Антифрод-эксперт с 20-летним стажем по просьбе знакомого проанализировал результаты школьной олимпиады «Золотой шлем» за 2023–2026 годы. Для обработки данных он использовал Claude Code — ИИ-инструмент для автоматизации написания кода. За два вечера работы он получил статистические распределения, которые обычно заняли бы четыре недели.
Методика анализа строилась на стандартных статистических тестах — Колмогорова-Смирнова, KL-дивергенции и изоляционных лесах. Данные собирались из PDF-реестров с сайта организатора и протоколов ВсОШ. Claude Code сгенерировал пайплайн на Python с использованием pandas, scipy и sklearn, построил визуализации и помог проверить гипотезы. Без него, по словам автора, проект остался бы в столе, как и несколько предыдущих пет-проектов.
| Метрика | Описание |
|---|---|
| ИЧО | Индекс чудесной одарённости — интегральная оценка одарённости учителя от 0 до 100. |
| ДПП | Доля пострадавших призёров — процент призовых мест, занятых учениками одарённых учителей. |
В ходе анализа были введены две ключевые метрики: индекс чудесной одарённости (ИЧО) и доля пострадавших призёров (ДПП). ИЧО — интегральная оценка, показывающая, насколько сильно результаты учеников конкретного учителя отклоняются от ожидаемых. ДПП — процент призовых мест, занятых такими учениками, что автоматически лишает дипломов более высокого уровня других детей. Выяснилось, что некоторые преподаватели имеют аномально высокие значения этих метрик — их ученики регулярно вытесняют сверстников с пьедестала.
Используя статистические тесты Колмогорова-Смирнова, он обнаружил учителей, чьи ученики слишком часто занимают призовые места.
Автор подчёркивает, что речь не идёт о читерстве: он ловит мошенников 20 лет и уверен, что в школьную олимпиаду его не заносили. Вместо этого он предполагает наличие «гениальных учителей», чья подготовка настолько эффективна, что их воспитанники становятся статистическими выбросами. В качестве аналогии приводится история гроссмейстера Ханса Ниманна, которого Chess.com подозревал в читерстве, но официальное расследование не нашло доказательств — его достижения объяснялись талантом.
Claude Code в этом проекте выступил в роли ускорителя аналитики. Автор отмечает, что ИИ-ассистент позволил сфокусироваться на содержательной интерпретации результатов, а не на технической рутине по парсингу и построению графиков. Это, по его мнению, меняет правила игры в пет-аналитике, делая глубокие исследования доступными за вечер.
Статья публикуется с оговоркой: все имена участников и название олимпиады изменены, чтобы избежать юридических рисков. Это подчёркивает деликатность темы — статистические аномалии не являются доказательством нарушений, но требуют внимания со стороны организаторов.
