Как мы прокачали адаптивные тесты в LearnSpace
В LearnSpace мы внедрили IRT и байесовские модели, чтобы система оценивала сложность заданий и уровень ученика, а затем подбирала следующий вопрос в зону роста.
Вместо статичных курсов “как для всех”, мы внедрили IRT (Item Response Theory) + байесовские модели. По сути, система одновременно оценивает сложность задания и уровень ученика, а потом подбирает следующий вопрос ровно в зону роста — не слишком легко, но и не “до свидания, мотивация”.
Это как хороший тимлид: не кидает джуна сразу в distributed systems, но и не держит на кнопке “сохранить”. 😄
На фоне тренда на персонализацию в EdTech и AI-driven learning такой подход уже не nice-to-have, а база. И да — результат нас порадовал: completion rate стал на порядок выше, чем у статичных курсов.
Меньше фрустрации, меньше скуки, больше ощущения “я могу”. А значит — больше доходимости и пользы для ученика.