AI кластеризует сотни открытых ответов по темам и тональности, считает NPS и динамику, находит группы-аутлайеры и собирает готовый DOCX-отчёт. Это единственная AI-фича в платформе, которая работает уже сегодня — без оговорок «в дорожной карте».
Net Promoter Score
+42
Распределение оценок
Темы из открытых ответов
Один и тот же опрос — четыре разных среза. Преподавателю важна тональность, методисту — аномалии, проректору — динамика по семестрам, HR — eNPS и его причины. AI делает все четыре среза за один проход.
AI группирует свободные ответы по темам и помечает тональность каждого кластера: позитив, нейтрально, негатив. Вместо сотен текстов — несколько устойчивых групп с примерами и долей. Видно, что чаще всего хвалят и где конкретно болит.
Индекс NPS с разбивкой на промоутеров, пассивов и детракторов. Медиана и стандартное отклонение для оценочных вопросов. Распределения по single-choice и multi-choice — без выгрузки в Excel.
AI находит группы-аутлайеры — например, конкретный поток, у которого NPS заметно ниже среднего по программе. Помечает вопросы с большой долей пропусков. Считает корреляции между вопросами и интерпретирует, что они означают.
Если опрос повторяется по семестрам или модулям, AI строит линию изменения настроений и NPS-подобного индекса. Видно, улучшилось ли восприятие после изменения программы — без отдельной аналитической работы.
Без отдельного аналитика и без выгрузок в стороннее ПО.
Используете готовый шаблон (оценка курса, оценка лекции, eNPS) или собираете опрос с нуля в конструкторе. Раздаёте ссылку группе или потоку. Контроль участия — без раскрытия конкретных ответов.
Псевдонимизация ФИО и контактов перед отправкой в модель — обязательный шаг. AI кластеризует свободные тексты, размечает тональность, считает метрики, ищет аномалии и корреляции. На опрос среднего размера уходит несколько минут.
В кабинете — вкладка «AI-инсайты» с интерактивными кластерами и графиками. Одна кнопка «Скачать DOCX» — и готовый документ для учёного совета, методиста или руководителя отдела. Можно отдать как есть.
Слева — структура DOCX-отчёта по типовому опросу «Оценка курса». Справа — три тематических кластера, которые AI выделяет из открытых ответов. Это шаблон того, что увидит методист или директор; конкретные цифры и темы — из реального опроса вашей организации.
Опрос проведён {даты}, N респондентов
Студенты выделяют разборы реальных кейсов как самую ценную часть курса. Просят больше примеров из своей отрасли.
«Кейсы — лучшее в курсе, благодаря им стало понятно, как теория работает в реальности».
Большинство жалоб — на нагрузку в средних модулях. Ответы концентрируются вокруг временных затрат и ощущения дублирования заданий.
«На две домашки по близким темам уходит больше времени, чем на лекцию».
Часть студентов считает темп слишком быстрым, другая — оптимальным. Типичный сигнал «нужна разбивка по уровням подготовки», а не общая правка курса.
«На второй лекции потерялся, не успел записать ключевую модель».
Опросы для самообследования и СМК, отчёт по дисциплине или потоку без ручной обработки.
ПодробнееОбратная связь после каждого модуля программы, выявление слабых тем до конца курса.
ПодробнееNPS по когорте, анализ причин refund'ов, eNPS преподавателей.
ПодробнееОпросы вовлечённости и eNPS, обратная связь после welcome-курса и продуктовых тренингов.
ПодробнееAI-обработка персональных данных — отдельная зона ответственности. Описано в публичной Политике обработки ПДн.
ФИО, email, идентификаторы студентов заменяются на токены вида `student_{hash}` до того, как ответ уходит в LLM. Реверс-замена делается локально.
Студент видит чекбокс «Согласен на AI-обработку этого ответа». Ответы без согласия в анализ не попадают.
Если согласий меньше нужного процента (по умолчанию: вуз 50%, ДПО 60%, школа 70%) — анализ не запускается, чтобы выборка не искажалась.
Оператор данных — организация-клиент, EduSurvey — обработчик. Двухуровневая ответственность по 152-ФЗ описана в Политике обработки ПДн.
Если ответа здесь нет — задайте на демо.
На метрики (NPS, медиана, распределения) — от 30 ответов уже работает. На кластеризацию открытых ответов — оптимально от 50, чтобы выделились устойчивые темы. На динамику серии опросов — нужны минимум два прохождения по одному шаблону.
Кластеры в кабинете показываются вместе с исходными ответами — преподаватель или методист может пересмотреть конкретный ответ и при необходимости переместить его в другой кластер вручную. AI не подменяет экспертизу человека: он экономит время на первичной разметке.
Платформа поддерживает несколько провайдеров (на выбор организации). Конкретный провайдер выбирается администратором в настройках вуза/школы. Для российских организаций приоритет — провайдеры с инфраструктурой, совместимой с 152-ФЗ.
Да. AI-аналитика — отдельный модуль. Если он выключен в конфигурации организации, опросы работают как обычно — конструктор, сбор ответов, базовая аналитика по типам вопросов, экспорт в Excel. AI-вкладка просто не показывается.
AI-аналитика входит в один из тарифных пресетов модулей (standard / enterprise). Точная стоимость зависит от режима организации, числа активных пользователей и объёма ответов в месяц. Расчёт делаем на демо после короткого брифа.
На демо показываем не презентацию, а живой кабинет: загружаем демо-опрос, запускаем AI-анализ, разбираем кластеры и скачиваем DOCX. 30–40 минут.