职业教育教学平台产品思考

产品还需要不断迭代升级。以前主要是通过用户调研来收集反馈、了解产品的使用情况，费时费力，并且指向性不强，有时候会抓不住核心问题，事倍功半。现在主要是通过数据分析发现问题，再小范围调研验证问题，这样更有针对性，改进方向更明确。

随着“中国制造2025”、“职业教育服务国家发展战略”的提出，大力发展职业教育已经成为国家、各省市以及职业院校的重点工作。这里的职业教育是指中等和高等职业学校教育（也就是中职、高职院校）。基于此，服务于职业院校的产品应运而生。

今天要讲述的产品是面向职业教育的教学平台，类似有智慧职教（www.icve.com.cn）、超星泛雅（fanya.chaoxing.com/portal）、赛名师（kc.gtafe.com）等平台，集资源展示、资源共建、课程教学于一体，其中教学一般有两种形式，一种是老师运用平台上的资源和教学功能进行线下授课，从而区别于传统的线下授课模式；另一种是线上授课，例如在线开放课程（MOOC）、直播课堂等。

商业模式通常是，平台搭载教学资源一起售卖。尤其现在是内容付费的时代，平台上的内容（也就是教学资源）也非常重要。此类平台产品的用户是在校老师。对老师来说，产品的易用性非常重要，能真正给他们减负，解决教学的本质痛点，如备课找不到素材、课堂互动效率低、学生参与感不强、课后教学效果跟踪难等问题。

平台提供了丰富的教学资源，涵盖了职业教育各专业的课件、教材、动画、微课、习题等资源。我们设想的场景是老师使用平台上的资源进行备课，备完课发布给学生，让学生提前预习。线下上课时，通过平台发布一些互动任务（例如，讨论、答题），学生在手机App上完成，从而提高课堂活跃度和学生参与感。课后，老师可以发布本堂课的作业，学生完成后直接上传到平台上。此外，平台还有其他功能，例如在线组卷、测验、课程设计、考勤管理等。

产品上线一段时间后，通过用户数据分析，发现了以下几点：

一、产品的主线功能为：课前备课—课中互动—课后评测，然而按这个流程完成相关操作的老师较少。

图1 漏斗分析

是课堂不需要互动吗？是课后不需要学生做作业吗？

调研之后发现，老师迫切需要课堂互动、课后评测，然而平台功能较多，指引又不明确，导致很多老师不知道下一步该如何操作。虽然我们制作了操作录屏和用户手册，但这增加了老师的学习成本。

为了增强产品指引，提升用户体验，我们对常用的指引方法进行了总结，一般有以下几种：

（1）帮助向导：用户进入页面，先看操作向导，了解主要功能点；然后再自己操作。

图2 帮助向导：第1步  

图3 帮助向导：第2步  

这种方法适用于以下几种情况：

① 一个页面有多个按钮，而且按钮之间有前后依赖关系；

② 重要功能或新功能，希望吸引用户注意。

（2）当鼠标悬浮在按钮（控件）上时，出现提示信息，描述按钮（控件）的具体功能或操作信息。

这种方法适用于以下几种情况：

① 功能比较复杂，并不常见；

② 操作或交互比较复杂，例如，需要双击或者拖动；

③ 希望页面尽可能简洁；

如果采用这种方法，为了保持页面统一，通常情况下，所有按钮（控件）都需要添加提示信息。

（3）直接在页面显示按钮（控件）的具体功能或操作等提示信息。

这种方法适用于以下几种情况：

① 需要显示提示信息的按钮（控件）较少，或只对一部分按钮（控件）添加提示信息，不会影响页面美观。

② 提示信息和按钮（控件）融为一体，毫无违和感。

考虑到平台上有些按钮存在前后依赖关系，需要添加提示信息的按钮（控件）较少，我们采用了第（1）种和第（3）种方法。

二、教学资源使用率较低。

很多老师反映备课时找不到素材，因此平台提供了丰富的教学资源，囊括金融、电商、物流、旅游、汽车、工业机器人、电子电气、学前教育、护理、烹饪等专业，老师可以直接使用，然而真正被用起来的教学资源却比较少。

通过事件分析，对比以下几个指标：

① 教学资源使用量：被用起来的教学资源数量；

② 教学资源使用人数：使用教学资源的老师数量；

图4 （示意图）事件分析：教学资源使用量

图5 （示意图）事件分析：教学资源使用人数

由图看出，教学资源使用量在下降，而教学资源使用人数基本稳定，说明老师在经过一段时间的探索后，使用的资源更加聚焦。同时，最近一段时间两项指标都比较平稳，说明新用户比较少。

继续深挖发现，金融财会类的资源最受欢迎，使用量和人数较多，这是因为前期利用公司金融教育优势，为平台导入了流量。

因为平台总体教学资源数量很多，而只有金融财会类的资源被用起来了，导致教学资源使用率（被用起来的教学资源数量/所有教学资源数量）较低。

由以上数据分析可知，产品需加强宣传推广，增加新用户，主要针对金融专业以外的老师。

产品设计时，也考虑了一些新技术，例如，给资源打上标签，通过推荐算法给老师推送感兴趣的资源。不过，平台上的每个资源颗粒比较大，导致标签属性不够精细，下一步会把资源碎片化，增加标签属性，这样更方便用户查找到自己喜欢的资源，同时，也能给用户精准推荐资源。另外，平台上的用户相对较少，还称不上大数据，推荐算法还需要不断打磨提升。

总之，产品还需要不断迭代升级。以前主要是通过用户调研来收集反馈、了解产品的使用情况，费时费力，并且指向性不强，有时候会抓不住核心问题，事倍功半。现在主要是通过数据分析发现问题，再小范围调研验证问题，这样更有针对性，改进方向更明确。

作者：周婷

本文为「人人都是产品经理」社区和友盟＋联合举办的“2019「友盟杯」数据分析大赛”中参赛作品，未经作者及平台许可，禁止转载

本文部分数据有脱敏处理，非全部真实数据

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