Сфера онлайн-образования развивается стремительными темпами: корпоративные программы, университетские курсы, специализированные школы — все стремятся охватить максимально широкую аудиторию, предлагая обучение в удобном формате. Однако вместе с ростом числа студентов увеличивается и потребность в расширении преподавательского состава: чем больше участников курса, тем сложнее управлять процессами назначения, контроля и мониторинга прогресса. Ручное распределение заданий и коммуникация между кураторами и проверяющими становится всё более трудоёмкой и подверженной ошибкам. В результате растёт риск задержек в проверках, неравномерности нагрузки и снижения качества обратной связи –что, в свою очередь, негативно сказывается на вовлечённости и успеваемости студентов [1].

1 Актуальность и проблематика

Масштабирование онлайн-образования. С каждым годом количество слушателей онлайн-курсов растёт, крупные MOOC-платформы зачисляют сотни новых студентов, корпоративные программы охватывают целые подразделения компаний, а университеты переводят часть учебных программ в цифровой формат. К примеру, образовательные программы одного из крупнейших банков России увеличили количество студентов более чем в 2 раза. При этом пропорционально увеличивается и число преподавателей и проверяющих, необходимых для поддержки качества обучения — чем больше участников, тем сложнее обеспечить единообразие проверок, как по качеству, так и по времени.

Неэффективность ручного управления нагрузкой. Традиционный подход, когда куратор вручную распределяет работы между проверяющими, быстро теряет свою актуальность при сотнях работ. Такая схема приводит к задержкам: кто-то перегружен десятками новых работ, а у других простаивают ресурсы. Также становиться практически невозможно учитывать предпочтения проверяющих.

Риски снижения качества обратной связи. Перегрузка преподавателей напрямую отражается на оперативности и глубине комментариев: в спешке или при усталости проверяющие могут допустить ошибки, пропустить важные детали или затягивать сроки проверки.

Отсутствие прозрачной аналитики. Без автоматизированных метрик и визуализации текущей нагрузки на проверяющих сложно оперативно выявлять узкие места и перераспределять ресурсы — это увеличивает административную нагрузку и замедляет реакцию на проблемы.

Таким образом, перед современными EdTech-проектами стоит задача создания гибкой системы, способной масштабировать процессы назначения и контроля преподавателей, обеспечивая при этом справедливое распределение нагрузки и прозрачную аналитику [2].

2 Ролевая модель участников

В предлагаемой модели выделяются три ключевые роли:

– Куратор — высший по уровню управления: назначает проверяющих, контролирует соблюдение дедлайнов, управляет проверяющими и имеет полномочия перераспределять студентов между ними;

– Проверяющие — непосредственно проверяют и оценивают работы студентов. Их нагрузка должна распределяться прозрачно и динамично.

– Студенты — отправляют задания на проверку и получают результаты.

Схема взаимодействия следующая, при старте курса куратор настраивает параметры распределения: максимальную и минимальную нагрузку на проверяющего, допустимое время проверки, требования к специализации. Проверяющие указывают свои пожелания и ограничения, после этого система автоматически распределяет студентов между проверяющими основываясь на ограничениях и пожеланиях, при необходимости куратор может в ручном режим изменить привязанных проверяющих.

На протяжении курса мониторинг загруженности и качества проводится в режиме реального времени и при возникновении задержек, автоматически приходит напоминания, а в случае бездействия — автоматическое перераспределение.

3 Двухэтапный механизм распределения нагрузки

Эффективное управление преподавательским ресурсом требует гибкой, масштабируемой системы, способной учитывать множество факторов: от специализации проверяющих до их текущей загруженности. Предлагаемая архитектура балансировки нагрузки реализует двухэтапное распределение, где каждый этап ориентирован на разные фазы курса и типы возникающих проблем [3].

3.1 Первичное распределение при запуске курса

На начальном этапе куратор настраивает параметры распределения: минимальную и максимальную нагрузку на одного проверяющего (в количестве студентов), требования к специализации и допустимое время проверки. Проверяющие, в свою очередь, указывают свои специализации; желаемую нагрузку (в пределах заданного диапазона); индивидуальные пожелания (например, регион или категория студентов).

После этого система производит кластеризацию участников по обязательным параметрам, прежде всего по специализации. Это позволяет разбить поток студентов на группы. Внутри каждого кластера система выполняет распределение с целью сбалансировать нагрузку между проверяющими.

Ключевой механизм этого распределения — персональный коэффициент загруженности ( ), рассчитываемый по формуле:

Где — текущее количество прикреплённых студентов к проверяющему i, а — целевое количество студентов, вычисляемое как медиана между минимальной и максимальной допустимой нагрузкой, заданной самим проверяющим.

Система стремится выровнять значения по всем активным проверяющим, чтобы поддерживать равномерную загрузку в пределах заданных ограничений. В случае отсутствия подходящих проверяющих в текущем кластере система уведомляет куратора с предложением перераспределить параметры или привлечь новых специалистов.

Пример расчётов представлен в таблице.

Проверяющий считается перегруженным, если его коэффициент загруженности превышает 1.2. Этот порог может быть изменён куратором в зависимости от потребностей курса.

В ходе курса нагрузка на проверяющих может меняться — некоторые преподаватели начинают испытывать сложности с проверкой заданий в установленный срок. Для оценки эффективности работы и своевременного выявления перегрузок используется динамическое перераспределение нагрузки, учитывающее не только количество студентов, но и реальные временные показатели проверки.

3.2 Динамическое перераспределение нагрузки

Основным ориентиром является установленный лимит времени на проверку — например, 5 календарных или рабочих дней. Однако простое сравнение времени проверки без учёта текущей загрузки не отражает реальной ситуации: проверяющему с большим числом студентов закономерно требуется больше времени на обработку каждого задания, чем тому, у кого один или два студента.

Чтобы учитывать это, используется формула корректировки коэффициента эффективности с учётом времени проверки, дней просрочки и количества студентов:

где:

— коэффициент эффективности проверяющего ;

— среднее время проверки одного задания проверяющего ;

— лимит времени на проверку (например, 5 дней);

— текущее количество студентов у проверяющего;

— среднее число дней просрочки;

— параметр масштабирования (эмпирически устанавливаемый, например, 0.2), определяющий насколько сильно нагрузка растёт с числом студентов.

Логарифмический множитель сглаживает влияние роста количества студентов, не допуская линейного увеличения, что отражает реальную практику: увеличение числа студентов увеличивает нагрузку, но не пропорционально в прямой зависимости, это особенно актуально при наличии творческий или наоборот, однотипных заданий.

Параллельно с основным коэффициентом загруженности рассчитывается эффективность . При снижении ниже заданного порога (например, 0.5) система делает предупреждение. Если в течении, например, 3 дней ситуация не улучшиться — заявка на перераспределение автоматически отправляется куратору.

Пример расчёта эффективности при и .

Интерпретация:

— ассистент работает эффективно.

— перегрузка или низкая скорость, требуется вмешательство.

— результат близок к нормативу, возможно наблюдение без вмешательства.

Этот подход позволяет не только фиксировать перегрузки, но и прогнозировать снижение качества проверок, вовремя реагировать на проблемы, и оптимально распределять нагрузку между проверяющими.

4 Заключение

В результате был разработан и реализован алгоритм автоматического распределения и динамического перераспределения нагрузки преподавательского персонала. Он лег в основу системы, предназначенной для поддержки онлайн-курсов с большой аудиторией и неоднородной нагрузкой на проверяющих. Внедрение подобного механизма позволяет достичь сразу нескольких целей:

Снижается риск выгорания и повышается мотивация проверяющих за счёт справедливого и прозрачного распределения студентов.

Ускоряется обратная связь для студентов, благодаря чему растёт их вовлечённость и удовлетворённость качеством обучения.

Минимизируются административные затраты , так как большая часть ручных операций (мониторинг, перераспределение, контроль сроков) автоматизирована.

Обеспечивается масштабируемость : при росте количества студентов система самостоятельно адаптирует нагрузку между доступными проверяющими.

На основе предложенных формул и параметров реализован гибкий алгоритм, который учитывает как статические ограничения (специализация, предпочтения), так и динамические метрики (время проверки, эффективность, просрочки). Это делает систему особенно полезной в корпоративных образовательных курсах и вузах, где нагрузка может быстро изменяться.

Литература:

1. Li, Yuan MOOCs and Open Education: Implications for Higher Education / Yuan Li, Powell Stephen. — Текст: непосредственный // JISC CETIS. — United Kingdom: JISC CETIS, 2013. — С. 10–13.
2. Что такое MOOC. — Текст: электронный // СПбГЭТУ «ЛЭТИ»: [сайт]. — URL: https://etu.ru/ru/on-line-obuchenie/mooc (дата обращения: 27.05.2025).
3. Yskandar, Hamam Two Phase Algorithm for Load Balancing in Heterogeneous Distributed Systems / Hamam Yskandar, Attiya Gamal. — Текст: непосредственный // ESIEE, Lab. A2SI. — Coruna, Spain: ESIEE, 2004. — С. 2–3.