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　　另外，在线教育的时候，老师和学生缺乏面对面的沟通，就是说很多细节他是不知道的，在这种过程难以把控的情况下，其实对数据的分析是尤为重要的，因为他只有靠这种数据分析才知道下一步怎么对学生进行教育。很多产品做的时候，因为他的底层架构所限，所以就只能分析到题目的正确率，比如说做了5道题对了4道，正确率就是80%，这4道出于什么样的章节他就说哪个地方表现怎么样，其实这个对于学科本质来说是不靠谱的。

　　对于学生来说，现在学习内容比起去年至少是翻了10倍的，看起来好像是你上去一个视频的网站，比如说网校的网站，他这难度易、中、难三个难度都有，老师也是各种风格的老师都有，好像非常全面、非常个性化，实际上学生对他自己的情况还是了解不多的，他就没办法去挑，他怎么知道自己应该听易、中、难呢，他怎么知道哪个老师更适合自己呢，看起来多，挑选成本反而高。

　　第二，缺乏清晰的过程管理。上过这些课之后他掌握了多少，接下来应该学什么，不清楚，也就是MOOC这种形式我认为在K12阶段是不太适合的原因，因为很多课程其实第一节课、第二节课、第三节课有很好的规划，已经放在那了，但学生很有可能在某一节可卡住了，他不会，但后续的内容仍然是那些东西，他不会根据这个学生现在有问题而做出调整，就是说这个学习内容是没有自适应性的，这样学生课程的完成率就非常非常低。其实我觉得在成人教育方面，这个课程完成率低并不是什么大不了的事，因为你完成了30%你就有30%的收获，很有可能这30%还超过这个数，因为你得到的启发，你自己会在以后的工作中去思考，但是在K12阶段，这个受众是完全不一样的，因为教育的内容是非常成体系的，如果你只完成了30%，很有可能你得到的收益5%甚至是0，其实在学习时间非常宝贵的情况下，我个人觉得接受这样的课程，也就是说你推出这样的课程，实际上相当于谋财害命。

　　对于家长[微博]来说，家长其实现在线下对学生的学习过程干预程度就比较低，有的家庭甚至是一个学期两次的家长会，就是他唯一了解孩子学习过程的一个场所、一个途径，如果说学习过程由线下还转移到线上去了，这就意味着他可能连老师都找不到了，这样的话他怎么去观察这个学习过程呢，他怎么能够对学生的学习进行有效的监督呢，这就导致了学生在接受在线教育过程中其实家长是对这件事情充满疑虑、充满戒心的。可以看到很多家庭，一看到学生动电脑就非常非常紧张，因为他不知道学生在上面干什么。另外一个事情，网校刚开始出来的时候非常非常火，基本上所有的家长，我认识的家长群里面，每一个人都去买了网校的课程，但是这几年就很冷静了，原因是，他发现其实网校也没有传说中得那么神，你把孩子送到网校去，比如送到学而思[微博]网校和送到学而思的小班没有什么差别，甚至小班的效果更好，所以回归到对学习效果本质诉求上来，就会对这件事情越来越理智、越来越冷静，不会像原来那样盲目的跟风。

　　对于这一系列的问题，我们快乐学的解决方案其实就非常非常简单，我们其实就只做了一件事情，我们在设计这个解决方案的时候想到的就是回归这个学科的本质，你要搞数学教育，你就必须把数学进行仔细的教学研究，看看数学到底应该怎么学，我们在线的产品能够解决哪些问题。

　　这个其实就是我为了要向大家说明我们的树，这是我们的知识树，其实我们这个知识树是从我3月份入职到6月份整整4个月的时间搭建的，同时搭建跟这个树配合的后台系统，就是说4个月我们基本上什么事情都没有做，就是把这个东西弄好。我们可以想想看，其他的产品在3、4个月就可以铺到全学段全学科的时候，我们把所有的精力都聚焦在初高中数学这一门学科上，其他的产品说题库的数量已经上百甚至上千万的时候，我们老老实实的用LaTeX排版，我们用几何画板去作图，总共5个多月的时间，应该是排了14万道题，其中上线的只有不到1/3，就是说5万道题，是我们精选出来的。当其他的产品引入各种教案、备课素材的时候，我们仍然在老老实实的对我们的知识体系每个知识点去写注释、补充例题、总结方法，当其他的产品早就海量视频的时候，我们才刚刚开始考虑要不要把视频课件引入我们的这个系统，怎样引入这个视频和课件才能使得我们的教学效果能够比原来提升一些。说白了，我们这个解决方案就是，把学科本质研究清楚，在学科本质清楚的情况下我们把这些教学的素材组织起来，因为有这样的系统在，所以我们就可以对学生和对我们的内容进行一个准确的匹配，否则我们永远都没办法对学生进行个性化的教育。

　　右边这个内容，大家远观可以看到，非常漂亮的，我认为这个教案应该是我见过的网上教案中最好的，当然因为我自己做的，但是为什么我说这个东西漂亮呢？不仅仅在于这个教案的内容如何，而是它是由我们的系统经过很好的论证，就是说跟这个教材进行匹配生成的，就是说看起来这是一个文档，实际上是若干个部分有机的组合起来的，并不是一个死的文档。

　　另外，对于老师我们就去分析老师找题是怎么去想的，老师找题的时候其实他根本不是去想我要找一个比如说奥运会的题或者我去找一个非典的题，他要找的是，我想找一个函数与方程的题目，我想找一个向量的题目，是根据知识点选题的，就是说他挑选的时候是在脑子里分析这个题考察哪个知识点老师觉得在网上选题难，有那么多题我选起来怎么还难呢，原因就是因为每道题都要在脑子里仔细读。我们针对这种特点设计了出题的模板，这个模板完全是根据知识点出题的，就是说他只要完成对某份作业知识点方面的设置，就可以很准确的出出他想要的题目。

　　另外一个，这是我们的试题编辑方式。我们的编辑方式也是完全按照老师的思维习惯，就是老师是怎么想的，他在换题的时候是怎么去考虑要把某个题换掉，他的操作是怎么样的，他有哪些实际的操作需求，我们都仔细考虑之后设计出来了，就是说我们认为在这个地方我们仍然做的是手动，我们从来不认为我们做的东西就是传说中的智能，因为我们深知智能两个字惹不起，就是说用那种随机的方法说智能的，我这一辈子反正不敢说，但是我也觉得那绝对不是所谓的智能。

　　另外，因为我们对每道试题，刚才我说做了一件事情，这件事情实际上就是原来我们的分析单位是以单题为分析单位的，我们对某次成绩可以进行这样的分析，某个题目它的难度是多少、它的区分度是多少，整个班它的平均分，它的标准差、标准分数这些东西是多少我们都知道，但是对于教学来说我们需要考虑的是，考察了哪些知识点，这些知识点掌握的怎么样，而不只是说一道一道的题目做的怎么样。比如说数列有很多很多知识点，数列的题做的不好到底是哪些知识点掌握不好呢，以前的分析是没办法做到的。我们其实就是做了这一步，就是我们把知识点级分析做到了，看起来是一个小步，但是我觉得在产品上就是一个大步，这是具有划时代意义的。我个人这样认为，在我们内容建设的中投入了多少精力，最终这些精力一定在我们给用户带来的价值上体现出来，也就是说你内容越仓促、越草率最后给用户带来的价值一定越少。靠这种知识点级的分析我们能够做到非常全面的数据分析。

　　这是真实的6个班的考试数据，我们应该说从很远的距离就能感觉到前一两个班的数据是应该好一点的，大家可以想想，红色应该都表示警告，这个是不好，前一两个班他的红色明显的少。这是我们拿到的合作方的一个数据，在我们什么其他情况都不知道的情况下我们就知道他这个学校是怎么进行分班的，他们的班级是怎么管理的。

　　另外，我们对学生的学习轨迹也进行了很精细的追踪，学生最近做了哪些题目、正确率如何、知识点掌握情况如何，他这个知识点根据平均水平来说处于什么位置，而且我们给出了对于他现在这种学习现状应该怎么样去处理，就是给了相对的解决方案。我认为有这样的学习过程分析，家长知道学生每次用这个产品干了些什么，现在学习的情况是什么样子的。

　　这个图是我们刚好搭好后台的这个系统，正打算开始设计产品的时候的一个最初的设计图，这个设计图其实就是在7月份的时候我们确立的。这个设计图就表明了我们未来努力的一个方向和现在前进的方向，也就是，我们是以最中间的叫做知识体系为核心，目前是以题库为驱动力，以学习现状为我们最终的目标，里面的循环是由我们的评估算法和推荐算法完成的系统引导，就是我们系统会引导学生进行学习，外面的循环是由我们的数据分析和对老师的个性化出题方案完成的老师的导学，就是说这个体系里学生是在平台上学习，家长可以完成督学、老师导学的整个学习模式。这个学习模式在我们11月8日上线的版本已经实现了，以后我们会把它做得更好。

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