Немного о Сергее
Сергей Сапрыкин, 44 года
Родился в Краснодаре, но уже много лет живу в Великобритании.
С детства увлекался математикой, участвовал в различных олимпиадах, а позднее занялся наукой — численным моделированием различных ситуаций в гидродинамике. Вел научную деятельность в Америке, потом в Англии. Защитил докторскую диссертацию в Imperial College в Лондоне.
Однако со временем я решил переключиться на образовательные проекты. Ушел из университета, чтобы частно преподавать математику, в основном для школьников, и вести свои проекты.
Сейчас занимаюсь частным репетиторством.
Дорога к зерокодингу
В моем детстве математические кружки и поездки в лагеря от них были бесплатными. Теперь я замечаю, что доступ к качественному образованию становится более коммерциализированным, особенно в Великобритании.
Мне захотелось «вернуть долг» — создать платформу, на которой дети могли бы решать задачи по тому, что им интересно или с чем у них есть трудности.
Я начал работу над этим проектом лет 8-10 назад, вложив в него личные сбережения, но стартап прогорел. Это был для меня болезненный удар.
Пару лет назад я решил попробовать снова, поскольку появились новые инструменты, что позволяло мне взять больший контроль над всеми процессами.
Однажды наткнулся на рекламу «Зерокодера» и пришел на бесплатный интенсив по Glide.
Сделал приложение за 3 дня и понял, что зерокодинг — сильное направление.
Как преподаватель, я могу оценить, сколько труда вложено даже в такой бесплатный формат и насколько это по итогу эффективно.
Хотя Glide не подошел под мои цели, он и последующие курсы вдохновили меня продолжить работу над проектом.
Нейросети в образовании
Чуть меньше года назад купил программу по стартапу. На сегодняшний момент прошел курсы по Glide, UX/UI-дизайну и определился с основным инструментом — FlutterFlow.
Пока что мне его полностью хватает на все задачи, которые я запланировал.
Кроме того, я решил обязательно использовать Large Language Models (Большие языковые модели) по типу ChatGPT. Понимание работы с ними помогает существенно сократить время разработки заданий, текстовых пояснений для учеников.
ChatGPT позволяет создавать задачи, похожие на те, что встречаются в экзаменах.
Все-таки, когда прописываешь их самостоятельно, это становится трудоемким процессом. Передать эту задачу нейросети и затем проверить результат — делает работу в десятки раз быстрее.
Раньше мне бы потребовалось 2-3 человека и постоянный контроль за их работой, сейчас я справляюсь самостоятельно.
Это позволило мне стать независимым на первых этапах разработки.
Любовь к учебе
По советам кураторов и наставников я прошел курсы по нейросетям, промпт-инжинирингу. Для создания внутренних алгоритмов я решил задействовать Python, поэтому начал изучать его тоже.
Мой проект будет основываться на большой статистике по тому, как ученики решают задачи, чтобы найти образовательные паттерны и оптимизировать под каждого студента его индивидуальный план обучения. Для этого я взял еще один курс — «Аналитик данных с нуля с помощью ChatGPT». В какой-то момент я осознал, что мне просто нравится учиться.
Я умею делать это самостоятельно — все-таки окончил университет и защитил докторскую. Но мне нужно было понять, что уже есть на рынке и какие инструменты доступны. Намного быстрее этот процесс происходит, когда ты получаешь структурированную информацию в рамках подготовленного курса.
Когда все это объясняют профессионалы, которые с этим работают, — это не то же самое, когда ты просто читаешь это где-то в интернете. Очень ценно, что преподаватели делают все вместе с тобой, записывают уроки специально для тебя и готовы ответить на твои вопросы.
Инструменты для проекта
В своем проекте я хочу совместить знания по FlutterFlow, промпт-инжинирингу, Python и аналитике данных.
В начале я попробовал Adalo и понял, что его хватает для довольно стандартных проектов, шаблонных. Я же в своей работе хочу сделать что-то более персонализированное, и мне будет необходимо работать с внешними программными модулями. Мне нужны довольно глубокие кастомные функции, поэтому я сделал выбор в пользу FlutterFlow.
Я не ожидал, что мне так понравится обучение и я так втянусь.
Uber для тьюторов
Я начал учить детей, еще когда сам был школьником. Это было распространено в математических кружках, в которых я занимался. Конечно, я делал это под руководством старших. Уже работая в университете, я преподавал углубленную математику для школьников — в основном, для олимпиадников. В Англии долгое время занимался наукой без преподавания, а когда вновь к этому вернулся, понял, что могу привнести вклад, объединив технологии и личностный подход к обучению.
В образовании очень важна личность педагога — она сильно мотивирует. Думаю, довольно нескоро получится заменить школьного учителя на ИИ.
Но в то же время мы можем сильно облегчить работу любого педагога. Языковые модели могут заметить то, что упускает даже репетитор или учитель с большим стажем, просто собирая статистику о том, как именно ученик решает задачки, где он делает ошибки.
Моя цель — сделать максимально доступную образовательную систему. На первом этапе монетизация проекта для меня вторична, поскольку в первую очередь я бы хотел помочь всем желающим изучать математику.
По сути, я хочу создать инструмент, который сможет заменить меня как преподавателя и охватить гораздо больше людей.
Связаться с Сергеем
sergeys@email.com +44 7916276704 (WhatsApp, Telegram)