В условиях цифровизации образования и трансформации процессов подготовки специалистов особую значимость приобретает автоматизация взаимодействия между образовательными организациями, работодателями и обучающимися. Практика и стажировка, являясь ключевыми элементами образовательных программ, всё чаще реализуются в распределённом или дистанционном формате. Это приводит к необходимости внедрения программных средств, обеспечивающих своевременную отправку заданий, контроль сроков их выполнения, сбор результатов и последующую оценку.

На сегодняшний день на рынке представлено значительное количество программных решений, частично или полностью решающих указанные задачи. Однако большинство из них ориентированы либо на академическое обучение, либо на управление персоналом, что не всегда соответствует специфике работы с практикантами. В связи с этим возникает необходимость проведения системного сравнительного анализа существующих решений с целью выявления их функциональных и архитектурных ограничений, а также определения направлений для разработки специализированного сервиса.

Целью данной статьи является проведение сравнительного анализа конкурентных и альтернативных решений в предметной области автоматической отправки тестовых заданий практикантам и формирование обоснованных предпосылок для разработки собственной научно-технической концепции сервиса.

Предметная область автоматизации отправки тестовых заданий практикантам находится на стыке нескольких направлений: цифровое образование, управление человеческими ресурсами, электронное обучение и автоматизация бизнес-процессов. В рамках данной области ключевыми субъектами являются образовательные организации, предприятия-партнёры и обучающиеся, проходящие практику или стажировку.

Основными процессами, подлежащими автоматизации, являются:

— формирование и актуализация базы практикантов;

— генерация и распределение индивидуальных или групповых тестовых заданий;

— контроль сроков выполнения;

— сбор и хранение результатов;

— первичная автоматизированная оценка;

— формирование аналитической отчётности.

Рисунок 1 иллюстрирует обобщённую архитектуру процессов взаимодействия в существующих решениях.

Рис. 1. Архитектура процессов автоматизации работы с тестовыми заданиями практикантов

Анализ показывает, что большинство решений реализует указанные процессы фрагментарно, что снижает их эффективность при использовании в рамках практической подготовки.

Системы управления обучением предоставляют широкие возможности для тестирования, однако ориентированы на академический процесс. HR-платформы направлены на управление персоналом и имеют высокую стоимость внедрения. Онлайн-сервисы тестирования отличаются простотой, но не обеспечивают полного цикла автоматизации. Существующие решения условно можно разделить на несколько основных классов.

1. Системы управления обучением (LMS).

К данной категории относятся Moodle, Canvas, Blackboard и аналогичные платформы. Они обладают широким функционалом для создания курсов, тестов и контроля успеваемости. Однако LMS ориентированы преимущественно на учебный процесс и требуют значительных затрат на настройку при использовании для краткосрочных практик.

2. HR-платформы и системы управления талантами.

Такие системы, как SAP SuccessFactors или BambooHR, включают модули обучения и оценки персонала. Их недостатком является высокая сложность и избыточность функционала для задач работы с практикантами.

3. Онлайн-сервисы тестирования.

К этой группе относятся Google Forms, Testograf, Quizizz и др. Они просты в использовании, но не обеспечивают полноценной автоматизации рассылки и контроля выполнения заданий.

4. Интеграционные решения на базе почты и мессенджеров.

Использование связок e-mail, Telegram-ботов и CRM-систем позволяет частично автоматизировать процесс, однако такие решения носят кастомный характер и плохо масштабируются.

Для оценки выявленных решений была сформирована система критериев, включающая уровень автоматизации, масштабируемость, гибкость настройки, возможности интеграции и ограничения (Таблица 1).

Таблица 1

Сравнительный анализ существующих решений.

Результаты анализа показывают, что ни одно из существующих решений не обеспечивает оптимального баланса между автоматизацией, простотой использования и адаптацией под специфику практикантов.

Полученные данные свидетельствуют о наличии значительного разрыва между функциональностью существующих решений и реальными потребностями процессов практической подготовки. LMS и HR-системы являются избыточными, тогда как простые сервисы тестирования не обеспечивают необходимого уровня контроля и аналитики. Интеграционные решения требуют высокой квалификации для поддержки и развития.

Таким образом, выявленные ограничения создают предпосылки для разработки специализированного сервиса, ориентированного именно на автоматическую отправку и контроль тестовых заданий практикантам.

В результате проведённого исследования выполнен анализ предметной области, классифицированы существующие конкурентные и альтернативные решения, а также проведён их сравнительный анализ. Установлено, что современные программные продукты не в полной мере удовлетворяют требованиям автоматизации работы с практикантами.

Сформулирован вывод о целесообразности разработки специализированного сервиса, который должен обеспечивать модульную архитектуру, гибкую настройку сценариев рассылки заданий, интеграцию с образовательными и корпоративными системами, а также расширенные механизмы контроля и аналитики. Полученные результаты создают научно-методическую основу для дальнейшей разработки собственной научно-технической концепции в рамках магистерской диссертации.

Литература:

1. Зельнина Е. В., Любавина Н. В. Факторы, влияющие на принятие инструментов искусственного интеллекта в образовательном процессе // Russian Journal of Education and Psychology. — 2025. — Т. 16, № 3. — С. 332–347.
2. Kennon O. V., Пустошило П. В., Иванцов А. А. Проблема использования инструментов нейросетей и искусственного интеллекта студентами // Russian Journal of Education and Psychology. — 2025. — Т. 16, № 3. — С. 237–260.
3. Привыткова А. А., Тормышова Т. Ю., Хаустов О. Н. Использование системы автоматизированной оценки Criterion при обучении студентов написанию эссе // Вестник Тамбовского университета. Серия: Гуманитарные науки. — 2024. — Т. 29, № 2. — С. 378–389. — DOI: 10.20310/1810–0201–2024–29–2–378–389.
4. Анализ и обобщение российских автоматизированных систем оценки компетенций // MAGINNOV: Инновации в цифровой экономике. — 2024. — № 2. — С. 45–56.
5. Потапова С. О., Амбросенко Н. Д., Лысак О. А. Электронные библиотечные системы: интеграция, мониторинг и оценка эффективности в образовательной среде // Russian Journal of Education and Psychology. — 2025. — Т. 16, № 3. — С. 198–212.
6. Топ-8 систем управления тестированием, доступных в России в 2024 году [Электронный ресурс] // Хабр. — 2024. — URL: https://habr.com (дата обращения: 20.12.2025).
7. Обзор популярных систем для тестирования персонала в 2025 году [Электронный ресурс]. — М.: StartExam, 2025. — URL: https://www.startexam.ru (дата обращения: 20.12.2025).