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《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?

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:

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:

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。

(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。

(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。

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