Лабораторные проверяются автоматически
AutoLabSuite автоматизирует проверку лабораторных работ в вузе: студенты сдают через pull request в GitHub или в GitLab вашего вуза, система запускает автопроверки и AI-анализ по рубрике, преподаватель подтверждает прозрачную оценку. Меньше рутины, больше преподавания.
Что видит преподаватель
Работа приходит уже с прогнанными проверками. В рубрике видно, какие критерии оценила модель, а какие остаются за преподавателем: поправить баллы, написать студенту один комментарий, подтвердить оценку.
Почему это важно
Рутинная проверка лабораторных, курсовых и домашних заданий съедает значимую часть рабочего времени преподавателя. Монотонная и плохо автоматизированная, она накапливает усталость и ведёт к выгоранию, а с ростом числа работ падают качество проверки и справедливость оценивания.
Отдельная нагрузка — спорные оценки: без прозрачных критериев и истории сдачи каждая апелляция превращается в поиск доказательств.
Сохранение кадров
Выгорание преподавателей ведёт к текучести и потере опыта кафедры.
Качество обучения
Усталость проверяющего снижает качество обратной связи — и результат студентов.
Справедливость оценивания
Ручные процессы плохо масштабируются и повышают риск ошибок и субъективности.
Ресурсоэффективность
Часы преподавателей уходят на рутину, которую можно автоматизировать.
Git-история каждой сдачи, прозрачные критерии и журнал аудита делают разбор спорной оценки быстрым и доказательным.
Что даёт система
- Сокращает время преподавателя на рутинную проверку.
- Делает критерии и историю изменений оценок прозрачными.
- Даёт формативную обратную связь и персональные рекомендации по каждому критерию рубрики.
- Масштабируется на большие потоки без роста нагрузки на преподавателя.
Как это работает
git push
Студент сдаёт работу pull request'ом в личный репозиторий курса — привычный для разработчика процесс.
Автопроверки
Сборка, тесты и статический анализ запускаются автоматически при каждой сдаче.
AI-анализ по рубрике
Модель проверяет работу по критериям рубрики и готовит черновик оценки с комментариями.
Прозрачная оценка
Преподаватель просматривает, корректирует и подтверждает оценку — студент видит фидбек по каждому критерию.
Чем мы отличаемся
Оценки без тихих пересчётов
Правьте рубрику, когда это нужно: уже подтверждённые оценки не пересчитаются сами. В ряде распространённых платформ правка рубрики задним числом меняет уже проверенные работы. Здесь любое изменение оценки — явное решение преподавателя, с причиной и записью в журнале аудита.
Поверх вашего GitLab
Личные репозитории студентов, сдача через merge request и проверки в GitLab CI самого вуза. Мы не приносим свой хостинг кода и не подменяем ваш. GitHub тоже поддерживается.
Отчёт, построенный из рубрики
Форма отчёта студента повторяет рубрику: секция на каждый критерий, с вложениями. Проверяющий видит работу рядом с критериями, а не листает PDF в поисках нужного места.
Работает у вас
Система устанавливается на инфраструктуре вуза, за её работу по договору отвечает конкретная сторона.
Возможности
Сдача через pull request
Git-native процесс с полной историей каждой сдачи. Работает с GitHub и с self-hosted GitLab вашего вуза.
Rubric-as-code
Критерии оценивания живут файлом в репозитории курса и фиксируются на момент выдачи задания; последующие правки не трогают уже подтверждённые оценки.
AI-ассистированная проверка
Черновик оценки и комментарии по критериям; решение остаётся за преподавателем.
Структурированные отчёты
Отчёт по секциям рубрики с вложениями — прямо в системе.
Роли и права доступа
Студент, лектор, мейнтейнер, администратор — у каждого свой контур.
Журнал аудита
Каждое действие фиксируется — историю решений всегда можно восстановить.
SSO / OIDC
Вход через identity provider университета.
Каждой роли — своё
Студенту
Понятные критерии, быстрый фидбек и оценки без чёрного ящика.
Лектору
Меньше рутины: система готовит проверку, решение принимаете вы.
Мейнтейнеру
Курсы как код: репозитории, задания и workflows под контролем.
Администратору
Пользователи, группы, токены и аудит в одной панели.
Что дальше
- Интеграция LTI 1.3: запуск заданий из курса LMS, синхронизация состава группы, возврат итоговых оценок в журнал.
- Пометка об участии AI для студента: фидбек, подготовленный с ассистентом, будет промаркирован; решение остаётся за преподавателем.
- Поддержка локальной модели: AI-анализ по рубрике сможет работать без внешних AI-сервисов.