Методологія AI-аналізу шкіл
Як штучний інтелект (Claude) оцінює приватні школи за відкритими даними та чому самозвіт школи не може «накрутити» оцінку.
Первинні оцінки за 21 параметром формує модель штучного інтелекту (на базі Claude від Anthropic), аналізуючи зібрані відкриті дані про школу. Щоб оцінки були чесними, а не «рекламними», в методологію зашито кілька жорстких правил.
Правило незалежності джерела
Параметри результату й репутації — якість освіти, підготовка до НМТ/ЗНО, відгуки, результати випускників, міжнародність — не можна оцінювати високо лише зі слів самої школи чи реклами. Висока оцінка тут потребує незалежного підтвердження: рейтинги НМТ/ЗНО, сторонні відгуки, офіційний реєстр, зовнішня акредитація. Самозвіт може ці оцінки підтвердити або знизити, але не підняти.
Консервативність і чесність
- Бал рухається лише за конкретними, перевірюваними фактами (акредитація, програми IB/Cambridge/НУШ, мови, інфраструктура, укриття, прозорість ціни), а не за загальними формулюваннями.
- Модель не має права додавати факти, яких немає у вихідних даних.
- Регулярне перекалібрування: у червні 2026 ми провели аудит усього каталогу й прибрали завищення за «вітринними» параметрами.
AI-оцінки є аналітичною думкою на основі відкритих джерел і не є офіційним рейтингом чи аудиторським висновком.