AI в клас: как Аксидиа изгради платформа, която учи заедно с децата

Генеративният AI работи добре в много контексти. Образованието не е от тях, поне не по подразбиране. Когато крайният потребител е дете, когато съдържанието трябва да съответства на национална учебна програма и когато грешката на модела има реални последици, стандартният подход „вземи модел и интегрирай“ спира да е достатъчен.

Аксидиа избра да посрещне тези предизвикателства като изгради продукт, който ги адресира директно.

Така се появява AIcademy – образователна платформа за ученици от начален и среден курс, с адаптивно обучение, генеративни AI функционалности и инструменти за учители. Проектът е финансиран по европейска програма „Конкурентоспособност и иновации в предприятията“ 2021-2027 и вече е достигнал TRL7: ниво на технологична готовност, при което продуктът е демонстриран в реална среда. Зад него стои екип от 16 специалисти, Agile процес с двуседмични спринтове и поне едно решение, което не е очевидно при проектирането на AI продукти: да не се разчита само на LLM-а.

Защо образованието е труден проблем за генеративния AI

При корпоративен AI продукт грешката в изхода на модела носи неудобство. При образователен продукт за деца обаче последствията са по-сериозни: невярна информация, неподходящ тон или материал извън одобрените учебни източници. Добавете към това GDPR изисквания за непълнолетни, необходимостта от съвместимост с различни национални учебни програми и факта, че крайните потребители са две много различни групи с противоположни нужди: ученици, които искат ангажиращо и визуално съдържание и учители, които искат да спестят час за подготовка, без да губят контрол над това, което влиза в клас.

„В началото на проекта имахме усещането, че технологичната част е решена: избираш добър модел, интегрираш го и готово. Бързо разбрахме, че образователният контекст поставя изисквания, за които нито един готов модел не е настроен по подразбиране. Въпросът не беше дали AI може да генерира учебно съдържание. Въпросът беше дали можем да гарантираме, че генерираното съдържание е вярно, подходящо за конкретна възраст и изградено само върху одобрени източници. Това са три много различни проблема.„ – споделя Александър Тодоров, Ръководител на проекта.

Тези изисквания оформят архитектурните решения от самото начало.

Как екипът избра LLM модела

Екипът на Аксидиа прави структуриран сравнителен анализ на различни актуални версии на водещи големи езикови модели: GPT, Gemini, Sonnet и Opus. Критериите не са академични – обхващат качество и релевантност на генерираното съдържание, оперативна готовност и лекота на интеграция, защита на данните и съответствие с регулаторни изисквания, мащабируемост и общата цена на притежание.

GPT получава най-висока оценка по всеки от критериите в тестовете на екипа и е избран за основа на генеративните функционалности. Изборът не е изненада, но начинът, по който е документиран и аргументиран, е показателен за зрелостта на процеса: решението идва от структурирана матрица за оценка, не от предпочитание.

Защо GPT сам по себе си не е достатъчен

Хибридният подход на AIcademy комбинира GPT-4 с верификационни алгоритми, разработени от Аксидиа. Логиката е проста: LLM-ът ускорява генерирането на съдържание, но платформата добавя три нива на контрол, без които продуктът не може да работи в образователна среда.

Първото ниво е педагогическа адекватност: генерираните материали се валидират дали са точни, подходящи за възрастта и образователно полезни. Второто е заземяване в одобрени източници: моделът може да ползва само педагогически одобрени учебни материали, не свободен интернет или собствени интерпретации. Третото са поведенчески guardrails: асистентът трябва да се държи подходящо в контекст с деца, което означава дефиниран безопасен тон и ясни правила за това какво може и какво не може да отговаря.

„Най-много работа ни отне не самата интеграция с модела, а дефинирането на границите му. Трябваше да обучим системата да разпознава кога даден въпрос излиза извън учебния контекст и да реагира по начин, подходящ за дете. Звучи просто, но в практиката означава стотици тествани сценарии и постоянна итерация. Guardrails не е функционалност, която добавяш накрая. Това е архитектурно решение, което засяга целия продукт.“ – разказва Божидар Горанчев, Ръководител направление LLM интеграция.

Резултатът е продукт, при който AI ускорява подготовката, но учителят одобрява всеки материал, преди той да стигне до ученика.

Ученици, учители, един продукт

AIcademy обслужва потребители с много различни цели и работни потоци и това е едно от по-трудните инженерни предизвикателства при изграждането на платформата.

За учениците фокусът е върху правилния формат в правилния момент: резюмета на урока за бързо преговаряне, флашкарти за запаметяване, тестове с множествен избор за самооценка, времеви линии за исторически материал и AI чат асистент за въпроси в реално време. Адаптивният алгоритъм изгражда динамичен профил на всеки ученик, базиран на поведенчески данни, резултати от тестове и обратна връзка от учителя, като коригира съдържанието спрямо темпото и нуждите му.

За учителите платформата е работна среда, не просто инструмент. Те виждат анализи за представянето на класа и отделните ученици, управляват учебници и домашна работа и модифицират генерираните материали преди употреба.

UX/UI процесът следва комбинация от User-Centered Design, Design Thinking и Lean UX, с usability тестове с реални ученици и учители, A/B тестове на ключови екрани и cross-platform валидиране. Дизайн системата е изградена във Figma с design tokens за консистентност при бъдещо мащабиране.

Технологичен стек

Стекът е изграден около Azure-native услуги за AI, идентичност и съхранение, комбинирани с модерен development stack. AI слоят използва Azure OpenAI Service, Azure AI Search и Azure AI Foundry. Back-end-ът е на C# и Python, като Python покрива специализиран интеграционен слой за AI функционалностите. Мобилните и уеб приложения са изградени с Flutter и Dart. Базите данни са PostgreSQL и MySQL. DevOps процесът минава през Azure DevOps с Terraform за инфраструктура като код, а версионирането е с Git и Bitbucket.

Средата включва отделни development, staging и production инстанции с автоматизирани деплойменти за по-сигурни и консистентни релийзи.

Интегрирането на AI в образованието изисква повече от добър модел

AIcademy е проектирана с поглед към европейски училища, с поддръжка на български и английски език и архитектура, готова за разширяване към допълнителни езици. Но по-важното от конкретните функционалности е подходът зад тях: образователният AI не се измерва с качеството на генерираното съдържание само по себе си, а с това дали може да бъде верифициран, контролиран и адаптиран към нуждите на реалната класна стая. Аксидиа залага, че именно това разграничение ще определи кои AI продукти в образованието ще останат и кои ще бъдат заменени.

AIcademy е разработена с подкрепата на Европейския съюз по програма „Конкурентоспособност и иновации в предприятията“ 2021-2027.