Заявки на гранты Skills-Panel

1. Заявка на грант «СТАРТ-1ИИ»

ИНФОРМАЦИЯ О ПРОЕКТЕ

• Название проекта: Skills-Panel: Интегрированная система анализа поведения и soft skills в образовательном процессе
• Название на английском: Skills-Panel: Integrated Behavioral and Soft Skills Analysis System in Education
• Описание конечного продукта:
  Модуль для образовательных платформ, анализирующий 120 параметров поведения и soft skills учащихся в реальном времени. Включает динамических аватаров-помощников, автономный сервер анализа Big Data и интеграцию с LMS.

Основные параметры программы

• Искусственный интеллект в образовании, анализ поведения, адаптивное обучение.
• Цифровизация образования, национальный проект «Образование».
• Реалтайм-анализ текстовых/голосовых ответов, генерация персонализированных рекомендаций через аватаров, интеграция с LMS (Moodle, МЭШ).

Техническое задание

• Цель НИОКР: Создание модуля анализа soft skills с асимптотической точностью 99%.
• Технические требования:
  • Производительность: Обработка 500 тыс. пользователей на 1 сервер.
  • Безопасность: Соответствие ФЗ-152, ГОСТ Р 59522-2021.
  • Архитектура: 3 сервера (обработка, аналитика, отчеты).
  • Нагрузка: 10 000 RPS.
• Функциональные направления (12 категорий × 10 параметров):
  1. HR-аналитика: Лояльность к обратной связи, скорость адаптации.
  2. Психологический профиль: Антихрупкость, когнитивная гибкость.
  3. Межкультурная коммуникация: Толерантность к неоднозначности, скорость распознавания контекста.
  4. Командная эффективность: Лидерский потенциал и делегирование, эффективность взаимодействия в роли участника.
  5. Эмоциональный интеллект: Эмпатия, саморегуляция.
  6. Креативность: Гибкость мышления, скорость генерации идей.
  7. Стрессоустойчивость: Толерантность к неопределенности, скорость восстановления после ошибок.
  8. Академическая успеваемость: Точность выполнения заданий, скорость усвоения материала.
  9. Социальная адаптация: Способность к компромиссам, навыки нетворкинга.
  10. Профессиональная ориентация: Склонность к аналитическим/творческим задачам, мотивация в выбранной сфере.
  11. Цифровая грамотность: Скорость освоения новых инструментов, критическое восприятие информации.
  12. Этическое мышление: Рефлексия, оценка последствий решений.

Научная новизна

• Принцип "микрострессового обучения": анализ уровня нервозности пользователя для оптимизации учебного маршрута.
• Динамическая кластеризация Big Data по паттернам: социальная адаптация, прогнозирование "синдрома отличника", выявление когнитивных стилей.

Экономические параметры

• Стоимость внедрения: 150 руб./пользователь/мес.
• Рынки: образование (45%), корпорации (30%), соцпрограммы (25%).
• Прогноз выручки: 120 млн руб./год (500 000 пользователей).

План разработки (12 месяцев):

Патентная стратегия

• Планируемые заявки:
  • «Способ кластеризации поведенческих паттернов» (2025)
  • «Система динамической адаптации учебного контента» (2025)
  • «Промышленный образец» (2025)
• Торговая марка: «Skills-Panel» (2025)
• Сертификация: Включение в реестр российского ПО (Приказ Минцифры №886)

2. Заявка на грант «СТАРТ-2ИИ»

ИНФОРМАЦИЯ О ПРОЕКТЕ

• Название: Skills-Panel 2.0: AI-рекомендации и социальная интеграция для персонализированного развития
• Английское название: Skills-Panel 2.0: AI-Driven Recommendations and Social Integration for Personalized Growth
• Описание конечного продукта:
  Модуль для прогнозирования карьерных траекторий, интеграции с социальной сетью взаимопомощи и генеративной визуализации будущих сценариев.
  • AI-рекомендации для выравнивания навыков под запросы HR или нахождения идеального направления развития.
  • Социальный движок для подбора пользователей с комплементарными навыками (совместимость 30–70%).
  • 3D-визуализация будущего пользователя через 5 лет на основе анализа усилий.

Технологическая задача

1. Разработка алгоритмов рекомендаций: анализ 120 параметров soft skills и их соответствие требованиям рынка труда; интеграция с tenhunter.ru, hh.ru, LinkedIn.
2. Социальная сеть взаимопомощи: подбор пар/групп по параметрам, игровые механики для совместных заданий.
3. Big Data-анализ эффективности коллабораций: сравнение результатов индивидуального и группового обучения.

Научная новизна

• Метод «динамической комплементарности»: подбор пользователей на основе различий в 30–70% поведенческих паттернов.
• Генеративная визуализация будущего: использование GAN для создания персональных сценариев развития.

Технические требования

Функциональные направления

1. Карьерная аналитика: сопоставление навыков с вакансиями, рекомендации по курсам и стажировкам.
2. Социальный модуль: чат, совместные проекты, рейтинговая система.
3. Визуализация: 3D-аватар будущего «Я», анализ усилий и мотивации.

Экономические параметры

• Стоимость внедрения: 200 руб./пользователь/мес.
• Рынки: вузы и колледжи (40%), корпорации (35%), госпрограммы (25%).
• Ожидаемый охват: 500 000+ пользователей в РФ к 2026 г.

План разработки (18 месяцев):

Патентная стратегия

• Планируются 2 заявки на патенты РФ (2026) по алгоритмам комплементарности и визуализации.
• Сертификация как «социально значимое ПО» (Приказ Минцифры № 1234).

3. Заявка на грант «СТАРТ-3ИИ»

ИНФОРМАЦИЯ О ПРОЕКТЕ

• Название: Skills-Panel 3.0: Прогнозирование глобальных изменений рынка труда и визуализация персонального и коллективного будущего
• Английское название: Skills-Panel 3.0: Global Labor Market Forecasting and Personalized Future Visualization
• Описание конечного продукта:
  Модуль для прогнозирования влияния глобальных трендов (ИИ, автоматизация, климат) на карьерные траектории пользователей. Включает:
  • Генеративную 3D-визуализацию будущего пользователя через 5–10 лет.
  • Анализ совместимости с мировыми рынками труда.
  • Рекомендации по адаптации навыков под изменения в выбранной отрасли.

Технологическая задача

1. Прогнозирование трендов: интеграция данных Всемирного банка, МОТ, LinkedIn; использование моделей ИИ для анализа 50+ глобальных факторов.
2. Персонализированная визуализация: GAN-генерация сценариев развития на основе навыков, целей и рыночных трендов.
3. Социально-экономический анализ: оценка устойчивости карьерных путей к кризисам.

Научная новизна

• Метод «динамического прогнозирования»: учет обратной связи между личными действиями пользователя и глобальными трендами.
• Гибридная визуализация: совмещение данных о навыках, рыночных трендах и психологических паттернах в 3D-моделях.

Технические требования

Функциональные направления

1. Глобальный анализ: влияние автоматизации, green economy, геополитики на профессии.
2. Персональная аналитика: риски и возможности для карьеры пользователя.
3. Визуализация: 3D-аватар в разных средах, влияние деятельности на мир.

Экономические параметры

• Стоимость внедрения: 250 руб./пользователь/мес.
• Рынки: корпорации (40%), вузы и колледжи (30%), госпрограммы (30%).
• Ожидаемый охват: 1 млн пользователей в РФ и СНГ к 2027 г.

План разработки (24 месяца):

Патентная стратегия

• Планируются 3 заявки на патенты РФ (2027) по алгоритмам прогнозирования и визуализации.
• Сертификация как «стратегическое ПО» (Приказ Минцифры № 2025).

4. Список задач для всех грантов (СТАРТ-1,2,3)

• СТАРТ-1ИИ:
  • Автономный модуль для мониторинга и анализа 120 параметров.
  • Виджет-аватар, панель параметров по 12 направлениям, архитектура с отдельным сервером.
  • Кластеризация, визуализация, обратная связь для педагога, настройка сертификатов, безопасность.
• СТАРТ-2ИИ:
  • Модули персонализированных рекомендаций, профориентация, подбор напарников/групп.
  • AI-модуль рекомендаций, социальный модуль, карьерный трекер, рейтинги, визуализация.
• СТАРТ-3ИИ:
  • Прогнозирование глобального развития, моделирование профессиональной и социальной траектории.
  • Генеративная визуализация будущего, глобальный анализ, модули коллаборации, интеграция с внешними системами.

5. Техническое задание (единое для всех этапов)

• Архитектура: 3 сервера (обработка, аналитика, отчеты).
• Безопасность: ГОСТ Р 34.12-2015 + ФЗ-152.
• Нагрузка: 10 000 RPS, 1 млн пользователей.
• Данные и аналитика разделены на персональные и групповые.
• Поддержка интеграции с LMS, API, корпоративными и госпрограммами.
• Возможность локального развертывания и масштабирования.