Актуальность Сокращение случаев мошенничества со стороны поступающих при сдаче вступительных испытаний Проблема Качественный прием позволяет улучшать контингент поступающих, что в свою очередь позволяет сократить количество отчислений и улучшить качество образования в целом Цель Обеспечение качественного приема вступительных испытаний для поступающих в университет Задачи 1 Показатели по цели «Обеспечение качественного приёма вступительных испытаний» Качество оценки знаний: • Коэффициент согласованности оценок — уровень совпадения результатов ИИ‑собеседования с оценками преподавателей‑лингвистов (κ≥0,75 по коэффициенту Каппа). • Среднее время проведения собеседования — длительность сессии ИИ‑оценки (целевой диапазон: 15–20 мин). Эффективность процесса: • Уровень удовлетворённости абитуриентов — доля положительных оценок процесса (опрос после собеседования; целевой показатель: ≥ 60 %) CSAT (у поступивших) • Количество технических сбоев — число прерываний сессии ИИ‑собеседования (целевой показатель: ≤ 2 % от общего числа сессий). 2. Показатели по цели «Сокращение случаев мошенничества» Выявление нарушений: • Количество выявленных попыток мошенничества — число инцидентов, зафиксированных ИИ (подмена лица, использование шпаргалок, сторонние подсказки и т. п.). • Точность детекции нарушений — доля верно идентифицированных случаев мошенничества (целевой показатель: ≥ 90 %). • Ложноположительные срабатывания — процент ошибочных обвинений в нарушении (целевой показатель: ≤ 5 %). Контроль процесса: • Охват мониторингом — процент вступительных испытаний, проведённых с использованием ИИ‑контроля по русскому языку (целевой показатель: 100 %). • Время реакции на нарушение — среднее время от фиксации инцидента до вмешательства оператора (целевой показатель: ≤ 30 сек). Результат На первом этапе планируется запуск, тестирование и эксплуатация системы предназначенной для автоматизированного проведения диалогового онлайн-собеседования с целью оценки уровня владения русским языком. Собеседование ведётся в голосовом или смешанном (голос + текст) режиме с использованием AI-генерации вопросов и двух независимых систем распознавания речи. По итогам диалога система формирует мотивированное заключение с оценкой. Партнёры проекта — ***
