Персонализированный учебный путь на основе ИИ: −40% отток студентов на середине курса

EdTech · ИИ · UX · Разработка

Задача

Образовательная платформа с каталогом из 300+ онлайн-курсов фиксировала высокий процент незавершённости: 68% студентов бросали обучение до половины курса. Стандартные push-уведомления и «мотивационные» письма давали минимальный эффект. Причина — одинаковые курсы для людей с разным темпом, целями и форматом восприятия.

Подход

Разработали ML-модель адаптивного учебного пути: система анализировала скорость прохождения модулей, паттерны просмотра видео (перемотки, паузы), результаты тестов и время суток активности. На основе этих данных автоматически подбирался формат следующего урока (видео/текст/практика), корректировалась сложность заданий и формировались персональные напоминания в оптимальное время. Также внедрили механику «чекпоинтов»: небольшие достижения каждые 3–4 занятия.

Результат

  • Процент завершения курсов: рост с 32% до 61%
  • Отток на середине курса: снижение на 40%
  • NPS платформы: рост с 38 до 67 баллов
  • Выручка от повторных покупок курсов одними студентами: +73%

Хотите похожий результат для своего бизнеса? Свяжитесь с нами.