Little.PM

Little.PM — цифрова платформа, яку я нещодавно спроєктував і реалізував для програми практичного навчання Little Project Manager. Проєкт стартував у Дубаї та Абу-Дабі, а згодом отримав продовження в Казахстані. Програма розрахована на дітей і підлітків віком 5–18 років та через практичні мініпроєкти розвиває вміння розв’язувати проблеми, працювати в команді, планувати, творчо мислити, спілкуватися, брати на себе лідерство й відповідальність, рефлексувати, адаптуватися та впевнено користуватися ШІ. Платформа перетворює затверджені навчальні модулі на командні навчальні симуляції. Учитель може за допомогою ШІ підготувати структурований сценарій, переглянути його, запустити заняття, керувати етапами й подіями за часом, формувати команди та ролі, збирати результати й рефлексії, а також відстежувати прогрес на панелях і у звітах про розвиток навичок. Учні працюють у керованому проєктному середовищі й можуть користуватися дослідницьким ШІ-помічником, не виходячи за межі затвердженої бази знань. ШІ свідомо використовується як помічник, а не як автономний керівник заняття. Під час генерації сценарію система отримує лише затверджений контекст навчальної програми та формує структурований шаблон, який проходить перевірку структури й правил до створення симуляції. Керування станом заняття залишається за сервісом оркестрації Django — саме він контролює запуск, паузу, перехід між етапами, події та завершення. Дослідницький помічник працює за принципом закритого RAG: прямі ідентифікатори видаляються, пошук виконується лише серед схвалених шкільних і загальних матеріалів, за недостатнього контексту система відмовляється відповідати, а відповіді, адаптовані до віку, містять посилання на джерела. Чернетки оцінювання та звітів про прогрес формуються лише на підставі реальних даних — рефлексій учнів, коментарів учителя, спостережень і поточного рівня навичок — і залишаються доступними для редагування до явного затвердження вчителем. Технічна реалізація використовує Next.js 16, Django REST, PostgreSQL + pgvector, Redis/Celery, приватне сховище S3 та шлюз LiteLLM із Cloudflare Workers AI і, за потреби, резервними провайдерами. Розмежування доступу за ролями, HTTP-only автентифікація, журнал аудиту та трасування провайдера, моделі й затримки формують архітектуру, придатну для промислової експлуатації, де контроль учителя й приватність учнів є базовими вимогами.