При подаче заявлений на повышенную государственную академическую стипендию студентам и сотрудникам университета приходится работать с большим объёмом документов. Только за последний конкурсный период было подано более 500 заявлений, сопровождающихся 4,5 тысячами сканов достижений (дипломы, грамоты, благодарности, сертификаты, патенты и др.), при этом почти две трети заявлений содержали ошибки.
Совместно с командой Центра информационных технологий ТюмГУ и сотрудниками Единого деканата ТюмГУ выпускники направления МОАИС Андрей Зимин и Андрей Жилин в рамках выпускной квалификационной работы (руководитель Воробьева Марина Сергеевна) разработали ИИ-сервис для проверки достижений студентов, который автоматизирует этот процесс: распознаёт текст с изображений, определяет виды достижений и деятельности (научная, спортивная, учебная, творческая или общественная), а также выделяет ключевые атрибуты загруженных студенческих документов.
Для обучения моделей использовано более 10 тысяч реальных документов. После сравнительного анализа выбраны оптимальные решения: для распознавания текста — визуально-языковая модель LightOnOCR‑2 с минимальной долей ошибок, для классификации — случайный лес на основе TF‑IDF, для выделения именованных сущностей — spaCy. Время обработки одного документа составляет около 5 секунд, точность распознавания атрибутов — выше 94%.
Сервис интегрирован в цифровой контур ТюмГУ через взаимодействие с корпоративной системой управления контингентом 1С:Университет ПРОФ, объектным хранилищем MinIO и веб-порталом Единого личного кабинета сотрудника и обучающегося.
Студенты загружают файлы достижений через Единый личный кабинет. Система автоматически распознаёт атрибуты и заполняет соответствующие поля; пользователю остаётся лишь проверить данные и внести недостающую информацию. После верификации и исключения дубликатов формируется заявление в формате PDF с электронной подписью и передаётся на проверку. Секретарь стипендиальной комиссии получает студенческий документ уже с заполненными атрибутами и направляет экспертам для оценивания достижений.
В ходе опытной эксплуатации во время весеннего стипендиального конкурса (май 2026 год) обработано более 5 тысяч достижений от 600 студентов, доля неверно распознанных атрибутов составила 5,4%. Нагрузочные тесты подтвердили устойчивость системы при 500 запросах в секунду.
Внедрение интеллектуального сервиса позволяет автоматизировать извлечение структурированной информации из неструктурированных сканов и фотографий документов достижений, сократить время проверки и уменьшить число ошибок при подаче заявлений на конкурс стипендий.
Данное технологическое решение, благодаря использованию платформы 1С, может быть адаптировано и в других вузах, где применяется аналогичная учётная система.
