Прототип системы для адаптации и развития сотрудников

Описание

В современных условиях профессиональной деятельности сотрудники нуждаются в индивидуализированном и интерактивном подходе к обучению и адаптации. Этот прототип системы направлен на помощь новичкам и специалистам в процессе обучения, обеспечивая их на каждом этапе необходимыми заданиями, проверкой знаний и рекомендациями для развития.

Система представляет собой интерактивный процесс прохождения обучения в виде настольной игры, с этапами и проверочными заданиями, включая элементы обратной связи и анализа прогресса. Она ориентирована на предоставление обучения через игру, анализ ответов и текущих знаний, а также помощь руководству в оценке потенциала сотрудников.

Основные Функции

1. Обучение по типу настольной игры:

   • Проведение сотрудника через весь процесс обучения, где каждый этап представлен в виде карты настольной игры.
   • Начало обучения через урок-игру, в ходе которого демонстрируются все функции системы.
   • В конце этапов предусмотрен тест для проверки освоенного материала, что позволяет оценить готовность сотрудника или необходимость повторного прохождения обучения.

2. Роль предметного эксперта:

   • Имитирование поведения эксперта: система задаёт вопросы, связанные с профессиональными знаниями сотрудника, проводит анализ ответов.
   • После анализа предоставляется обратная связь по ответам сотрудника, охватывающая важные термины, методы, критическое мышление и оценку решений.

3. Анализ для руководителей:

   • Система предоставляет механизмы для анализа роста и потенциала сотрудников, старших специалистов или руководителей отделов.
   • Информация о прохождении обучения и результаты тестов позволяют руководству принимать обоснованные решения по развитию сотрудников.

Архитектура проекта

1. Frontend

• Технологии: Используется React.js с современными библиотеками для управления состоянием и взаимодействия с пользователем.
• UI/UX: Проект ориентирован на простоту и интерактивность. Интерфейс адаптирован для мобильных устройств, планшетов и настольных компьютеров, что позволяет сотрудникам удобно проходить обучение на любых устройствах.

2. Backend

• Язык и Фреймворк: Python/FastAPI для создания REST API, обеспечивающего взаимодействие Frontend с данными курсов и профилями пользователей.
• Механизмы анализа: ML-модели для оценки soft skills и анализа ответов, реализованные через API. В системе также используется API Гигачада для более точного анализа.
• Запуск: Система запускается через Docker с использованием команды docker-compose up --build. Готовый Docker-образ позволяет легко развернуть систему на любом сервере.

Функционал системы

• Курсы: доступ к материалам курсов и интерактивным заданиям.
• Тесты: проверки знаний в конце этапов, результаты тестирования дают обратную связь о прогрессе сотрудника.
• Soft Skills тест: проверка ключевых навыков на основе ML, с обратной связью и рекомендациями для улучшения.

Запуск системы

Для запуска системы используйте команду:

docker-compose up --build