《小欢喜》中的成绩管理系统,如何进阶成更优质的教育大数据产品?

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本文的内容是一个产品框架的假设,以及针对这个假设所提出的一些需要大家一起讨论的问题,一起来看看~

最近电视剧《小欢喜》正在热播,围绕“高考”这个主题,该剧讲述了3个家庭、4个孩子的备考故事。

这部在豆瓣获得8.3高分的优质作品,不仅为我们呈现了中国式的家庭群像,也真实地反应了如今的高考压力。

周末补看该剧的时候,在第六集发现了一个很有意思的教育产品:“成绩管理系统”,剧中宋倩(小陶虹饰演)给乔英子、方一凡等人进行成绩分析的时候,正是使用的该产品,如图所示:

《小欢喜》中的成绩管理系统,如何进阶成更优质的教育大数据产品

也看到了,不少类似“大数据时代真牛”的弹幕,这唤起了我(一名曾经在教育互联网领域摸爬滚打过的产品经理)的一番思考。

首先,在剧中看到的这款产品并不是一款大数据产品,这仅是一个少量数据的展示工具,也确实可以给学生带来指导意义,让我们可以很直白地看到学生成绩的波动情况。

但是,不是每个人家里都有一个帮助学生进行成绩波动分析的宋倩阿姨,所以如果将这款产品进行功能进阶,让学生可以自行查阅问题原因,并且得到提高成绩的学习建议,那是不是更有价值。

甚至,我们可以让学生在高中的每个阶段都能知道,以自己当前的知识掌握水平可以在高考中获得怎样的成绩,这是不是可以成为一款更具想象力的教育大数据产品?

以下内容是一个产品框架的假设,以及针对这个假设所提出的一些需要大家一起讨论的问题,正是这些需要讨论的问题,才是需要产品经理与技术开发一起钻研的地方,也是引发各位思考的地方。

1. 一个畅想的产品框架

首先概括介绍一下设计思路:

基于历年高考大纲,梳理出各学科知识点的分值权重,然后将日常练习及考试题目与知识点进行匹配,根据学生的答题结果判断知识点掌握情况,结合学生心理素质测试完成临场能力预判,在此基础上,计算出学生当前水平的高考分数。

产品框架草图如下:

《小欢喜》中的成绩管理系统,如何进阶成更优质的教育大数据产品

该产品的设计与实施存在一些难点,简单做个剖析,也算给有能力实现该系统的公司一点建议。

2. 如何打造可信的知识图谱

该产品的基础是拥有可信的知识图谱,知识图谱的来源是历年的高考大纲与教材,而其中各知识点的分值权重又依赖于历年的高考真题。

所以实现上述过程,不仅需要一些便捷的技术工具,还需要拥有雄厚的教研力量。

《小欢喜》中的成绩管理系统,如何进阶成更优质的教育大数据产品

(2019年全国卷数学(理科)高考大纲)

传统的教育机构相对缺乏技术能力,大多数互联网公司又不具备教研能力,取两者交集,才是具备实现上述系统能力的公司,在此就不一一枚举了(毕竟也没收人家广告费)。

判断知识图谱的可信度,需要有海量的数据(题目)来验证完善,知识图谱由知识点(也是一种标签)组成,知识点与题目关联,这就是三者的关系。

《小欢喜》中的成绩管理系统,如何进阶成更优质的教育大数据产品

(题目-知识点-知识图谱)

如何为题目打上合适的知识点标签是一个值得思考的问题,因为这注定是一个耗时耗力,又耗费开发资源的事儿。(这是需要群策群力解决的问题,欢迎各位评论区留言讨论)

只有将题目与知识点快速关联的问题解决了,系统的其他功能才能顺理成章的进行下去,而随着题库的不断完善,知识图谱的准确性与可信度自然也会大大提高。

至于学生日常答题情况,线上答题可以直接录入系统数据库,线下纸质答题则可以通过图像识别的方式录入,这都是目前技术可以解决的。

如果解决了上述问题,那我们再看下一个。

3. 高考分数预测的算法

基于知识图谱的构建,我们可以给出学生知识掌握情况的反馈,以及如何查漏补缺的建议,这已然是一个可以上线推广的产品了。

因为在某些特定的时间条件下,我们可以给出学生如何复习的最优解。

比如:临近高考只有一个月,我们可以根据知识图谱中知识点在高考中出现的频率与分值权重,结合学生现有的知识点掌握情况,为学生罗列出在一个月的时间里,他们学什么更能提高分数。

但是,我们可以再往前做一步,实现根据学生的知识掌握情况预测其高考分数,不过这里存在几个需要解决的问题。

在产品设计中,为保证预测的准确性,我加入了学生的心理素质等影响因子。

但是,该如何保证心理测试的准确性呢?

在这个问题的基础上,引申出了第二个问题:学生心理素质等影响因子如何参与到高考分数预测的过程中?

这里需要一个合理的心理测试系统和一个可以不断完善的算法。

可以说,这是一个很值钱的算法,也是一个适用于应试教育的算法,来吧,算法工程师们,产品经理的需求来了,加油吧。

我需要再复述一遍,以免有人问,为什么只抛问题,不做解答:上述内容还是一个产品思路,也抛出了一些问题,还是蛮期待有人来实现它,这样可能会缓解学生们的高考压力,想想还是件蛮有意义的事儿。

文章的最后,要给《小欢喜》中的小演员们点个赞,尤其是乔英子,毫无矫揉造作,大有前途。

 

作者:张小墨,产品经理中的文青儿,公众号:月光坦克(moontank1918)

本文由 @张小墨 原创发布于人人都是产品经理。未经许可,禁止转载

题图来自Unsplash,基于CC0协议

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评论
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  1. 知识图谱是至关重要的,一个知识点与哪几个知识点由关联,再进行推送相关联知识点。
    好未来和松鼠AI好像有知识图谱

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    1. 不少教育公司从很久之前就在搞,不过能听到动静的比较少,个人感觉在应试教育大环境下,这样的产品思路还是有些价值的

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  2. 其实有个设想,如果把人从小到大的学习能力进行量化记录,得出一个人社会属性的社会基因,根据现有全社会的关键社会行为或决策的大数据算法去进行分析推测,能不能做到私人定制化的成功。

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    1. 这个数据采集的周期有点长,而且让参与者没有了隐私,如果存在这样的项目,大概率也得是政府行为。

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  3. 训练的数据集才是最难搞的
    现在的人工智能,数据方面的工作还离不开人工,而且需要大量的人工
    还有负样本的收集

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    1. 说的对,尤其是教育类大数据产品训练数据集所需要的人工还有教研能力的要求,这就又提高了门槛

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