Масштаб охвата преподавателя с ИИ
Калькулятор оценивает, во сколько раз ИИ-ассистенты увеличивают число студентов, которых преподаватель способен качественно сопровождать, сохраняя индивидуальный подход.
- Что вы получите
- Ключевое итоговое значение и дополнительные показатели с краткой интерпретацией.
- Тип результата
- Коэффициент масштаба
- Обработка данных
- Все расчёты выполняются локально в браузере. Введённые значения не отправляются на сервер.
Исходные данные и результат
Масштаб охвата преподавателя с ИИ
Образовательная платформа Ивикса — результат расчёта
- Охват с ИИ
- 60 студентов
- Прирост
- 2.0×
Формулы предназначены для предварительной оценки и образовательного анализа. Точность результата зависит от исходных данных и принятых допущений.
Модель 1.0.0 · методика 1.0.0 · параметры 2026-07 · Предварительная методика
Формулы расчёта
- Охват с ИИ = Базовый охват × (1 + Автоматизация рутины / 100 × Множитель)
- Прирост, раз = Охват с ИИ / Базовый охват
Методологическая основа
- Bloom B. The 2 Sigma Problem. Educational Researcher, 1984.
- UNESCO. AI and education: Guidance for policy-makers, 2021.
Источники приводятся как методологическая основа. Конкретные коэффициенты и допущения могут отличаться от исходных публикаций.
Методика и ограниченияБыстрый расчёт · Предварительная методика
Тип инструмента
Быстрый расчёт
Назначение
Планирование охвата и штатной нагрузки.
Какую задачу решает
Оценить, сколько студентов преподаватель может сопровождать при частичной ИИ-поддержке.
Модель
Модель пропускной способности: фонд времени делится на удельные затраты.
Чего инструмент не определяет
- Не подтверждает сохранение качества сопровождения при росте охвата
- Не является нормативом нагрузки
Допущения
- Качество сопровождения не зависит от числа студентов — сильное допущение
- Доля автоматизации задаётся пользователем
Ограничения
- Нелинейный рост издержек координации не учитывается
- Требуется проверка на собственных данных
Характер данных: результат основан на введённых пользователем количественных значениях без шкал самооценки.
Методические предупреждения
- Допущение об эффекте ИИ. Величина эффекта ИИ задаётся пользователем или сценарным коэффициентом, а не измеряется.
- Требуется локальная калибровка. Перед управленческим использованием коэффициенты нужно заменить собственными данными.
Источники
- Bloom B. The 2 Sigma Problem. Educational Researcher, 1984.
- UNESCO. AI and education: Guidance for policy-makers, 2021.
Модель 1.0.0 · методика 1.0.0 · параметры 2026-07 · Предварительная методика
Методическая проверка: 26.07.2026 · Методическая группа образовательной платформы Ивикса. Модель опубликована как предварительная: структура расчёта согласована, параметры не калиброваны на локальных данных.
Связанные калькуляторы
Автор концепции — к.э.н. Шатохин С.С. Адрес страницы: https://learn.iwxa.ru/calculators/masshtab-prepodavatelya/.
6 категорий · Образовательная платформа Ивикса.