100 работ в день — не в неделю
Проверка не копится, дедлайны не горят. Студент сдаёт — через секунды видит балл и подробный лог. Преподаватель открывает только спорные случаи.
Автоматическая проверка заданий на кафедре — 100 работ в день, а не в неделю
Apricot автоматизирует 80% проверки кода, SQL, Git, ML и DevOps-заданий. Освобождает 4+ часа в день у каждого преподавателя. Работает на кафедрах МФТИ, ВШЭ, МГТУ и Центрального университета — курсы до 400 студентов.
● МФТИ, ВШЭ, МГТУ, Центральный университет · курсы до 400 человек
◢◣◥◤- 01студентов на платформе
- 4 000+
- 02работ автоматически
- 80%
- 03быстрее проверка
- 5×
- 04студентов в одном курсе
- 400
Что Apricot проверяет за вас
Всё, что раньше вы проверяли ночью и в выходные: лабы, курсовые, ДЗ. Студент сдаёт — система выставляет балл — результат в ведомости.
- 01
Код — проверяется автоматически, с подробным логом
Python, C++, Java, Go, Rust, Bash. Студент присылает код или ссылку на репозиторий — автогрейдер собирает в Docker-контейнере, прогоняет ваши тесты, пишет подробный лог, выставляет балл. За секунды, а не за неделю.
- 02
SQL на реальной PostgreSQL
Запросы выполняются на настоящей БД — не эмуляторе. Поддерживает оконные функции, CTE, JSON, а также ORM (SQLAlchemy, Hibernate).
- 03
Git — визуально, без «сломанного master»
Студенты изучают merge, rebase, cherry-pick в браузере. 100+ готовых упражнений, конструктор кастомных уровней под ваш курс.
- 04
Machine Learning
Автоматическая оценка ML-моделей по метрикам качества на скрытых тестовых данных. Модель студента не видит ответов.
- 05
DevOps, Docker, Kubernetes
Проверка Dockerfile, docker-compose, K8s-манифестов, CI/CD-пайплайнов, Bash-скриптов в изолированных контейнерах.
- 06
Big Data
Задания на обработку больших данных с автоматической верификацией результатов — Spark, MapReduce, аналитические пайплайны.
- 07
GPU-вычисления
Проверка решений на GPU: CUDA, обучение нейросетей, параллельные вычисления. Каждый студент получает доступ к видеокарте на время проверки.
Что меняется на вашей кафедре
Конкретные изменения из практики МФТИ, ВШЭ, МГТУ и ЦУ.
80% работ — без вас
Автоматика берёт массовую проверку: тесты, компиляцию, сравнение с эталоном, метрики. Остальные 20% — там, где нужен живой преподавательский взгляд.
К 40-й работе оценка такая же, как к 1-й
Единые критерии у всех. Без субъективности, без разных подходов у ассистентов. Студент всегда знает, за что получил балл — система пишет подробный лог.
Кафедра — как на ладони
Зав. кафедрой видит прогресс по всем группам: кто отстаёт, где bottleneck, какие задачи студенты не сдают. Аналитика по курсам, преподавателям, студентам — в одной ведомости.
Курс на 400 — один преподаватель
Масштаб не требует расширения штата. Ассистенты нужны только для обратной связи и спорных случаев — не для проверки цикла for.
С нами уже работают
- 01МФТИМосковский физико-технический институт
- 02НИУ ВШЭВысшая школа экономики
- 03ЦУЦентральный университет
- 04МГТУим. Н.Э. Баумана
Как подключить кафедру
- STEP 01
Оставьте заявку от кафедры
Напишите, сколько курсов, студентов и какие языки. Созвонимся, пройдёмся по вашему учебному плану.
- STEP 02
Настроим за 1–2 дня
Создадим курсы, загрузим ваши тесты и чекеры. Обучим преподавателей работе с конструктором заданий.
- STEP 03
Через неделю — автопроверка
Студенты сдают, система ставит баллы, вы видите ведомость и аналитику. Ручная проверка — только для спорных случаев.
Частые вопросы
Поговорим о вашей кафедре
Расскажите про курс — сколько студентов, какие языки. Пришлём расчёт экономии часов и покажем, как это будет выглядеть у вас.