЗы и т. п.)
Пивот по ценностному предложению; При слабом отклике на генерацию тестов усиливаем роли аналитики, отчётов и визуализации прогресса. Выстраиваем позиционирование как инструмента мониторинга качества обучения, а не генератора тестов.
Пивот по модели монетизации Если подписка за 399 ₽ не масштабируется то переходим к модели оплаты за число диагностик.
Пивот по глубине продукта При высоком спросе, но низкой удерживаемости упрощаем продукт до «быстрой диагностики» без сложных сценариев и аналитики, сокращаем функционал.
Критерии интернационализации
Выход на новые рынки рассматривается только после стабильного положения продукта на локальном рынке.
— Продуктовая зрелость. — Подтверждённый PMF на локальном рынке. — Стабильное удержание и повторное использование. — Экономическая устойчивость. — Прогнозируемый CAC и масштабируемые каналы привлечения — Возможность адаптации цены под локальные рынки. — Отсутствие критических ограничений по хранению данных. — Возможность локализации политики обработки данных и пользовательских соглашений. — Низкий барьер локализации
Приоритетные рынки
— Страны СНГ и Восточной Европы.
— Рынки с высокой долей частного образования и репетиторства.
Маркетинг, PR и рост
Платные каналы
— VK Реклама. — Яндекс Директ (основной). — Ремаркетинг: догоняем тех, кто был на лендинге / оставил почту / скачивал лид-магнит.
Органика
— SEO/контент: статьи под «боли» и функционал (контрольная по теме, диагностика пробелов, отчёт для родителей). — Соцсети (VK/Telegram/Дзен): кейсы, короткие шаблоны, примеры отчётов, разборы уроков. — Комьюнити: чаты преподавателей, методсообщества, группы репетиторов.
Воронка
Охват — Переход — Регистрация — Активация — Подписка — Retention — Рефералы.
Контент
VK — основной канал привлечения и масштабирования: здесь проще всего закупать трафик, тестировать креативы и быстро приводить аудиторию.
Telegram — канал удержания и формирования комьюнити. Здесь аудитория охотнее подписывается и общается. Коммуникация в ТГ строится в формате лёгкого, но профессионального контента: мемы, короткие советы, опросы, истории из практики. Это помогает сформировать доверие к продукту и подсвечивать «Дэш» как продукт «своих для своих».
Дзен используется реже, как площадка для более глубоких материалов. В отличие от других каналов, здесь лучше заходят структурированные тексты: советы по коммуникации, элементы педагогической психологии, методические разборы. Такой контент повышает экспертность бренда и поддерживает доверие.
MVP1: одностраничный лендинг
Рекламные цели
Проверка спроса и гипотез: понять, откликается ли боль (подготовка/проверка/отчётность) и какие формулировки/креативы работают лучше.
Сбор лидов:
Подписки в лист ожидания + заявки на интервью.
ВК Реклама и Яндекс.Директ
— Россия, круглосуточно
— Преподаватели, репетиторы, менторы.
— 18–55+.
— Пользователи, которые уже ищут инструменты для преподавателей / репетиторов (Uchi.ru, Инфоурок и пр. с припиской «личный кабинет преподавателя») или состоят в профильных сообществах.
Функциональный и эмоциональный креативы
Результаты РК в Яндекс.Директ
Результаты РК в Яндекс.Директ
Результаты РК в Яндекс.Директ
Результаты РК в Яндекс.Директ
Результаты РК в Яндекс.Директ
Результаты РК в Яндекс.Директ
Результаты РК в ВК Реклама
Результаты РК в ВК Реклама
Результаты РК в ВК Реклама
Результаты рекламной кампании
Выводы
За период работы над проектом были сформированы и проверены ключевые основания продукта:
— Сформулировано ценностное предложение.
— Подтверждён интерес аудитории на уровне MVP-валидации: запущен лендинг с листом ожидания; пользователи проводят на странице в среднем около 41 секунды, что указывает на вовлечённое ознакомление с предложением и блоками продукта.
— Собрана продуктовая и операционная база: описан ключевой сценарий, приоритизированы фичи, подготовлены финансовая модель, риски и правовые артефакты (реестр IP, шаблоны договоров, политика данных), а также 12-месячный roadmap и бэклог, базовый дизайн.
— Подписаны договоры о сотрудничестве с разработчиком и дизайнером, которые вступают в силу с 13 января 2026 года.
Дальнейшие шаги:
— Довести продукт до состояния регулярного использования и подтвердить ценность на реальных пользователях.
— Что получим на выходе: доказанная продуктовая гипотеза и данные для корректного запуска платной модели на следующем этапе (MVP3).
Кристи, А. История экзаменов: история взросления от SAT до ЕГЭ / Кристи Айрин. — Текст: электронный // cyberleninka.ru: [сайт]. — URL: https://cyberleninka.ru/article/n/istoriya-ekzamenov-istoriya-vzrosleniya-ot-sat-do-ege/viewer (дата обращения: 15.12.2025).
Кадневский, В. М. Генезис тестирования в истории отечественного образования: специальность 13.00.01 «Общая педагогика, история педагогики и образования»: автореферат на соискание ученой степени кандидата педагогических наук / Кадневский Валерий Михайлович; ГОУ ВПО «Омский гос. ун-т им. Ф. М. Достоевского» и ГОУ ВПО «Уральский гос. пед. университет». — Екатеринбург, 2006. — 49 с. — Текст: непосредственный.
Миренкова, Е. В. Зарождение метода тестов в отечественной школе на примере естественнонаучного образования / Е. В. Миренкова. — Текст: электронный // cyberleninka.ru: [сайт]. — URL: https://cyberleninka.ru/article/n/zarozhdenie-metoda-testov-v-otechestvennoy-shkole-na-primere-estestvennonauchnogo-obrazovaniya/viewer (дата обращения: 15.12.2025).
Карданова, Е. Ю. Психометрические исследования: современные методы и новые возможности для образования / Е. Ю. Карданова. — Текст: электронный // vo.hse.ru: [сайт]. — URL: https://vo.hse.ru/article/view/17951/16301 (дата обращения: 15.12.2025).
Глебов, В. А. Адаптивное тестирование как современное средство контроля результатов обучения / В. А. Глебов. — Текст: электронный // cyberleninka.ru: [сайт]. — URL: https://cyberleninka.ru/article/n/adaptivnoe-testirovanie-kak-sovremennoe-sredstvo-kontrolya-rezultatov-obucheniya/viewer (дата обращения: 15.12.2025).
Тулаев, С. В. Адаптивное тестирование в школьной практике / С. В. Тулаев. — Текст: электронный // pedagog.eee-science.ru: [сайт]. — URL: https://pedagog.eee-science.ru/wp-content/uploads/2017/03/Tulaev-Tagiev-statya.pdf (дата обращения: 10.12.2025).
Нанавян, А. М. Проблемы оценки качества высшего образования и динамика приема и выпуска в вузах в регионах России / А. М. Нанавян. — Текст: электронный // CyberLeninka: [сайт]. — URL: https://cyberleninka.ru/article/n/problemy-otsenki-kachestva-vysshego-obrazovaniya-i-dinamika-priema-i-vypuska-v-vuzah-v-regionah-rossii/viewer (дата обращения: 10.12.2025).
Соколова, Н. Ф. Оценивание образовательных результатов обучающихся в условиях смешанного обучения / Н. Ф. Соколова. — Текст: электронный // cyberleninka.ru: [сайт]. — URL: https://cyberleninka.ru/article/n/otsenivanie-obrazovatelnyh-rezultatov-obuchayuschihsya-v-usloviya-smeshannogo-obucheniya/viewer (дата обращения: 10.12.2025).
Антонова, Н. Л. Дистанционное образование: онлайн-прокторинг как инструмент оценки результатов обучения / Н. Л. Антонова. — Текст: электронный // cyberleninka.ru: [сайт]. — URL: https://cyberleninka.ru/article/n/distantsionnoe-obrazovanie-onlayn-proktoring-kak-instrument-otsenki-rezultatov-obucheniya/viewer (дата обращения: 10.12.2025).
Татаринцева, Р. И. Общие проблемы преподавания и контроля результатов в дистанционном формате обучения в вузе / Р. И. Татаринцева. — Текст: электронный // cyberleninka.ru: [сайт]. — URL: https://cyberleninka.ru/article/n/obschie-problemy-prepodavaniya-i-kontrolya-rezultatov-v-distantsionnom-formate-obucheniya-v-vuze/viewer (дата обращения: 10.12.2025).
Жужгина, А. А. Осуществление преподавателями онлайн-прокторинга для обеспечения прозрачности образовательного процесса / А. А. Жужгина. — Текст: электронный // elib.utmn.ru: [сайт]. — URL: https://elib.utmn.ru/jspui/bitstream/ru-tsu/37663/1/978-5-400-01821-3_2024_26_31.pdf (дата обращения: 10.12.2025).
Рамадан, А. М. Возможности использования адаптивных тестов в практике современного высшего образования / А. М. Рамадан. — Текст: электронный // cyberleninka.ru: [сайт]. — URL: https://cyberleninka.ru/article/n/vozmozhnosti-ispolzovaniya-adaptivnyh-testov-v-praktike-sovremennogo-vysshego-obrazovaniya/viewer (дата обращения: 10.12.2025).
Гурьева, Т. Н. Адаптивные тесты как инструмент индивидуализированного и персонализированного обучения / Т. Н. Гурьева. — Текст: электронный // science-education.ru: [сайт]. — URL: https://s.science-education.ru/pdf/2025/4/34235.pdf (дата обращения: 10.12.2025).
Мурлина, В. А. Использование нейросетей для создания обучающих материалов в образовании / В. А. Мурлина. — Текст: электронный // cyberleninka.ru: [сайт]. — URL: https://cyberleninka.ru/article/n/ispolzovanie-neyrosetey-dlya-sozdaniya-obuchayuschih-materialov-v-obrazovanii/viewer (дата обращения: 10.12.2025).
Фуко, М. Надзирать и наказывать. Рождение тюрьмы / М. Фуко. —: Ad Marginem, 1999. — Текст: непосредственный.
Дюркгейм, Э. Моральное воспитание / Э. Дюркгейм. — М. : Издательский дом Высшей шк. экономики, 2021. — Текст: непосредственный.
Вишневский, Ю. Р. Идеи М. Фуко об образовании как социальном институте / Ю. Р. Вишневский, С. Ю. Вишневский. — Текст: непосредственный // Вестник Сургутского государственного педагогического университета. — 2015. — № 2 (35). — С. 25–32.
Бурдьё, П. Воспроизводство: элементы теории системы образования / П. Бурдьё, Ж. -. Пассрон. — М. : Просвещение, 2007. — Текст: непосредственный.
Рощина, Я. М. Семейный капитал как фактор образовательных возможностей российских школьников / Я. М. Рощина. — Текст: непосредственный // Социологические исследования. — 2012. — № 9. — С. 79–88.
Никитин, А. П. Действие закона Кэмпбелла в системе высшего образования / А. П. Никитин. — Текст: непосредственный // Региональное образование и наука. — 2019. — № 2. — С. 24–32.
Руденко, Н. Закон Кэмпбелла и почему умные технологии не всегда помогают / Н. Руденко. — Текст: электронный // ITMO.News: [сайт]. — URL: https://news.itmo.ru/ru/news/9596 (дата обращения: 10.12.2025).
Elton, L. Goodhart’s Law and Performance Indicators in Higher Education / L. Elton. — Текст: непосредственный // Higher Education Quarterly. — 1988.
Землянская, Е. Н. Формирующее оценивание (оценка для обучения) образовательных достижений обучающихся / Е. Н. Землянская. — Текст: непосредственный // Современная зарубежная психология. — 2016. — № 5, № 3. — С. 50–58.
Метод запоминания Германа Эббингауза. — Текст: электронный // MrSmart: [сайт]. — URL: https://www.mrsmart.ru/blog/14.html (дата обращения: 10.12.2025).
Герасимова, О. Ю. Сила обратной связи / О. Ю. Герасимова. — Текст: непосредственный // Наука и школа. — 2019. — № 4.
Дергачева, О. Е. Автономия и самодетерминация в психологии мотивации: теория Э. Деси и Р. Райана / О. Е. Дергачева. — Текст: электронный // Психологос: [сайт]. — URL: https://psychologos.ru/articles/view/avtonomiya-i-samodeterminaciya-v-psihologii-motivacii-dvoe-zn--teoriya-e.-desi-i-r.-rayana (дата обращения: 10.12.2025).
Мартынова, М. Д. Учебная аналитика в образовательном процессе: куда нас ведят большие данные / М. Д. Мартынова. — Текст: непосредственный // Высшее образование в России. — 2024.
Антонова, Н. Л. Дистанционное образование: онлайн-прокторинг как инструмент оценки результатов обучения / Н. Л. Антонова. — Текст: непосредственный // Университетское управление: практика и анализ. — 2023.
Artificial Intelligence in Education 2023 Survey Insights. — Текст: электронный // holoniq.com: [сайт]. — URL: https://www.holoniq.com/notes/artificial-intelligence-in-education-2023-survey-insights (дата обращения: 15.12.2025).
https://libroroom.ru/upload/resize_cache/iblock/7cf/wcidn0l1u8rv15t8yk4b2p1crkmiibyc/340_340_140cd750bba9870f18aada2478b24840a/19560_1.jpg (Просмотрено 10.12.2025)
https://habrastorage.org/r/w1560/getpro/habr/upload_files/8c2/472/39b/8c247239b2bbc607cd77238293d38a9f.PNG (Просмотрено 10.12.2025)
https://naked-science.ru/wp-content/uploads/2017/01/images_krivaya_zabyvaniya.jpg (Просмотрено 10.12.2025)
https://u.livelib.ru/reader/Amazzzonka/o/koex2xxd/o-o.jpeg (Просмотрено 10.12.2025)
https://www.cpbml.org.uk/sites/default/files/2020/reportofcommissi01grea_0007.jpg (Просмотрено 10.12.2025)
https://cdnstatic.rg.ru/uploads/images/208/42/83/tabel_giliarovskogo.jpg (Просмотрено 10.12.2025)
https://www.cpbml.org.uk/sites/default/files/styles/featured_image/public/Child_welfare%3B_Ragged_School%2C_Whitechapel%2C_19thC_Wellcome_L0002066_CC%20by%204.0.jpg?itok=uBTFVL-D (Просмотрено 10.12.2025)
https://solncesvet.ru/blog/wp-content/uploads/2023/02/large_55638e85378cb651185756.jpg.webp (Просмотрено 10.12.2025)
https://edtechmagazine.com/higher/sites/default/files/Q0416-ET-TOT-Scantron-WHEN.jpg (Просмотрено 10.12.2025)
https://img.yumpu.com/40848517/1/500x640/sarc-2002-2003-newport-mesa-unified-school-district.jpg (Просмотрено 10.12.2025)
https://s3.studylib.net/store/data/009536857_1-63320d818bfa9110b18710330dc226ba-300x300.png (Просмотрено 10.12.2025)
https://files.mediiia.ru/postimages/38260/14264b88972542c794b9f5c085c34992/a7a574961b34431dad5004208a1c9441_orig.jpg (Просмотрено 10.12.2025)
https://docs.moodle.org/dev/images_dev/3/39/Quiz_navigation_screenshot.png (Просмотрено 10.12.2025)
https://www.pdffiller.com/preview/414/238/414238126/large.png (Просмотрено 10.12.2025)
https://formfacade.com/itemembed/1FAIpQLSdBK_VbRtL2tnjtOSL1FhLg68XNlOfPbCLa590ZKPXGcMGvXA/item/112131252/image/1VIeurtWhsoHvS3oeRftYkJqmh6bOqntHDHTZMsutUFz4XQ (Просмотрено 10.12.2025)
https://formfacade.com/itemembed/1FAIpQLSdBK_VbRtL2tnjtOSL1FhLg68XNlOfPbCLa590ZKPXGcMGvXA/item/784906996/image/1IvgGOiQjOTeVMYO14pTfIdH4hUPPAOPK-RZfr1ey3rQ_eg (Просмотрено 10.12.2025)
https://elibsystem.ru/sites/default/files/user/ars/blog/mesh/mesh_is_open/test.png (Просмотрено 10.12.2025)
https://elibsystem.ru/sites/default/files/user/ars/blog/mesh/mesh_is_open/posobiya.png (Просмотрено 10.12.2025)
https://static.tildacdn.com/tild6631-3838-4032-b030-626133656465/15411ac2565062b38a8a.jpg (Просмотрено 10.12.2025)
https://static.tildacdn.com/tild3533-6264-4464-b962-373864663338/611e4423bd048651397f.jpg (Просмотрено 10.12.2025)
https://files.carrotquest.io/knowledge-bases-images/articles/32518/32518-1603707294799-ik4q5ckx.png (Просмотрено 10.12.2025)
