Кейс: навчальна платформа з AI-асистентом для університету

Коротко: для українського університету ми в команді з іншим розробником створили власну навчальну платформу з AI. З червня по жовтень 2026 вона виросла від пілоту з однієї дисципліни до системи з курсами, тестами, журналом оцінок, розкладом, практикою, підтримкою, модулем вступників і англійською версією. Курси генеруються з силабусів університету, а AI-асистент відповідає студентам лише за матеріалами конкретного предмета.

Клієнт і задача

Клієнт — український університет (назву розкриємо після погодження), який запускав пілот цифрового навчання з AI. Перший етап: спеціальність «Право» і одна дисципліна — «Теорія держави і права». Далі — масштабування на інші предмети й спеціальності.

Потрібна була не збірка з кількох сервісів, а одна система:

курси, модулі, уроки й тести з автоматичною перевіркою;
ролі: студент, викладач, адміністратор, бухгалтер, приймальна комісія;
AI-асистент для студента і AI-помічник для підготовки курсів;
розклад, семестри, практика, документи, повідомлення, підтримка;
окремий потік для вступників.

Обмеження

Спершу бізнес-архітектура. На першій зустрічі домовилися: сутності й зв’язки (курс, когорта, роль, тест, асистент) — раніше за «вау-ефекти» для демо.
Обсяг контенту. 308 силабусів університету і близько 136 предметів з уроками приблизно по 1 200 слів — вручну таке не переносять.
Вартість AI. Генерація й переклад мали бути масовими, відновлюваними й дешевими, а ручні правки — не перезаписуватися при повторному запуску.
Достовірність. Асистент не має вигадувати: відповідь — лише з матеріалів курсу, з посиланням на джерело.
Продакшн без ручних правок. Зміни схеми бази — лише міграціями, деплой — одним скриптом.

Рішення: архітектура і стек

Частина	Технології	Що робить
Інтерфейс	React, TypeScript, Vite, Radix UI, react-i18next	Кабінети студента, викладача й адміністратора українською та англійською
API	NestJS, TypeORM, PostgreSQL	Курси, когорти, тести, оцінки, ролі, розклад, практика, підтримка, вступники
AI-сервіс	Python, pgvector	Індексація матеріалів, пошук, відповіді з цитатами, розбір силабусів, генерація й переклад курсів
Інфраструктура	Docker Compose, nginx, TLS	Образи збираються локально і завантажуються на сервер, бекапи, моніторинг зі сповіщеннями в Telegram

AI-сервіс — окремий шлюз: решта системи не імпортує жодного SDK моделі. За замовчуванням працює Gemini, OpenAI підключається змінною оточення без зміни коду.

Етап 1. MVP: один курс від початку до кінця

Найтонший наскрізний сценарій: викладач створює курс з матеріалами й тестом, записує когорту студентів, студент читає уроки, проходить тест з автоматичною оцінкою й ставить питання асистенту, який відповідає за матеріалами саме цього курсу.

Етап 2. Масовий імпорт курсів

Розбір силабусів у PDF, DOCX, ODT і тексті: лекції, практичні, години, модулі, теми. Застарілі формати .doc і .rtf відхиляються з поясненням, як перезберегти файл, — щоб у згенерованих уроках не з’являлися «кракозябри».
Генерація структури курсу й чернеток уроків. Один предмет — кілька хвилин і близько $0,35 за повною ціною або вдвічі дешевше через пакетний API провайдера з чеканням до доби.
Для кожного згенерованого уроку зберігається модель, версія промпту і сира відповідь — через місяці можна з’ясувати, звідки взявся текст.

Етап 3. Правила для AI-контенту

На запит університету модулі, які згенерував AI, закриті для прямого редагування викладачем. Викладач додає власні модулі вільно, а зміни в AI-модулях і в оцінках подає як запит адміністратору, який погоджує або відхиляє його з коментарем. Так згенерована програма лишається перевірюваним джерелом, а журнал оцінок — цілісним.

Етап 4. Навчальний процес і підтримка

Журнал оцінок, когорти, спеціальності й семестри програми, навчальний план, імпорт розкладів деканату для всіх груп.
Практика: бази практики, щоденники, сесії; бібліотека ресурсів, картки для повторення, повідомлення окремим людям і цілим когортам, нагадування, листи з фірмовим оформленням.
Підтримка: тікети, сповіщення адміністратору в Telegram з AI-чернеткою відповіді, яку можна прийняти одним натисканням або замінити своєю; із того ж бота — задачі в Jira після підтвердження.
Модуль оплат: блокування доступу при заборгованості, одноразова відстрочка на місяць, сторінка з реквізитами.
Віртуальний 3D-симулятор для практичних занять.

Етап 5. Вступники і англійська версія

Модуль «Вступники»: заявки з окремого сайту вступної кампанії одразу потрапляють в адмінку з доступом для приймальної комісії, а публічний AI-асистент на тому сайті працює через API платформи.
Демо-режим лише для читання з вигаданими даними — для показу на лендингу без реальних імен.
Інтерфейс двомовний, паритет перекладів перевіряється типами. Вміст курсів перекладається пакетно з юридичним глосарієм, а AI-асистент відповідає мовою студента.

Хто що робив

Платформу ми розробляли вдвох з іншим розробником через pull request-и і задачі в Jira. Наша зона: модуль вступників і API асистента для лендингу, демо-режим, імпорт розкладів деканату, модуль оплат, блокування AI-контенту й запити на зміни, сповіщення й фірмові листи, мобільна адаптація, англійська версія інтерфейсу, налаштування ESLint у CI і 3D-симулятор практики. Генерацію й переклад курсів, підтримку в Telegram і ядро AI-сервісу вів колега.

Складнощі і як ми їх вирішили

Одна спеціальність записана трьома способами після імпорту з папок. Спеціальність стала окремою таблицею, а семестр — «семестром N програми», а не календарними датами, яких у силабусах немає.
Помилки в силабусах. Парсер не вгадує мовчки: якщо годин не вистачає чи тем більше за заняття, він повертає попередження і позначає, що значення взяте за замовчуванням.
Вартість AI. Повторне завантаження того самого документа не індексується вдруге, а масові операції йдуть через пакетний API за половину ціни, з оцінкою вартості до запуску.
Захист продакшну. Міграції замість ручних правок бази, бекапи, сповіщення в Telegram про диск, пам’ять і контейнери, що перезапускаються, і runbook для операцій.

Результат

Показники використання (кількість студентів, активність, якість відповідей) ми опублікуємо після погодження з університетом. Що вже працює:

одна система замість кількох сервісів: навчання, практика, підтримка, оплати й вступна кампанія;
курси для предметів створюються з силабусів, а не набираються вручну;
асистент відповідає за матеріалами курсу й мовою студента;
адміністратор відповідає на звернення з Telegram за кілька секунд;
продакшн оновлюється одним скриптом.

Обсяг: понад 330 комітів з червня по жовтень 2026, роботи тривають.

Що можна застосувати у вашому бізнесі

Спершу сутності й ролі, потім інтерфейс. Правильна модель даних витримує масштабування з одного курсу на сотню.
AI — через окремий шлюз. Провайдера можна змінити змінною оточення, а не переписуванням системи.
Зберігайте походження AI-контенту: модель, промпт, версію.
AI-чернетка + підтвердження людини — найпростіший спосіб пришвидшити підтримку без ризику.
Масові AI-задачі — пакетно, з оцінкою ціни до старту.

Більше прикладів — у статті про AI-агентів для бізнесу.

Пов’язані послуги і матеріали

Веб-платформи і SaaS і AI-сервіси
Розробка CRM і чат-боти
Проблеми: клієнти довго чекають відповіді, команда тоне в ручній роботі
Пов’язаний кейс: сайт вступної кампанії з AI-асистентом

Хочете власну платформу з AI для навчання чи внутрішніх процесів? Опишіть задачу — запропонуємо перший етап, який можна запустити швидко.

Цифровий AI-університет: навчальна платформа з AI-асистентом і CRM для вступників