Студенты ИТМО создали в России платформу TuneAI для проверки знаний

TuneAI оценивает текстовые и голосовые ответы по загруженным лекциям, презентациям и методичкам. Пользователь может настроить критерии, шкалу и строгость проверки.

Студенты Университета ИТМО Григорий Садовой и Максим Чусовлянов разработали TuneAI, платформу для тестирования по лекциям, презентациям и другим материалам пользователя. Система принимает текстовые и голосовые ответы, сопоставляет их с заданными критериями и показывает, какие темы требуют дополнительной подготовки.

Проект создала команда студенческого open-source клуба CRUDoshleps. Разработчики представили TuneAI на постерной сессии конференции YaC/e-2026 в Москве.

TuneAI проверяет ответы по материалам пользователя

Пользователь формирует собственную библиотеку источников. Материалы можно закрепить за организацией, курсом, тестом или отдельным вопросом. Создатель задания самостоятельно определяет правильный ответ, количество баллов, шкалу и строгость оценки.

Возможность	Как она работает
Типы вопросов	Развернутый и краткий ответ, одиночный или множественный выбор
Формат ответа	Текст или голосовая запись
Основа оценки	Загруженные материалы и заданные автором критерии
Корректировка результата	Преподаватель может вручную изменить оценку

Голос преобразуется в текст перед оцениванием

Если пользователь отвечает голосом, сервис SpeechKit сначала распознает запись. Затем подключенная к платформе модель YandexGPT получает вопрос, ответ, критерии и подходящие фрагменты учебного материала. Для поиска релевантных частей текста разработчики применили векторные представления.

Такой механизм позволяет использовать TuneAI для самостоятельной подготовки к экзаменам и контрольным. Преподаватели могут создавать тесты и просматривать ответы, которые требуют ручной проверки. Разработчики также предусматривают сценарий тренировочных собеседований.

Платформа пока работает как демонстрационный сайт

TuneAI открывается с компьютера и телефона, а исходный код проекта размещен на GitHub для развертывания в собственной инфраструктуре. Команда планирует интеграцию с Moodle и дорабатывает роли студентов, преподавателей, методистов, интервьюеров и администраторов.

Перед использованием результата студенту стоит сопоставить замечания системы с исходной лекцией или методичкой. Преподавателю полезно заранее проверить критерии и вручную разобрать спорные ответы: автоматическая оценка зависит от качества загруженных материалов, формулировки вопроса и установленных правил.