Medly AI chce skalować korepetycje AI przed egzaminami. Startup pozyskał 8 mln dolarów

Platforma ma zapewniać natychmiastową informację zwrotną, wskazywać obszary, w których można poprawić wynik, oraz prowadzić ucznia przez materiały zgodne z konkretnym programem nauczania. Potrafi również interpretować odręczne odpowiedzi, co ma zwiększać jej przydatność w takich przedmiotach jak matematyka i chemia.

To właśnie nacisk na ocenianie jest kluczowym elementem oferty Medly. Ogólny asystent AI może wyjaśnić dane pojęcie, ale korepetytor egzaminacyjny powinien także pomóc uczniowi zrozumieć, jak odpowiedź zostanie oceniona i jakie zmiany mogą przełożyć się na wyższą punktację.

Ponad 400 tys. użytkowników, ale wyniki wciąż wymagają weryfikacji

Medly wystartowało w lutym 2025 roku i informuje, że przekroczyło już poziom 400 tys. użytkowników w Wielkiej Brytanii. Według firmy uczniowie korzystają z platformy średnio przez około godzinę dziennie.

To oznaki dużego początkowego zainteresowania, ale same statystyki nie dowodzą jeszcze, że produkt poprawia oceny. Medly informowało o poprawie wyników GCSE — brytyjskich egzaminów kończących szkołę średnią — a część danych udostępniali również inwestorzy. Są to jednak deklaracje firmy lub jej inwestorów, a nie niezależnie potwierdzone rezultaty.

Bardziej miarodajny test dopiero trwa. Medly bada wpływ platformy na wyniki w nauce z udziałem ponad 1000 uczniów. Dopóki badanie nie przyniesie przejrzystych i niezależnie ocenialnych danych, najostrożniejszy wniosek brzmi: platforma osiągnęła znaczący zasięg i wysokie zaangażowanie użytkowników, ale jej przyczynowy wpływ na wyniki edukacyjne nie został jeszcze dowiedziony.

Na co Medly przeznaczy 8 mln dolarów?

Nowy kapitał ma wesprzeć kilka powiązanych priorytetów:

• Rozwój w Wielkiej Brytanii: zwiększenie zasięgu platformy wśród uczniów przygotowujących się do egzaminów.
• Sprawniejszy korepetytor: udoskonalenie personalizacji, informacji zwrotnej oraz bazowych systemów AI.
• Technologie dopasowane do oceniania: budowa własnych modeli przeznaczonych do oceniania i dydaktyki, dostosowanych do brytyjskich oraz europejskich realiów edukacyjnych.
• Ekspansja i badania: wejście na kolejne rynki poza Wielką Brytanią oraz sprawdzenie, czy produkt rzeczywiście poprawia wyniki uczniów.

Medly pracuje również nad kolejnymi funkcjami edukacyjnymi, w tym narzędziami wspierającymi przygotowanie do nauki na poziomie wyższym. Mogą one zwiększyć użyteczność platformy na różnych etapach edukacji, ale ich skuteczność będzie wymagała osobnego sprawdzenia.

Pierwszym krokiem w USA jest przygotowanie do SAT

Firma rozpoczęła ekspansję na rynek amerykański od przygotowań do egzaminu SAT. Do końca roku planuje dodać materiały dotyczące egzaminów AP i ACT.

Wejście do USA jest dla Medly nie tylko szansą biznesową, lecz także wyzwaniem produktowym. Korepetycje egzaminacyjne wymagają poprawnych treści, znajomości zasad oceniania i wskazówek zgodnych z konkretnym programem oraz systemem egzaminacyjnym. Inwestycje w autorskie modele oceniania i dydaktyki mają pomóc rozwiązać ten problem, ale skuteczność rozwiązania w różnych egzaminach i grupach uczniów będzie ważnym sprawdzianem jego skalowalności.

Czy AI może zmniejszyć lukę w dostępie do korepetycji?

Założyciele Medly próbują odpowiedzieć na dobrze znany problem nierówności edukacyjnych. Indywidualne korepetycje mogą zapewnić uczniowi wysokiej jakości wsparcie, lecz ich koszt dla wielu rodzin jest zbyt wysoki. Teza startupu zakłada, że AI może zaoferować część takiej spersonalizowanej pomocy na znacznie większą skalę.

Sam zasięg jednak nie wystarczy. Aby korepetycje AI mogły wiarygodnie przyczynić się do poprawy edukacji, usługa musi być przystępna cenowo, niezawodna i dopasowana do egzaminów, które uczniowie rzeczywiście zdają. Trzeba też sprawdzić, czy ewentualne korzyści nie dotyczą wyłącznie uczniów już zmotywowanych lub osiągających ponadprzeciętne wyniki.

Dlatego program badawczy Medly jest równie istotny jak wzrost liczby użytkowników. Runda o wartości 8 mln dolarów pomoże startupowi dotrzeć do kolejnych uczniów i tworzyć bardziej wyspecjalizowane narzędzia AI. Ostatecznie najważniejszym dowodem będzie jednak to, czy rozwiązania te przyniosą mierzalną poprawę wyników w szerokiej i zróżnicowanej grupie uczniów.