ПРОГРЕССМИ

Ключевые инновации: - точный подбор алгоритмом преподавателя под ученика обеспечивает высокую удовлетворенность учеников и более продолжительное обучение; - автоматический анализ уровня знаний и прогресса ученика позволяет преподавателю видеть пробелы в знаниях своих учеников; - автоматический контроль за работой преподавателей (для школ); - маркетплейс учебных материалов и модуль контроля их качества. Через Платформу учатся 250 000+ учеников по всему миру, в т.ч. в США, Германии и Польше

Edvibe 2.0 — инновационная web-платформа (далее - Платформа) для преподавателей и школ иностранных языков с технологичными инструментами на основе алгоритмов искусственного интеллекта, позволяющая кратно повысить качество учебного процесса. Платформа разрабатывается с применением современных стеков технологий, распространяемым по открытым лицензиям (Open Source). Архитектурно Платформа представлена различными слоями, инкапсулирующими в себе различные сервисы и данные. За пользовательское представление (графический интерфейс) отвечает Frontend. Обработка запросов для доступа к данным и манипуляций с ними осуществляется посредством распределенного серверного слоя API (Backend), взаимодействие с которым осуществляется с помощью HTTPS -запросов (REST API). Хранение данных и файлов осуществляется в Data-слое, представленном в виде отдельных сервисов СУБД и File-Storage. Для организации видеосвязи используется специальный сервис Amazon Chime. Вся инфраструктура Платформы размещается в облачных сервисах Amazon AWS. Для разработки, хранения и контроля версий кода применяется GitLab, включая GitLab CI/CD для оперативной доставки кода приложений в целевую среду. Frontend Платформы реализуется на языке программирования JavaScript (включая HTML5 и препроцессоры SCSS) с применением TypeScript-расширения для качественного написания кода, подробной типизации и исключения множества ошибок на стадии разработки. Основным фреймворком для реализации web-страниц портала Платформы является Vue.js. Для реализации маршрутизации применяется расширение Vue-router. Часть приложения Frontend реализуется с применением Vue Server Renderer для организации рендеринга страниц на стороне сервера, что необходимо для SEO-оптимизации и продвижения Платформы в сети. Макеты web-страниц портала разрабатываются опытными дизайнерами в системе макетирования Figma. Для хранения данных пользователей и реализации авторизации применяется специализированный сервис Amazon Cognito, поддерживающий различные варианты (JWT-токены, oAuth, двухфакторная авторизация и т.д.). Также, Amazon Cognito масштабируется до миллионов пользователей и поддерживает авторизацию с помощью социальных поставщиков удостоверений (Apple, Facebook, Google, Amazon), а также поставщиков корпоративных удостоверений на основе SAML 2.0 и OpenID Connect. Серверный слой Backend реализуется на базе микросервисной архитектуры (MSA). Для разработки используется язык программирования C# и платформа Microsoft .NET Core 5 (включая такие технологии, как Entity Framework Core, ML.NET, ASP.NET). Для взаимодействия микросервисов между собой применяются очереди сообщений на базе Apache Kafka. Реализации обмена данными в реальном времени с Frontend осуществляется с помощью web-сокетов. Проксирование запросов в микросервисы осуществляется с помощью web-серверов Nginx. Хранение данных Платформы осуществляется в документо-ориентированной СУБД MongoDB. Для записи, хранения и последующей визуализации журналов (логов) работы Платформы применяется технология Elasticsearch. Разработка и реализация моделей машинного обучения и искусственного интеллекта осуществляется с помощью таких библиотек, как ML.NET, Tenso Flow, Pytorch, Scikit Learn, Pandas, Numpy, для которых в отдельных сервисах используется язык программирования Python. Разработка мобильных приложений ведется на языках Kotlin и Swift для платформ Android и iOS соответственно. Для развертывания приложений, микросервисов и модулей Платформы применяется технология контейнеризации Docker. Пайплайны сборки реализуются с помощью Docker-compose с запуском из GitLab CI/CD. Для масштабирования элементов Платформы планируется применить Kubernetes.