Методология AI-анализа школ

Как искусственный интеллект (Claude) оценивает частные школы по открытым данным и почему самоотчёт школы не может «накрутить» оценку.

Первичные оценки по 21 параметру формирует модель искусственного интеллекта (на базе Claude от Anthropic), анализируя собранные открытые данные о школе. Чтобы оценки были честными, а не «рекламными», в методологию заложено несколько жёстких правил.

Правило независимости источника

Параметры результата и репутации — качество образования, подготовка к ЕНТ, отзывы, результаты выпускников, международность — нельзя оценивать высоко только со слов самой школы или рекламы. Высокая оценка здесь требует независимого подтверждения: независимые рейтинги школ, сторонние отзывы, база НОБД, внешняя аккредитация. Самоотчёт может эти оценки подтвердить или снизить, но не поднять.

Консервативность и честность

Балл движется только по конкретным, проверяемым фактам (аккредитация, программы IB/Cambridge, языки, инфраструктура, безопасность, прозрачность цены), а не по общим формулировкам.
Модель не имеет права добавлять факты, которых нет в исходных данных.
Регулярная перекалибровка: в июне 2026 мы провели аудит всего каталога и убрали завышения по «витринным» параметрам.

AI-оценки являются аналитическим мнением на основе открытых источников и не являются официальным рейтингом или аудиторским заключением.