Использовать TuneAI можно для разных задач. Так, преподаватели могут проверять знания обучающихся: составлять тесты и при необходимости корректировать оценки вручную. Студенты и школьники — самостоятельно прикреплять материалы и проверять себя, чтобы перед экзаменом или контрольной понимать, в какие темы стоит углубиться. Компании могут загружать на платформу свои вопросы для собеседования кандидатов.
«Мы сами сталкивались с подготовкой к экзаменам и собеседованиям и знаем, насколько это сложный процесс. Нужно собрать кучу материалов, разобраться в них, а проверить себя объективно довольно сложно: кто-то просто зубрит, кто-то перечитывает теорию отрывками, и при самопроверке непонятно, где ты действительно разобрался, а где нет. Некоторые в таких случаях открывают ChatGPT, загружают материалы туда и просят их проверить, но критерии проверки и формат обратной связи приходится задавать в переписке. Поэтому мы сделали TuneAI, который можно подстроить под свои цели и получать разбор ответов», — рассказал студент программы «Системное и прикладное программное обеспечение» ИТМО, главный разработчик TuneAI Максим Чусовлянов.
Григорий Садовой и Максим Чусовлянов. Фото: Яндекс
Платформа работает как конструктор. Пользователь сам собирает библиотеку материалов под себя — загружает лекции, методички, презентации — и система оценивает ответы, опираясь именно на них. Материалы можно привязать на уровне организации, курса, теста или отдельного вопроса. В тех же настройках теста задаются критерии оценки: что считать правильным ответом, за что и сколько баллов давать и насколько строго проверять. При этом в одном тесте могут сочетаться разные типы вопросов: с развернутым ответом, с кратким, с одиночным или множественным выбором, — и для каждого можно задать свой формат отдельно. Отправлять ответы можно в текстовом или голосовом формате.
«Ответ пользователя проходит несколько этапов обработки. Если он записал голосовое сообщение, SpeechKit — сервис распознавания речи — переводит запись в текст. Дальше подключенный к платформе YandexGPT получает этот ответ, вопрос, заранее заданные критерии проверки и подходящие фрагменты из учебного материала. На их основе система определяет, что сказано верно, что упущено, где ошибка. Чтобы найти нужные фрагменты, мы используем text embeddings — векторные представления текста: они помогают системе отобрать из загруженных материалов то, что действительно относится к конкретному вопросу. В итоге студент сразу видит, что он понял, а что стоит подтянуть, преподаватель — какие ответы учащихся требуют внимания, а интервьюер — какие кандидаты подходят на должность по единым критериям», — поделился автор проекта TuneAI, студент программы «Системное и прикладное программное обеспечение» ИТМО Григорий Садовой.
Максим Чусовлянов и Григорий Садовой на конференции YaC/e-2026. Фото: Яндекс
Подобные платформы в России пока не распространены. Однако на зарубежном рынке часть похожего функционала уже реализована — например, в Google Classroom можно загружать материалы лекций и презентации, а система их суммирует и опрашивает пользователя.
Сейчас продукт доступен в формате демонстрационного сайта — он открывается с любого устройства, в том числе с телефона. Верстка в нем адаптирована под мобильные браузеры, а исходный код доступен на GitHub для развертывания в собственной инфраструктуре. Разработчики планируют интегрировать TuneAI с Moodle — популярной системой управления курсами, которую используют в том числе в ИТМО. Сейчас команда дорабатывает ролевую модель — студент, экзаменуемый, кандидат, методист, преподаватель, интервьюер и администратор. Планируется, что одни роли будут проходить тесты и отвечать на вопросы, а другие — создавать тесты, назначать их отдельным пользователям и группам и проверять спорные ответы вручную. Тогда же появится возможность назначать тест сразу всей группе и скрывать будущие вопросы от экзаменуемого, пока он не ответит на текущий.
Григорий и Максим работали над проектом в open-source клубе ИТМО CRUDoshleps, который основали сами. Название клуба происходит от аббревиатуры CRUD — четырех операций с базами данных (create, read, update, delete). Разработчиков, которые занимаются такой рутинной работой, в программистской среде называют «крудашлепами». Отсюда и креативный логотип — каракал Шлепа.
Платформу команда представила на постерной сессии в рамках YaC/e-2026 — одной из главных российских конференций про образование, посвященной технологиям и новым трендам в обучении. Выступление с презентацией проекта дало возможность клубу заявить о себе и привлечь новых участников. В будущем это должно помочь и с официальным оформлением — для этого нужен реализованный и представленный проект.
