Источник: depositphotos.com

Хакатон по-женски: Tinder для сантехника, учебник в мессенджере и умная система голосования

Этим летом в Санкт-Петербурге и Москве стартовала проектная школа Girls4Tech для девушек-программистов, инженеров и предпринимателей, организаторами которой выступают Университет ИТМОМосковский Политех и международный акселератор NUMA Moscow. В завершение августа в рамках женской акселерационной программы в Университете ИТМО прошел хакатон. Участницы программы из обеих столиц собрались на площадке акселератора IdealMachine, где решали кейсы от Университета ИТМО, компаний «Петрович» и Bayer. О победивших проектах, а также о том, чем женский хакатон отличается от мужского, в нашем материале. 

С технологическими заданиями, которые были предложены вузом и компаниями «Петрович» и Bayer, участницам предстояло справиться, разбившись на команды.  Девушки самостоятельно формировали команды и выбирали кейс для работы.

«Интересен опыт хакатона тем, что он полностью женский: нечасто дамам дают слово, особенно в командах технарей. Я отметила, насколько “девочковый” хакатон не похож на мужской. Во-первых, мы не оставались на ночь: мы должны уделять время не только делу, но и семье. Во-вторых, мы все пытались помочь друг другу: помощь предлагалась даже прямым конкурентам. Победа и цветочки – это приятно, но для нас важно решить проблему, это основной приоритет. В-третьих, мы мало пьем (шампанское и вино не зашли). В-четвертых, пиццы и пироги – это хорошо, но мы девочки, мы на диете. Фрукты разлетелись быстрее», – поделилась впечатлениями одна из участниц хакатона Юлия Антонова.

Все созданные решения, по словам организаторов, были прикладными и реализуемыми. Во второй день с командами работали технические эксперты, эксперты по маркетингу и финансам. Также команды проводили конкурентный анализ рынка, так как было необходимо проверить, какие уже существуют решения в этом сегменте.

«Команды были смешанные. Участницы из Петербурга работали в командах с московскими участницами, так как в начале программы мы в удаленном режиме познакомили их друг с другом и сформировали из них пары, в которых одна участница находится в Москве, а другая – в Санкт-Петербурге. Сделали мы это для того, чтобы, помимо работы менторов с каждой участницей, девушки также могли помогать друг другу и мотивировать», – поделилась куратор программы и директор центра проектного управления и продвижения Университета ИТМО Татьяна Гапоненко

Участницы хакатона в рамках проектной школы Girls4Tech
Участницы хакатона в рамках проектной школы Girls4Tech

Кейс №1. Компания «Петрович» предложила девушкам-разработчикам создать «Тиндер сантехника» – систему удобного и простого способа поиска мастера. Сегодня компания использует сервис «Биржа профессионалов Петровича», который позволяет найти профессионала для выполнения строительных работ. Пользователь заходит на сайт и выбирает мастера по портфолио, после чего делает оффер понравившемуся мастеру. В качестве решения девушки должны были предоставить сервис, позволяющий пользователям максимально легко найти своего мастера для выполнения необходимых задач, таких как ремонт квартиры, строительство загородного дома, замена сантехники, поиск дизайнера и так далее.

Лучшее решение: Ремонтиндер

Наиболее эффективный способ найти мастера предложили участницы команды «Бригада» с приложением «Ремонтиндер». Мобильное приложение подойдет для тех, кто отважился на ремонт, будь то заказчик или мастер.

Описать свою задачу пользователь может при помощи фото- или видеосъемки. Телефон ведь достаточно компактен, чтобы можно было снять даже труднодоступные места, чего не скажешь о ноутбуке, поэтому девушки сосредоточились на мобильном приложении. Отмечать проблемные места можно прямо на фото простым нажатием, оставляя голосовое сообщение, – система распознает и составит текст.

Если в квартире потоп или дерево после урагана упало на забор, можно нажать кнопку «СРОЧНО!». Теперь пользователю не нужно вступать в долгие обсуждения с мастером, что именно он должен купить на строительной базе «Петрович», потому что автоматически под запрос система сформирует смету на согласование на основании предпочтений клиента во встроенной «Игре».  Когда в жизни начинается развлечение под названием «ремонт», по мнению участниц, клиенту проще сказать, что ему точно не нравится, чем то, что нравится. Отбросить все ненужное и сформировать список предпочтений можно «смахиваниями» вправо во встроенной «Игре».

Команда Ремонтиндер
Команда Ремонтиндер

Предложенная система защищена. Перед тем как мастера заносятся в базу, они проходят многоступенчатую верификацию по паспорту, как и клиенты. У заказчика, как и у мастера, есть свой личный кабинет. Наконец, оплатить услуги можно банковской картой, привязав ее один раз, после чего деньги за работы будут списываться автоматически.

Система удобна не только клиентам, но и поставщикам товаров и услуг. Теперь не нужно вступать в долгие дискуссии с заказчиком, что именно потребуется купить на строительной базе «Петрович», потому что автоматически под каждый заказ система сформирует смету на согласование на основании предпочтений заказчика. Оплату за проделанную работу мастер получает на карту. Приложение обеспечит увеличение клиентопотока для бизнеса. Даже в случае отмены заказа мастер получит вознаграждение (1% от заказа). Кроме того, мастер всегда знает, где его ждет ближайший заказчик, просто зайдя в календарь или карту.

Кейс №2. Университет ИТМО предложил участницам создать систему, которая будет предлагать образовательный контент по способностям и запросам конкретного ученика, совмещать внутри одного приложения практическую часть, теорию, игры, видео и другие материалы. Дело в том, что в ближайшие десять-двадцать лет под воздействием технологий и новых запросов сфера образования кардинально поменяет свой облик. Так, например, на смену привычным учебникам придут именно такие системы.

Для того чтобы создать умный «учебник» участницам необходимо было решить сразу несколько вопросов: как будет построен механизм индивидуализации, какие принципы заложить в основу, как формировать контент, какие функции будут у учебника, а также учесть интересы регуляторов, конечных потребителей и преподавателей. Обозначить принципиальные требования со стороны пользователей.

Лучшее решение: Unitbook

Победителем этого кейса стала команда Unitbook, участницы которого предложили использование чат-бота с учебниками в мессенджере.

«Задача была очень сложная и объемная, ведь нужно было учитывать и возможность внедрения данного учебника (он должен соответствовать требованиям Министерства образования). Также нужно было сделать цифровой учебник нескучным.  Ученье – это труд, и мы нашли для себя целевую аудиторию, которая желает понять, как их любимые предметы в школе повлияют на выбор профессии в будущем, как они помогут разобраться в направлениях обучения в университете», – объясняет одна из участниц команды Анна Алешанова.

Работа команд на Хакатоне
Работа команд на Хакатоне

Другая участница команды Александра Катушкова рассказывает, что учебник, изначально представлявшийся как нечто очень сложное для реализации, потом стал казаться уже вполне достижимым, даже в рамках двух дней хакатона.

План минимум состоял в том, чтобы сделать удобный инструмент для молодого человека, который хочет «прокачать» свои знания в области естественных наук и математики, предположительно для поступления в технический вуз.

«Мы сделали ставку на то, что надо говорить на одном языке с нашим пользователем, не быть скучными. Для этой задачи хорошо подходил бот, который может выполнять сложную работу по сбору и анализу нужной нам информации при максимально живом интерфейсе, в привычном современным людям режиме – переписке в чате, с эмодзи и возможностью, например, не отвечать на все вопросы сразу», – поделилась девушка.

Результатом непринужденной переписки с UnitBook-ботом должна стать выдача ссылок на учебный контент, подобранный в соответствии с полученными от человека сведениями. Так как речь идет об инновационном учебнике, участницы запланировали использование технологии цепи Маркова для обработки информации, введенной пользователем, а также для подбора и проверки контента, с помощью которого будет происходить обучение. После того, как ученик начал обучение, у него есть возможность давать обратную связь. С помощью тестов по следам пройденного материала, а также анализа статистики активности ученика система сможет корректировать предоставляемый контент. В дальнейшем (это потребует модернизации технологий обработки информации) команда планирует согласовывать учебные материалы с рекомендациями учителя, а также давать фидбек родителям. Попробовать прототип вы можете уже сейчас, подписавшись на @UnitBook_bot.

Кейс №3. Компания Bayer предложила девушкам создать систему голосования, не требующую использования интернета со стороны голосующих (у организатора голосования доступ к сети может быть).

Лучшее решение: VoteVision

Команда Vote Vision
Команда Vote Vision

Команда VoteVision предложила решить проблему затратного по времени и ресурсам проведения голосований при помощи компьютерного зрения. Участницы разработали сервис, который состоит из двух частей – сайта и мобильного приложения. Пользователь (модератор опроса) регистрируется на сайте, создает опрос, вводит необходимые вопросы/ответы и отправляет все это в систему. Далее через сайт запускается голосование, ему присваивается уникальный идентификатор, который нужно ввести в мобильном приложении. Как только ID опроса введен в приложении, можно начинать сбор данных – фотографий аудитории, которая голосует карточками за понравившийся вариант ответа (поднимает карточку соответствующего цвета, а цветов может быть столько, сколько вариантов ответа на вопрос). После каждой отправленной на сервер фотографии-ответа в режиме реального времени на сайте появляется диаграмма с распределением голосов по обсуждаемой проблеме.

«Сервер распознает карточки на фотографии по форме и цвету, при этом предполагается, что цвета карточек будут редкие, чтобы не принять за “голос” кофточку голосующего. Cамым сложным оказалось именно заставить сервис “узнавать” карточки без погрешностей. Кажется, с нашими карточками для экспериментов с распознаванием позировало большинство участников конкурса. Для всех нас это был первый опыт работы с компьютерным зрением, и, наверное, то, что мы победили в схватке с машиной, стало самым значимым для нас достижением на хакатоне», – рассказывает участница команды Софья Карева.  

Отличие VoteVision от других «голосовалок» в том, что он может работать в условиях, когда интернета у респондентов нет или его использование запрещено – например, при проведении тестов. Участницам так понравилась работа с компьютерным зрением, что они решили развить свой проект и вывести его на рынок. Например, предполагалось, что в релизной версии VoteVision пользователь сможет сравнивать данные опросов, проведенные в разные дни – и это уже не простая «голосовалка», а аналитик данных. А чтобы не нужно было возиться со скачиванием диаграмм, создатели разработки хотели предложить пользователям выгружать все данные в презентацию и отправлять себе на почту.

Отметим, что 30 сентября состоится защита проектов перед экспертами, бизнес-ангелами и венчурными фондами, которые инвестируют на стадии идеи и небольшого прототипа. Проведение защиты состоится на базе Технопарка Сколково. 

Редакция новостного портала
Архив по годам:
Пресс-служба