Занятия интереснее, школы зарабатывают больше: зачем стартап из России предлагает нейросети для анализа онлайн-уроков

У предпринимателя Ильи Пухова большие планы: ему готовы дать $100 тысяч инвестиций, хотя проект запустился в июле 2020 года, осенью он собирается подавать заявку в Y Combinator.

На идею натолкнула школа London Gates. С переходом занятий в онлайн ей понадобилась новая система оценки качества образования. Прежде образовательный центр уже работал с одной из компаний предпринимателя, «АмоХорошо». Она настраивает для клиентов CRM-системы.

У Пухова возникла мысль: применить для оценки нейросети. Он написал руководителям онлайн-школ в LinkedIn, чтобы проверить спрос. По словам предпринимателя, в неделю он вёл около 600 диалогов. Оказалось, такая система пригодилась бы многим.

Пухов начал обдумывать разработку и одновременно слушал лекции Startup School американского акселератора Y Combinator. Один из лекторов посоветовал как можно скорее выпускать демо-версию, и Пухов взялся за MVP.

На MVP ушло три месяца, предприниматель потратил на разработку около 450 тысяч рублей:

• 300 тысяч ушло на вёрстку сайта и разработку платформы;

• 100 тысяч — на серверы и облачные сервисы Amazon, Microsoft Azure и частные серверы;
• 30 тысяч — на консультации с отдельными специалистами;
• 20 тысяч рублей — за юридическую консультацию о записи и хранении видео.

Пухов мог бы потратить больше, но сэкономил, взяв несколько задач на себя — переговоры, продажи и разработку. Если нужна была помощь, например, в архитектуре программы, он созванивался со знакомыми программистами, и они давали платные консультации.

От специалиста по машинному обучению тоже отказался. Зарплата опытных сотрудников, по словам Пухова, начинается от 200 тысяч рублей (по данным HeadHunter от 100 тысяч рублей). Для предпринимателя это было дорого. Поскольку он разбирался в технологии, сделал распознавание самостоятельно.

Предприниматель использовал в продукте обученные свёрточные нейронные сети. Они хорошо распознают образы. «Эти нейросети есть в интернете со свободной лицензией. Наша инновация в том, как мы применили эту технологию», — рассказывает Пухов.

Программа фиксирует эмоции, движения глаз, зевание, кивание, наклон к монитору. К клиенту данные попадают в виде диаграмм. По ним преподаватель или методист решает, доверят ли ученик учителю, сосредоточен и мотивирован ли он.

И если нужно, учебную программу немного меняют. К примеру, на какой-то минуте лекции студенты зевают и отвлекаются от монитора — эту часть делают интерактивной.

22 июля 2020 года Пухов анонсировал MVP на Product Hunt и Hacker News.

Со второй площадки он не получил большого отклика, но с Product Hunt пришло около 100 пользователей. 20 из них — потенциальные клиенты, с которыми Пухов уже провёл переговоры и собирается подписать контракт.

Одновременно Пухов начал вести переговоры c инвесторами: несколько неназванных пообещали вложить до $100 тысяч в посевном раунде, когда у Student Emotions будет хотя бы десять продаж. По словам Пухова, это российские инвесторы — его друзья и бывшие коллеги.

Инвестиции предприниматель потратит на кастдев — соберёт мнения первых клиентов и доработает продукт с учётом полученных отзывов. Часть финансирования уйдёт на маркетинг. К сентябрю 2020-го Пухов планирует подать заявку в Y Combinator и до конца года закрыть следующий раунд финансирования на $1,5–2 млн.

Пухов замечает, что некоторые онлайн-школы записывают лекции, и поведение учеников анализируют специальные сотрудники. Но человек может обработать около 2% из всех видеозаписей, это слишком мало, чтобы улучшить программу. Нейросети гораздо эффективнее и быстрее.

Из 20 потенциальных клиентов, с которыми Пухов сейчас ведёт переговоры, он выделил несколько категорий:

«Из российских компаний, по-моему, только Skyeng серьёзно работает над анализом лекций, но у неё свой штат программистов», — рассказывает Пухов. Skyeng собирает информацию о знаниях и навыках учеников, а не об эмоциях, в разговоре с vc.ru поясняет управляющий партнёр школы Александр Ларьяновский.

В Skyeng отмечают, как ученик реагирует на разные упражнения, на каком уровне его разговорная речь или чтение. Затем нейросеть выстраивает карту навыков, которая постоянно обновляется. Так преподаватели понимают, на что сделать упор.

Демо-версия доступна на сайте Student Emotions. Распознавание 90-минутного видео стоит $15.

Полноценный продукт будет ориентирован на b2b, и пилотный контракт на полгода обойдётся клиентам в $90 тысяч

«У больших школ проходит несколько тысяч занятий в месяц. Чтобы получить достаточное для пилота количество данных, надо обработать около 1000 видео в месяц», — объясняет Пухов.

Отсюда и стоимость пилотного контракта: предприниматель умножил $15, столько стоит распознавание одного видео, на 1000 — столько роликов можно обработать в месяц. И полученную сумму умножил на шесть месяцев.

Пухов собирается продавать свой продукт на американском и европейском рынках — там, ему кажется, наибольший спрос. Он надеется, что в будущем сможет снизить цены для российских клиентов и продавать здесь, но пока видит мало интереса со стороны онлайн-школ.

Пухов приводит в пример Skyeng как школу, которая изучает учеников. Но она не собирает данные об эмоциях, указывает Александр Ларьяновский, управляющий партнёр.

И замечает: если научиться определять эмоции каждого студента и подстраивать под них учебную программу, рынок образования существенно вырастет.

Но «суперважно» уметь распознавать эмоции именно конкретного студента, зная его темперамент, а не «в среднем по палате», потому что в эмоциональности нет нормы: развеселить условного лесоруба сложнее, чем шестиклассника, сравнивает Ларьяновский.

Чтобы завоевать студента, нужно научиться выстраивать образование так, чтобы оно вызывало те же эмоции, что и сериалы, считает он.