Skill Booster: ИИ и образование pinned «Как наша разработка помогает edtech в том,чтобы сокращать бизнесу косты в такое непростое время? Ответ: AI - автофидбэки с высокой степенью персонализации и расширенным ревью заданий. А конкретно: 1. Автофидбэки с тонкими настройками на формы свободного…»
Почему инженеры ненавидят корпоративное обучение и как это исправить
За последние месяцы мы провели более 100 интервью с CTO, L&D и HR-руководителями. Картина везде похожая: компании инвестируют в обучение soft skills, отправляют инженеров на тренинги, но изменений в работе команд не происходит.
У инженера горит дедлайн, в продакшене критические баги, а HR направляет его на двухдневный тренинг по «активному слушанию». Естественно, мозг сопротивляется такому распределению приоритетов.
При этом тот же инженер может до глубокой ночи изучать новую технологию, смотреть конференции и читать документацию, если это поможет решить текущую задачу. Разница в мотивации очевидна.
Как работает эффективное обучение
Пример из нашей практики: команда столкнулась с проблемой внедрения автотестов. Вместо отправки на общий курс «автоматизация тестировния» на пол года, мы им предоставили тренажер "автотетсты Playwright" . Инженеры сами нашли нужные материалы, изучили подходы на основе кейсов и сразу применили на практике. Результат закрепился намертво, потому что был привязан к реальной задаче. Про тренажер они конечно не забыли: кто-то втянулся и проходит его лежа в кровати перед сном, кто-то оставил до возникновения следующей боли.
С soft skills принцип тот же. Вместо абстрактного курса по лидерству дайте инженеру возглавить технически сложный проект и обеспечьте менторскую поддержку в процессе. Таким образом и работает наш симулятор. Навыки разовьются естественным образом через практику, где инженер забывает что он вообще учиться.
Модель ADKAR: пять этапов принятия изменений
Эффективная модель внедрения обучения включает пять последовательных этапов:
1. Осведомленность (Awareness)
Сотрудники должны понимать, зачем нужно обучение. Не абстрактное «для развития компании», а конкретное: какую техническую или бизнес-проблему решаем, какие метрики улучшаем.
2. Желание (Desire)
Покажите личную выгоду каждому участнику. Разработчику объясните, как новые практики ускорят его работу и снизят количество багов. Тимлиду - как увольнять так, чтобы остаться хорошим (особенно если в команде есть кого уволить и это тимлиду не очень приятно)
3. Знание (Knowledge)
Само обучение должно приносить удовольствие. Во времени доминирования тик-токов и рилсов, скучные длинные курсы будут проигрывать пусть и маленьким, но интересным и практико-ориентированным тренингам.
4. Способность (Ability)
Обеспечьте поддержку при первых попытках применить навыки. Когда человек столкнется с трудностями на практике, он должен знать, к кому обратиться за помощью. Убедитесь, что даже при наличии ИИ-ассистентов на обучении, препод все равно "стоит за спиной")
5. Закрепление (Reinforcement)
Одного курса недостаточно. Навык формируется через месяцы практики. Нужна система микрообучения, напоминаний и дополнительных материалов. Интересный бизнес-кейсовый тренажер, доступный всегда и везде - это лучший выход внедрить привычку повторять.
Большинство организаций фокусируется только на третьем этапе — самом обучении. Первые два этапа (создание мотивации) и последние два (поддержка применения) остаются без внимания. Результат предсказуем: низкая эффективность инвестиций в обучение.
Наш подход в Инженеркатех и PumpRoom
Мы создаем обучение через реальные проекты и бизнес-симуляции. Тем самым покрывая все этапы. Инженеры учатся, потому что без новых знаний задачу не решить. Мы используем микрообучение, иммерсивный подход и бизнес- кейсы, к которым можно вернуться в момент необходимости.
Главный принцип: обучение работает, когда человек понимает, зачем ему это лично — не для галочки в HR-отчете, а для решения его собственных профессиональных задач.
Что думаете?:)
За последние месяцы мы провели более 100 интервью с CTO, L&D и HR-руководителями. Картина везде похожая: компании инвестируют в обучение soft skills, отправляют инженеров на тренинги, но изменений в работе команд не происходит.
У инженера горит дедлайн, в продакшене критические баги, а HR направляет его на двухдневный тренинг по «активному слушанию». Естественно, мозг сопротивляется такому распределению приоритетов.
При этом тот же инженер может до глубокой ночи изучать новую технологию, смотреть конференции и читать документацию, если это поможет решить текущую задачу. Разница в мотивации очевидна.
Как работает эффективное обучение
Пример из нашей практики: команда столкнулась с проблемой внедрения автотестов. Вместо отправки на общий курс «автоматизация тестировния» на пол года, мы им предоставили тренажер "автотетсты Playwright" . Инженеры сами нашли нужные материалы, изучили подходы на основе кейсов и сразу применили на практике. Результат закрепился намертво, потому что был привязан к реальной задаче. Про тренажер они конечно не забыли: кто-то втянулся и проходит его лежа в кровати перед сном, кто-то оставил до возникновения следующей боли.
С soft skills принцип тот же. Вместо абстрактного курса по лидерству дайте инженеру возглавить технически сложный проект и обеспечьте менторскую поддержку в процессе. Таким образом и работает наш симулятор. Навыки разовьются естественным образом через практику, где инженер забывает что он вообще учиться.
Модель ADKAR: пять этапов принятия изменений
Эффективная модель внедрения обучения включает пять последовательных этапов:
1. Осведомленность (Awareness)
Сотрудники должны понимать, зачем нужно обучение. Не абстрактное «для развития компании», а конкретное: какую техническую или бизнес-проблему решаем, какие метрики улучшаем.
2. Желание (Desire)
Покажите личную выгоду каждому участнику. Разработчику объясните, как новые практики ускорят его работу и снизят количество багов. Тимлиду - как увольнять так, чтобы остаться хорошим (особенно если в команде есть кого уволить и это тимлиду не очень приятно)
3. Знание (Knowledge)
Само обучение должно приносить удовольствие. Во времени доминирования тик-токов и рилсов, скучные длинные курсы будут проигрывать пусть и маленьким, но интересным и практико-ориентированным тренингам.
4. Способность (Ability)
Обеспечьте поддержку при первых попытках применить навыки. Когда человек столкнется с трудностями на практике, он должен знать, к кому обратиться за помощью. Убедитесь, что даже при наличии ИИ-ассистентов на обучении, препод все равно "стоит за спиной")
5. Закрепление (Reinforcement)
Одного курса недостаточно. Навык формируется через месяцы практики. Нужна система микрообучения, напоминаний и дополнительных материалов. Интересный бизнес-кейсовый тренажер, доступный всегда и везде - это лучший выход внедрить привычку повторять.
Большинство организаций фокусируется только на третьем этапе — самом обучении. Первые два этапа (создание мотивации) и последние два (поддержка применения) остаются без внимания. Результат предсказуем: низкая эффективность инвестиций в обучение.
Наш подход в Инженеркатех и PumpRoom
Мы создаем обучение через реальные проекты и бизнес-симуляции. Тем самым покрывая все этапы. Инженеры учатся, потому что без новых знаний задачу не решить. Мы используем микрообучение, иммерсивный подход и бизнес- кейсы, к которым можно вернуться в момент необходимости.
Главный принцип: обучение работает, когда человек понимает, зачем ему это лично — не для галочки в HR-отчете, а для решения его собственных профессиональных задач.
Что думаете?:)
❤4🔥3👍2
За 2 дня навайбкодила интерактивный тренажёр вместо 3 месяцев разработки. Себестоимость: 0 рублей
Привет, на связи Фаря, CPO Pumproom.
Раньше я думала, что интерактивные тренажёры — это дорого и долго. Сейчас делаю их за выходные без единого разработчика. Делюсь технологией, которая изменила наш подход к созданию учебного контента.
Как было раньше
Вариант "люкс": методист неделю придумывает концепцию → дизайнер рисует макеты → разработчик кодит месяц. Итог: 300-500К рублей и молитвы, чтобы преподавателю понравилось.
Вариант "эконом": методист что-то накидывает в PowerPoint, студенты засыпают на третьем слайде.
Главная проблема — всё ограничено опытом и фантазией конкретного методиста. А что если он никогда не видел крутых интерактивных механик?
Как делаю сейчас
Шаг 1: Анализ и генерация идей
- Загружаю материалы преподавателя в ИИ
- Промпт: "Вот учебный материал по [тема]. Предложи 10 вариантов интерактивной визуализации для максимального вовлечения студентов"
- ИИ выдаёт идеи, о которых я бы никогда не подумала
Шаг 2: Реализация
- Выбираю лучшую идею
- Промпт: "Сгенерируй интерактивный тренажёр по этой концепции. Требования: [дизайн, механики, адаптивность]"
- За час получаю рабочий код
Автоматизация: наш разработчик сделал автодеплой в LMS. Копирую код → вставляю в форму → тренажёр уже в курсе.
Конкретный пример
Преподаватель дал сухую теорию по финансовому моделированию. Методист предложил бы тест или кейс.
ИИ предложил интерактивный симулятор стартапа, где студент в реальном времени видит, как его решения влияют на cash flow. Студенты залипают на часы.
Что изменилось кардинально
Скорость: 2 дня вместо 3 месяцев
Бюджет: 0 рублей вместо 300-500К
Качество идей: ИИ видел тысячи образовательных механик, я — десятки
Масштабирование: теперь можем делать интерактив для каждого модуля, а не только для "важных"
Результаты
- Вовлеченность вырос с 67% до 89%
- Время на создание курса сократилось в 5 раз
- NPS преподавателей поднялся на 32 пункта
- Процесс теперь встроен в наш стандарт разработки
А преподы радуются, как дети ей богу. Это для меня один из самых топовых индикаторов, что мы делаем что то крутое, что нравится экспертам. Пример, на скрине
Честно о проблемах
- Иногда ИИ генерирует слишком сложные механики — приходится упрощать
- Иногда занимает время на вычесывание
- Нужна проверка на педагогическую целесообразность
Но это всё решаемо и не отменяет главного - барьер входа в создание качественного интерактивного контента упал до нуля.
Кто ещё экспериментирует с ИИ в образовании? Какие механики лучше всего заходят вашим студентам?
Привет, на связи Фаря, CPO Pumproom.
Раньше я думала, что интерактивные тренажёры — это дорого и долго. Сейчас делаю их за выходные без единого разработчика. Делюсь технологией, которая изменила наш подход к созданию учебного контента.
Как было раньше
Вариант "люкс": методист неделю придумывает концепцию → дизайнер рисует макеты → разработчик кодит месяц. Итог: 300-500К рублей и молитвы, чтобы преподавателю понравилось.
Вариант "эконом": методист что-то накидывает в PowerPoint, студенты засыпают на третьем слайде.
Главная проблема — всё ограничено опытом и фантазией конкретного методиста. А что если он никогда не видел крутых интерактивных механик?
Как делаю сейчас
Шаг 1: Анализ и генерация идей
- Загружаю материалы преподавателя в ИИ
- Промпт: "Вот учебный материал по [тема]. Предложи 10 вариантов интерактивной визуализации для максимального вовлечения студентов"
- ИИ выдаёт идеи, о которых я бы никогда не подумала
Шаг 2: Реализация
- Выбираю лучшую идею
- Промпт: "Сгенерируй интерактивный тренажёр по этой концепции. Требования: [дизайн, механики, адаптивность]"
- За час получаю рабочий код
Автоматизация: наш разработчик сделал автодеплой в LMS. Копирую код → вставляю в форму → тренажёр уже в курсе.
Конкретный пример
Преподаватель дал сухую теорию по финансовому моделированию. Методист предложил бы тест или кейс.
ИИ предложил интерактивный симулятор стартапа, где студент в реальном времени видит, как его решения влияют на cash flow. Студенты залипают на часы.
Что изменилось кардинально
Скорость: 2 дня вместо 3 месяцев
Бюджет: 0 рублей вместо 300-500К
Качество идей: ИИ видел тысячи образовательных механик, я — десятки
Масштабирование: теперь можем делать интерактив для каждого модуля, а не только для "важных"
Результаты
- Вовлеченность вырос с 67% до 89%
- Время на создание курса сократилось в 5 раз
- NPS преподавателей поднялся на 32 пункта
- Процесс теперь встроен в наш стандарт разработки
А преподы радуются, как дети ей богу. Это для меня один из самых топовых индикаторов, что мы делаем что то крутое, что нравится экспертам. Пример, на скрине
Честно о проблемах
- Иногда ИИ генерирует слишком сложные механики — приходится упрощать
- Иногда занимает время на вычесывание
- Нужна проверка на педагогическую целесообразность
Но это всё решаемо и не отменяет главного - барьер входа в создание качественного интерактивного контента упал до нуля.
Кто ещё экспериментирует с ИИ в образовании? Какие механики лучше всего заходят вашим студентам?
❤3👍3🔥2
Иммерсивное обучение
Представьте: вместо скучной инструкции "вы руководитель проекта" — вы получаете реальный проект, команду, дедлайны и бюджет. Ошибки не приведут к увольнению, но эмоции и стресс — как настоящие.
Что делает обучение по-настоящему иммерсивным:
- Непрерывный опыт и единая история
- Реальные последствия каждого решения
- Временное давление и дедлайны
- Настоящие эмоции: стресс, радость победы, разочарование
Почему это работает?
Мозг лучше запоминает то, что мы прожили. После иммерсивного тренинга у человека появляется "мышечная память" правильных действий в сложных ситуациях.
VR-очки и AI - это круто, но главное - эмоциональная включенность. Когда участник переживает за результат так же, как в реальной работе.
В Инженеркатех мы создаем образовательный опыт, где сотрудники не изучают кейсы - они их проживают. Сложнее в разработке, но результат того стоит.
А вы пробовали иммерсивные форматы в обучении?
Представьте: вместо скучной инструкции "вы руководитель проекта" — вы получаете реальный проект, команду, дедлайны и бюджет. Ошибки не приведут к увольнению, но эмоции и стресс — как настоящие.
Что делает обучение по-настоящему иммерсивным:
- Непрерывный опыт и единая история
- Реальные последствия каждого решения
- Временное давление и дедлайны
- Настоящие эмоции: стресс, радость победы, разочарование
Почему это работает?
Мозг лучше запоминает то, что мы прожили. После иммерсивного тренинга у человека появляется "мышечная память" правильных действий в сложных ситуациях.
VR-очки и AI - это круто, но главное - эмоциональная включенность. Когда участник переживает за результат так же, как в реальной работе.
В Инженеркатех мы создаем образовательный опыт, где сотрудники не изучают кейсы - они их проживают. Сложнее в разработке, но результат того стоит.
А вы пробовали иммерсивные форматы в обучении?
❤2🔥2👍1
Друзья, привет!
Команда PumpRoom , ИИ сервис автопроверок заданий для обучения, с новостями!
1. У нас теперь есть полная документация всех наших возможностей
2. Интеграция стала еще проще благодаря готовой SDK
3. Также мы пересмотрели тарифы и учли возможность подключения LLM провайдеров РФ.
Зарегистрироваться на демо можно тут
Команда PumpRoom , ИИ сервис автопроверок заданий для обучения, с новостями!
1. У нас теперь есть полная документация всех наших возможностей
2. Интеграция стала еще проще благодаря готовой SDK
3. Также мы пересмотрели тарифы и учли возможность подключения LLM провайдеров РФ.
Зарегистрироваться на демо можно тут
military-oil-b4b on Notion
Документация | Notion
ИИ-ассистент и перечень функций
👍2🔥2
Как оптимизировать расходы на разработку образовательного продукта без потери качества?
Время экспертов — одно из самых дорогих составляющих затрат. Senior-разработчик, который отвечает на вопросы "почему не компилируется" или "что значит эта ошибка", стоит компании слишком дорого. Потому что саппортить студента приходится не только ему, но и всем вокруг — методистам, продажам, саппорту.
Препод не отвечает, кто за ним бегает? Правильно, вся команда.
ИИ-ассистенты закрывают эту боль — объясняют ошибки, помогают с отладкой, дают контекстные подсказки. Эксперт занимается действительно сложными кейсами и развитием программы.
Теперь о цифрах. Проверка одного задания по рынку стоит от 100 до 350 рублей. Сложный проект — 1000-1500 рублей. Качественная проверка через ИИ — от 9 до 20-30 рублей даже для очень объемных заданий. Разница между 100 и 9 рублями — это больше чем в 10 раз.
Заменить 90% работы наставников на ИИ — это не фантастика, это уже работает. При этом качество не падает, а растет — каждый студент получает развернутый персонализированный фидбек, а не просто "принято" от уставшего проверяющего. На скриншоты реальные отзывы студентов ИнженеркаТех.
Эта цепочка тянет за собой следующий момент — масштабирование. Запустить поток на 50 человек - нужно 2 проверяющих. На 500 человек - уже 20. При том, что из всех 20 только пару действительно ответственные. А качество при этом они воспроизводят разное. Кто-то старается, пишет развернутый фидбек, а кто-то просто "принято".
Автоматизация проверки работает одинаково эффективно для любого количества студентов. Причем проверяет не только код, но и текстовые работы, презентации, технические задания. С анализом логики, персонализированной обратной связью и даже распознаванием нестандартных решений.
Скорость внедрения тоже влияет на экономику. Полгода разрабатывать собственное решение или встроить готовое через iframe за день? Ответ очевиден.
Важный момент — студенты от такой оптимизации только выигрывают. Мгновенная обратная связь вместо ожидания проверки днями. Помощь 24/7 вместо "преподаватель ответит завтра". Возможность учиться в своем темпе без оглядки на расписание ментора.
PumpRoom (https://pumproom.tech/) - комплексное коробочное ИИ решение для образования может помочь внедрить ИИ в образовательный продукт быстро и начать экономить уже сейчас
Время экспертов — одно из самых дорогих составляющих затрат. Senior-разработчик, который отвечает на вопросы "почему не компилируется" или "что значит эта ошибка", стоит компании слишком дорого. Потому что саппортить студента приходится не только ему, но и всем вокруг — методистам, продажам, саппорту.
Препод не отвечает, кто за ним бегает? Правильно, вся команда.
ИИ-ассистенты закрывают эту боль — объясняют ошибки, помогают с отладкой, дают контекстные подсказки. Эксперт занимается действительно сложными кейсами и развитием программы.
Теперь о цифрах. Проверка одного задания по рынку стоит от 100 до 350 рублей. Сложный проект — 1000-1500 рублей. Качественная проверка через ИИ — от 9 до 20-30 рублей даже для очень объемных заданий. Разница между 100 и 9 рублями — это больше чем в 10 раз.
Заменить 90% работы наставников на ИИ — это не фантастика, это уже работает. При этом качество не падает, а растет — каждый студент получает развернутый персонализированный фидбек, а не просто "принято" от уставшего проверяющего. На скриншоты реальные отзывы студентов ИнженеркаТех.
Эта цепочка тянет за собой следующий момент — масштабирование. Запустить поток на 50 человек - нужно 2 проверяющих. На 500 человек - уже 20. При том, что из всех 20 только пару действительно ответственные. А качество при этом они воспроизводят разное. Кто-то старается, пишет развернутый фидбек, а кто-то просто "принято".
Автоматизация проверки работает одинаково эффективно для любого количества студентов. Причем проверяет не только код, но и текстовые работы, презентации, технические задания. С анализом логики, персонализированной обратной связью и даже распознаванием нестандартных решений.
Скорость внедрения тоже влияет на экономику. Полгода разрабатывать собственное решение или встроить готовое через iframe за день? Ответ очевиден.
Важный момент — студенты от такой оптимизации только выигрывают. Мгновенная обратная связь вместо ожидания проверки днями. Помощь 24/7 вместо "преподаватель ответит завтра". Возможность учиться в своем темпе без оглядки на расписание ментора.
PumpRoom (https://pumproom.tech/) - комплексное коробочное ИИ решение для образования может помочь внедрить ИИ в образовательный продукт быстро и начать экономить уже сейчас
👍3🔥2
ИИ уже работает на реальных курсах! Но, как внедрить ИИ в обучение без разочарований? Давайте начнем сразу с кейсов!
Мы собрали практиков, которые уже получили результаты от внедрения ИИ в образовании, будет очень насыщенно:
• Можно ли доверить проверку заданий искусственному интеллекту?
• Где ИИ справляется лучше преподавателя, а где – нет
• Как внедрить автоматический фидбэк так, чтобы не отпугнуть студентов
• Честные цифры: экономия времени vs падение качества
• Почему «ЧатGPT в соседней вкладке» – это ещё не внедрение
• Что выгоднее: готовые решения или свои модели
• Польза и вред ИИ. Опасности и подводные камни — на примере кейсов «взлома» моделей.
Наши эксперты готовы поделиться своим опытом
• Фарида Рословец — 12+ лет в технологиях, запускала новые продукты в EdTech в крупных школах и в стартапа с минимальными бюджетами. Сейчас занимается полным циклом создания образовательных систем с внедрением ИИ
• Владимир Казаков — Опыт в T&D более 15 лет. Занимаюсь разработкой и внедрением систем обучения, от выявления потребностей и до решения задач бизнеса.
➡️ Регистрируйтесь на сайте – https://pumproom.tech/meetup_31_07_25
участие бесплатно
📆 31 июля в 19:00 по Москве
Мы собрали практиков, которые уже получили результаты от внедрения ИИ в образовании, будет очень насыщенно:
• Можно ли доверить проверку заданий искусственному интеллекту?
• Где ИИ справляется лучше преподавателя, а где – нет
• Как внедрить автоматический фидбэк так, чтобы не отпугнуть студентов
• Честные цифры: экономия времени vs падение качества
• Почему «ЧатGPT в соседней вкладке» – это ещё не внедрение
• Что выгоднее: готовые решения или свои модели
• Польза и вред ИИ. Опасности и подводные камни — на примере кейсов «взлома» моделей.
Наши эксперты готовы поделиться своим опытом
• Фарида Рословец — 12+ лет в технологиях, запускала новые продукты в EdTech в крупных школах и в стартапа с минимальными бюджетами. Сейчас занимается полным циклом создания образовательных систем с внедрением ИИ
• Владимир Казаков — Опыт в T&D более 15 лет. Занимаюсь разработкой и внедрением систем обучения, от выявления потребностей и до решения задач бизнеса.
участие бесплатно
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
❤2👍1🔥1
Forwarded from PUMPROOM.TECH
🎬 Запись митапа "ИИ в EdTech: практические инструменты для создателей обучения" готова!
Вчера 70+ человек узнали, как сократить проверку заданий с 1 часа до 20 секунд.
🎁 Бонус для зрителей от Фариды Рословец: 100 автопроверок заданий БЕСПЛАТНО! Просто запросите демо по кнопке на сайте.
Вчера 70+ человек узнали, как сократить проверку заданий с 1 часа до 20 секунд.
🎁 Бонус для зрителей от Фариды Рословец: 100 автопроверок заданий БЕСПЛАТНО! Просто запросите демо по кнопке на сайте.
Skill Booster: ИИ и образование pinned «🎬 Запись митапа "ИИ в EdTech: практические инструменты для создателей обучения" готова! Вчера 70+ человек узнали, как сократить проверку заданий с 1 часа до 20 секунд. 🎁 Бонус для зрителей от Фариды Рословец: 100 автопроверок заданий БЕСПЛАТНО! Просто запросите…»
Друзья, скучали? У нас есть большие обновления!
Что нового в PumpRoom Tech:
→ Теперь можно подключать свою базу знаний, чтобы ИИ-автопроверка или тьютор опирались на ваши материалы курса, чтобы качество ответов стало еще лучше и не взывало сомнений.
→ В раздел "Интеграции" добавили отдельную вкладку для Геткурс, чтобы интеграция была легкой.
→ Протестировать сервис стало еще проще. Первые 50 запросов на любые функции доступны в бесплатном демо. Без звонков менеджерам, без танцев с бубном.
Зарегистрироваться и попробовать можно самостоятельно: https://pumproom.tech/
Что нового в PumpRoom Tech:
→ Теперь можно подключать свою базу знаний, чтобы ИИ-автопроверка или тьютор опирались на ваши материалы курса, чтобы качество ответов стало еще лучше и не взывало сомнений.
→ В раздел "Интеграции" добавили отдельную вкладку для Геткурс, чтобы интеграция была легкой.
→ Протестировать сервис стало еще проще. Первые 50 запросов на любые функции доступны в бесплатном демо. Без звонков менеджерам, без танцев с бубном.
Зарегистрироваться и попробовать можно самостоятельно: https://pumproom.tech/
pumproom.tech
PumpRoom – AI-платформа для мгновенной проверки заданий и поддержки студентов
Сократите расходы на команду наставников ИИ-платформой PumpRoom: проверка задач за секунды, понятные разборы, 24/7. Работает с любыми платформами и фреймворками.
❤5🔥4
Skill Booster: ИИ и образование pinned «Друзья, скучали? У нас есть большие обновления! Что нового в PumpRoom Tech: → Теперь можно подключать свою базу знаний, чтобы ИИ-автопроверка или тьютор опирались на ваши материалы курса, чтобы качество ответов стало еще лучше и не взывало сомнений. → В…»