Почему без оценки преподавателей онлайн-школы сжигают деньги (и при чем тут ИИ)

От того, как проходит урок, напрямую зависит экономика школы: удержание учеников, продление подписок и окупаемость инвестиций. Но при масштабировании именно эта зона быстро выходит из-под контроля: а физически проверить сотрудники качества успевают лишь небольшую выборку.

В результате 90–98% уроков остаются непроанализированными. Компания не видит, где преподаватель нарушает методику, где пропадает вовлеченность ученика, а где зарождается выгорание самого учителя. О проблемах чаще узнают постфактум: по падению NPS, росту возвратов или снижению LTV.

Возникает главный вопрос: как объективно оценивать уроки без ущерба для качества, чтобы система работала одинаково для всех преподавателей?

Приветствую! Меня зовут Павел, я основатель платформ livedigital, VLProjects.pro и Teleboss.

Сегодня у онлайн-школ есть почти все: записи занятий, полные транскрипции, данные о поведении учеников и преподавателей. Не хватает только одного — понятного механизма, который превращает эти данные в регулярную и применимую оценку качества уроков. Именно в этом месте система чаще всего сбоит.

И здесь я задался вопросами, почему при таком объеме данных качество обучения по-прежнему остается слепой зоной для бизнеса? И возможно ли построить оценку, которая не зависит от человеческого фактора?

Классическая модель контроля качества в онлайн-образовании формировалась, когда школы были небольшими. Методисты прослушивали часть занятий и давали преподавателю рекомендации. Этот подход выглядит рабочим, пока речь идет о десятках уроков в день.

Но как только школа переходит к сотням и тысячам занятий ежедневно, система начинает давать сбой. Почему?

1. Проверке подлежит лишь 1–3% уроков, и руководство фактически работает вслепую. Решения о найме, обучении, повышении или корректировке методики принимаются на основании неполной картины.

2. Субъективность оценок. Два методиста нередко ставят разные баллы одному и тому же занятию. В крупных школах это приводит к неравномерности требований, конфликтам и недоверию преподавателей к системе контроля качества.

3. Обратная связь доходит до преподавателя слишком поздно. Через неделю или месяц многие детали урока забываются, а ошибки закрепляются. Такой лаг снижает и эффективность методической работы, и мотивацию учителя.

4. Нагрузка на методистов растет быстрее, чем бизнес успевает их нанимать. Большая часть времени уходит не на развитие методик, а на рутинное прослушивание уроков. Это приводит к выгоранию, текучке и дополнительным затратам на обучение новых специалистов.

Появляется системная проблема: компания утрачивает контроль над качеством преподавания, когда оно становится ключевым конкурентным преимуществом, а преподаватель получает слишком мало своевременной и конкретной обратной связи, чтобы развиваться профессионально.

Поэтому отрасль последние годы активно искала способ масштабировать оценку уроков без потери качества. И сегодня такая возможность, наконец, стала реальностью.

Современные алгоритмы могут проверять урок не по фрагментам, а целиком, причем в том объеме, который раньше был невозможен для человеческой команды. Что я имею в виду? Рассказываю.

Сегодня ИИ способен:

Обычно все эти параметры оценки распределяют между методистом, супервайзером, куратором качества. Но даже при выстроенных процессах человек физически не может уделить каждому уроку столько же внимания, сколько уделяет алгоритм. Подробный анализ одного занятия занимает у специалиста 20–40 минут, тогда как ИИ делает это за секунды и одинаково для всех преподавателей.

Это значит, что становится возможным:

ИИ раскрывает те зоны качества преподавания, до которых у методистов просто не доходят руки. Такая система оценки масштабируется вместе со школой, а не ломается под ее ростом.

В обучении оценка часто происходит как бы “на глаз”: нравится занятие или нет, хорошо ли объясняет преподаватель, насколько понятно. ИИ здесь полезен как инструмент точной фиксации моментов, которые человек может легко не заметить.

Методист обычно проверяет занятие целиком: «вроде логично», «в целом ок». ИИ работает иначе: он разбирает урок на части и анализирует, собран ли он как учебный процесс:

— есть ли цель и ввод,

— выстроены ли переходы между темами,

— подводятся ли итоги или занятие обрывается.

Тогда возникает понимание, где именно ломается логика объяснения, даже если общее впечатление выглядит нормальным.

Одна из ключевых проблем в обучении — перекос в монолог. Урок формально проходит, материал озвучивается, тайминг соблюдается, но ученик все это время остается пассивным слушателем. Вовлеченность падает, понимание не проверяется, а преподаватель часто даже не замечает, что диалог давно исчез.

ИИ легко считывает:

— кто говорит больше,

— задаются ли вопросы,

— дается ли время на ответы,

— реагируют ли на инициативу ученика.

Когда преподаватель занимает 80–90% эфирного времени, это уже не субъективная оценка, а зафиксированная метрика. И именно такие перекосы в сторону монолога чаще всего “съедают” вовлеченность даже при качественном и продуманном контенте.

Люди склонны оправдывать резкость усталостью, контекстом или строгим стилем. В результате такие формулировки становятся постоянными, постепенно подтачивая доверие ученика и напрямую влияя на удержание, но остаются незамеченными в отчетах.

Здесь играет на руку тот факт, что ИИ не подвластен эмоциям, поэтому он видит уроки без субъективных перекосов и замечает:

— давление и резкие формулировки,

— игнорирование вопросов,

— чрезмерную критику,

— отсутствие поддержки.

То, что методист обычно замечает только после нескольких переслушиваний, ИИ видит сразу. А до этого момента такие ошибки спокойно масштабируются на десятки и сотни уроков, превращаясь из мелких огрехов в системную проблему, которая снижает качество обучения и стоит компании реальных денег.

Сюда относятся:

— длинные объяснения без примеров,

— перегруженные формулировки,

— потеря тайминга,

— сбивчивая последовательность мыслей.

Это как раз те самые точки роста, которые можно корректировать системно, а не латать отдельные случаи.

Клиенты livedigital для отслеживания работы с учениками используют транскрибацию. Текстовая расшифровка позволяет детально разобрать структуру занятия: как подается материал, насколько логично выстроены объяснения, где возникает диалог, а где внимание учеников начинает снижаться. Преподаватели сами могут анализировать, как они преподносят материал, находить повторяющиеся точки сбоя и оценивать изменения на фактах.

Темп речи, лишние паузы, перебивания, слова-паразиты напрямую влияют на то, как ученик воспринимает урок, но в реальности почти никогда не отслеживаются системно. Обычно это остается на уровне смутного ощущения “что-то было не так”, которое никуда не ложится и не приводит к изменениям.

А вот для ИИ это базовые параметры. Он переводит размытые впечатления в конкретные метрики и показывает, где именно ломается восприятие, пока эта проблема не начала отражаться на оттоке и повторных продажах.

Даже самые продвинутые модели не могут учитывать ряд факторов, которые критичны для качественной педагогической оценки. И если полагаться только на автоматизацию, школа рискует превратиться в машину, не способную заметить важные нюансы, которые влияют на результаты учеников и мотивацию преподавателей.

Здесь я снова говорю про чувства и эмоции, ведь школа (и офлайн, и онлайн формат) — это социальное пространство, где важны живое общение, доверие и атмосфера взаимодействия между людьми. Поэтому здесь очень важно проговорить о слабых местах ИИ.

ИИ видит только текст и поведенческие метрики, но не понимает, почему именно ученик сегодня занимается не так хорошо, как на прошлом уроке.

Нейросеть просто не способна уловить:

Методист же учитывает эти обстоятельства и не воспринимает “тишину” или замедленность ответа как ошибку преподавателя. Если ИИ не видит контекст, он может несправедливо занизить оценку учителя, хотя тот, наоборот, проявил максимум мягкости и поддержки в сложной ситуации.

Иногда урок выглядит хаотичным, разговорным, отходящим от структуры, но именно в этом рождается продуктивная работа.

Например:

Для ИИ это нарушение сценария. Для методиста — правильная реакция на живую группу.

Алгоритм фиксирует формальные отклонения и трактует их как снижение качества, а школа получает ложный сигнал, будто преподаватель не управляет уроком. Хотя на самом деле он делает именно то, что удерживает учеников.

Хорошие преподаватели часто отходят от чек-листа: меняют порядок объяснения, предлагают свои упражнения, адаптируют язык под конкретного ученика.

Это не ошибка — это профессионализм.

Но ИИ обучен на стандартах и паттернах, поэтому любое оригинальное решение воспринимает как нарушение:

Так можно “задушить” сильных преподавателей. И если школа будет ориентироваться только на ИИ-баллы, она лишится тех, кто делает лучшие образовательные результаты.

ИИ может анализировать тон, но не понимает:

Для ученика это ключевые факторы для продолжения обучения. Эмоциональная связь с преподавателем напрямую связана с тем, захочет ли учащийся возвращаться на уроки.

Но харизму нельзя посчитать. Это тонкость, которую улавливает только человек. Если выбросить этот компонент из оценки, получится система, которая идеально меряет технику, но ничего не понимает про качество взаимоотношений, а значит, про потенциал удержания.

Поэтому замена методиста невозможна. Ведь качество преподавания — это смесь техники и человеческого фактора, и только сочетание ИИ и экспертизы дает рабочую модель контроля.

Можно с уверенностью сказать, что будущее оценки качества — это нормальное разделение ролей, где каждый делает то, что у него получается лучше всего. ИИ берет на себя массовую и регулярную аналитику, а люди работают с выводами, решениями и развитием, где важны контекст, опыт и ответственность. Как это выглядит?

В реальности качественную оценку невозможно делать выборочно. Пока смотрят 2–3 урока, остальное обучение живет своей жизнью.

ИИ решает именно эту проблему, обрабатывая все занятия без исключений:— фиксирует риски и отток,— выставляет понятные метрики,— собирает отчеты,— показывает динамику по времени.

Важно понимать, что ИИ не оценивает людей, он анализирует процессы и паттерны. Это делает картину устойчивой и сравнимой от урока к уроку.

Обычно методист тратит большую часть времени на рутину: просмотры, переслушивания, заметки, ручные отчеты. В новой модели он будет работать иначе, ведь ИИ подсказывает, куда смотреть:— спорные или пограничные случаи,— нестандартные форматы занятий,— сильные преподаватели с потенциалом роста,— точки для обновления методик.

Вместо контроля ради контроля появляется нормальная экспертная работа.

Одна из главных проблем обучения — запоздалая обратная связь. Комментарии раз в месяц или квартал почти не влияют на качество: момент уже упущен.

ИИ дает фидбэк после каждого занятия коротко, по делу, без оценочных суждений. Это снижает тревожность и превращает обратную связь в инструмент развития.

Приведу в пример исследование, в котором ИИ использовали для оценки, как преподаватель дает обратную связь ученику, в частности, умеет ли он подхватывать и развивать мысль студента. Модель определяла, насколько ответ лектора связан с репликой ученика, а также анализировала качество вопросов и соотношение времени речи преподавателя и учащегося.

Результаты показали, что педагоги, получавшие обратную связь, уже на третью неделю работы заметно чаще использовали вопросы и приемы вовлечения. Одновременно выросли показатели обучения и удовлетворенности студентов по сравнению с контрольной группой.

Руководителю нужно понимать, что происходит с людьми: кто стабильно растет, где накапливается усталость, у кого падает вовлеченность и в какой момент эти сигналы начинают превращаться в отток и потери для бизнеса.

Системная аналитика дает ответы:

— кто показывает устойчивый рост и развитие,

— кто входит в зону риска и нуждается в поддержке,

— где проявляются ранние признаки выгорания,

— кто готов к расширению роли, повышению или новым задачам.

В livedigital аналитика встроена прямо в процесс проведения занятий и работает как система раннего обнаружения проблем. Отчет подсвечивает конкретные отклонения в обучении: где уроки системно превращаются в монолог, падает активность, нарушается структура или накапливаются признаки усталости у преподавателя.

Такие сигналы видны сразу на уровне учителя, ученика или всей команды. Руководитель понимает не только, что просело, но и почему. Это позволяет реагировать точечно: поддерживать, дообучать или менять подход, а не разбирать последствия, когда отток и падение метрик уже произошли.

В результате отчет становится инструментом, который помогает удерживать качество преподавания под контролем и предотвращать потери до того, как они начинают стоить бизнесу денег.

ИИ не заменяет методистов, преподавателей или руководителей. Он убирает то, что люди делают хуже всего:

— монотонную проверку,

— субъективные оценки,

— редкую и запоздалую обратную связь.

В итоге выигрывают все: качество обучения растет, нагрузка снижается, а решения начинают опираться на данные, а не ощущения.

В условиях масштабирования обучения качество больше нельзя держать на ручных проверках. Когда уроков становится сотни и тысячи, субъективная оценка перестает работать: слишком поздно, слишком выборочно и слишком дорого.

ИИ меняет саму модель контроля качества: из разовых проверок он делает постоянный процесс, из интуитивных выводов — измеримые сигналы, из запоздалой реакции — раннее выявление проблем. Это не про замену людей, а про освобождение их от рутины и возврат фокуса на развитие, методику и работу с людьми.

Компании, которые выстраивают такую систему, получают устойчивое качество обучения, прозрачные управленческие решения и честную обратную связь для преподавателей еще до того, как ошибки начинают стоить денег, репутации и доверия учеников.

Расскажите, как в вашей школе происходит оценка качества преподавания? Методисты тонут в рутине или уже начинают работать в паре с ИИ? Жду ваших ответов в комментариях.