Конкурентные преимущества
1. Интеграция передовых технологий::
Инновация объединяет пять ключевых технологий — децентрализованный граф знаний (ДГЗ), блокчейн, большие языковые модели (например, DeepSeek), RAG-технологию и чат-боты. Такой комплексный подход обеспечивает уникальную функциональность системы, недоступную в существующих решениях.
2. Автоматизация и персонализация обучения:
Цифровой двойник преподавателя способен автоматически обрабатывать запросы студентов, предоставлять точные ответы на вопросы и формировать индивидуальные образовательные траектории, адаптированные под потребности каждого учащегося.
3. Высокая точность и скорость работы:
Система демонстрирует точность ответов более 85% и время обработки запросов в пределах 2–3 секунд, что делает её пригодной для использования в реальном времени.
4. Безопасность и надежность данных:
Использование блокчейн-технологий в основе ДГЗ обеспечивает децентрализованное хранение данных, повышенную безопасность, прозрачность и отказоустойчивость системы.
5. Масштабируемость компетенций преподавателей:
Цифровой двойник позволяет сохранить и масштабировать экспертные знания ведущих преподавателей, что особенно важно для медицинского образования с его высокими требованиями к качеству подготовки.
6. Удобство использования:
Чат-бот, доступный через Telegram [https://t.me/@Surgery3Bot], обеспечивает простой и интуитивно понятный интерфейс для взаимодействия студентов с системой.
7. Поддержка подготовки к экзаменам:
Система успешно обрабатывает вопросы из тестов FMGE и других международных экзаменов, предоставляя подробные объяснения правильных и неправильных ответов.
Текущая стадия развития
1. Разработка прототипа:
На первом этапе был создан децентрализованный граф знаний (ДГЗ) [https://cyb.ai/@gsmu-by/brain], который структурирует учебные материалы по дисциплине «Хирургические болезни». Тестирование подтвердило корректность отображения данных и удобство использования.
2. Интеграция технологий:
На втором этапе ДГЗ был интегрирован с RAG-технологией, моделью DeepSeek и платформой AnythingLLM для создания чат-бота. Разработанная система была успешно протестирована на базе кафедры хирургических болезней №3 УО «ГомГМУ».
3. Пилотное внедрение:
Система запущена в пилотном режиме на кафедре хирургических болезней №3 ГомГМУ. Проведены испытания с участием студентов, подтвердившие высокую эффективность цифрового двойника в образовательном процессе.
4. Подготовка к масштабированию:
В настоящее время ведется работа по оптимизации функционала системы и подготовке к масштабированию на другие кафедры и университеты. Также планируется расширение возможностей платформы, включая интеграцию с виртуальной и дополненной реальностью.
5. Поиск партнеров и финансирования:
Проект находится на стадии привлечения инвестиций через гранты, государственные программы и частных инвесторов для дальнейшего развития и коммерциализации.
_________________
Competitive advantages
1. Integration of advanced technologies:: Innovation combines five key technologies — the decentralized graph of knowledge (DGZ), blockchain, large language models (for example, DeepSeek), RAG technology and chatbots. This comprehensive approach provides unique system functionality that is not available in existing solutions.
2. Automation and personalization of training: The teacher‘s digital twin is able to automatically process student requests, provide accurate answers to questions, and create individual educational trajectories tailored to the needs of each student.
3. High precision and high speed operation: The system demonstrates response accuracy of over 85% and request processing time within 2-3 seconds, which makes it suitable for real–time use.
4. Data security and reliability: The use of blockchain technologies at the heart of the DGS ensures decentralized data storage, increased security, transparency and fault tolerance of the system.
5. Scalability of teachers‘ competencies: The digital twin makes it possible to preserve and scale the expertise of leading teachers, which is especially important for medical education with its high demands on the quality of training.
6. User-friendliness: A chatbot accessible via Telegram [https://t.me/@Surgery3Bot ], provides a simple and intuitive interface for students to interact with the system.
7. Exam preparation support: The system successfully processes questions from FMGE tests and other international exams, providing detailed explanations of correct and incorrect answers.
Current stage of development
1. Prototype development: At the first stage, a decentralized knowledge graph was created [https://cyb.ai/@gsmu-by/brain ], which structures educational materials on the discipline “Surgical diseases“. Testing has confirmed the correctness of data display and ease of use.
2. Technology integration: At the second stage, the DGS was integrated with RAG technology, the DeepSeek model and the AnythingLLM platform to create a chatbot. The developed system was successfully tested on the basis of the Department of Surgical Diseases No. 3 of the Higher Educational Institution “GomSMU“.
3. Pilot implementation: The system has been launched in a pilot mode at the Department of Surgical Diseases No. 3 of GomSMU. Tests were conducted with the participation of students, which confirmed the high efficiency of the digital twin in the educational process.
4. Preparing for scaling: Work is currently underway to optimize the system‘s functionality and prepare for scaling to other departments and universities. It is also planned to expand the platform‘s capabilities, including integration with virtual and augmented reality.
5. Search for partners and financing: The project is at the stage of attracting investments through grants, government programs and private investors for further development and commercialization.
