我的互联网教育方法论（九）：在线教育常见的5个产品设计误区

2019-03-06 14:16:00

近几年，在线教育增速迅猛，但优秀的在线教育产品甚少，主要因其本身的特殊性，本文作者梳理了5个常见的教育产品设计误区，希望能给教育行业的从业者们带来帮助。

在线教育从2014到2019快速发展的这几年，有很多互联网产品人才涌入这个领域。
以前业内普遍认为，教育行业是互联网技术的倾销地，很多优秀的产品设计和功能，是先在电商、娱乐等其他互联网板块使用成熟后，最后才应用到教育领域。随着经济环境的变化，教育行业的“抗周期性”的优势逐步凸显，越来越多互联网创业者、产品经理选择教育作为创业和求职的首选。
教育行业的产品设计，有非常多的特殊性。想做出优秀的在线教育产品，需要对教育场景的深刻理解。照搬照抄其他行业的现成经验，依照惯性思维去设计产品，往往达不到预期的效果，事倍功半。本文Jack Ma梳理了5个常见的教育产品设计误区，希望可以帮助新入行的产品经理们绕过这些“坑”。

一、班级内IM聊天功能

班级是在线课程很重要的一个单元和组织形式。一个班级中的角色，有老师，学生，助教，学管等等。老师和学生，学生和学生之间，会因为授课场景，而产生比较强的社交关系，所以很多产品经理惯性的认为，班级IM聊天的功能，可以帮助老师和学生，以及同学之间，更好的进行在线的交流，所以是一个非常重要的产品功能。
其实情况并非如此。如果你去真实的培训机构的班级内看一下，就知道，同一个班级的学生之间很多时候是不太多交流的，小班课的学生比大班课的学生交流稍微多一些，但实际上也很少。
班级IM在线聊天功能，在大部分在线机构的真实情况是，很少有人使用。在学习服务APP内置的班级聊天群内，平时几乎没有人说话。
因为在线教育的主场景是教育，教育产品具备2个核心本质：内容和工具，而非社交。
班级群因为老师提供的授课内容、学习资料、作业反馈，而产生存在的价值，其产品价值的本质是内容价值，而不是社交价值。
如果你坚持说，从上课这个主场景，一定会衍生出某些社交关系来，比如老师和学生，学生之间成为朋友之类，我们并不否认，但这种衍生出来的社交关系，对我们的核心商业主场景没有太多的回馈和贡献度，反而在有些情况下会让我们的商业主场景受损。比如1对1和班课场景下，老师和学生通过在线IM聊天，成为亲密的朋友，会增加私下飞单的可能性。
而且在今天大微信的社交生态下，学习APP内自建的IM生态，是很难留存用户的，用户一旦产生社交场景，会更倾向于直接加微信。
所以，班级内的在线IM聊天功能，在大部分实际的在线教育场景中，使用情况并不理想。

二、学习资讯Feed流

很多学习类APP都面临一定的用户留存问题。这几年头条类的内容消费产品，增长非常迅速，所以产品经理们天然的会想到，在APP内增加一个学习头条，或者学习资讯板块，产品形态和今日头条很类似，模仿了新闻feed流产品设计形态，有的学习头条产品还可以切换资讯的品类，覆盖了很多门类，期望习头条能为用户留存贡献收益。
但其实，学习头条类的feed流产品，使用场景并不大，多数产品的数据情况也并不理想。用户对学习资讯，尤其是考试类资讯的获取，是非常谨慎的、严肃的。因为这些考试的成败，可能或多或少会影响用户一辈子的命运，所以在大部分学习资讯的获取上，会选择最专业、最全面、最权威的渠道。一般每个考试品类都会有类似的信息聚集地。
所以在主学习APP上，内嵌一个学习资讯feed流，给用户的感觉和认知是：随意、不专业、附加感强。feed流的产品形态，更适合碎片化时间的内容消费，而学习者获取考试资讯，需要处在一个稳定的stable的场景。
比如，用户在准备考研，那么一般用户会规划一个时间段，端坐在电脑前，分门别类的浏览自己需要的核心信息。所以PC场景、信息门户和论坛，更适合用户获取学习资讯，而不是在手机上的学习feed流随便刷刷。
所以，目前APP内的学习头条类的feed流产品，实际上是非常鸡肋的状态，使用数据很低，对用户留存的贡献就可想而知了。

三、数据化的误区：AI类测评打分

目前市场上，有一些智能学习评测服务，可以针对用户的单词、口语、作文进行无需人工介入的自动打分。比如，针对用户的单词发音，读英文句子的发音，还有用户写的作文，进行机器自动化的批改，打分，让用户能快速得到学习结果的反馈。
这类评测打分，目前主要应用在学习中的“练”和“测”环节。目前主流的自动打分产品，用户在完成语音或者文字的“输入”后，都会得到一个比较完善和精美的评测报告。例如，这个报告会包含英文口语和作文的各项能力得分（词汇丰富度、语法、发音等等）。
有人认为，该类自动打分工具会在一定程度上，替代传统的老师1对1批改服务。因为该类工具的训练模型成熟后，批改的边际成本为0，而且效率和客观度也都优于真人老师。
在单纯的评测场景，也就是，用户需要快速拿到自己的标准化成绩和评测结果的场景下，自动批改工具效率确实优于真人老师。但是自动批改无法完成批改场景的一些重要服务：

学生错误点和考试考情考点、题型的延展分析。
针对词句的替换用法建议、改写。
有针对性的持续改进和提升的解决方案。

而上述3点，往往是考生完成评测后，真正提升能力的重要学习路径。而目前AI类的打分工具，在真人老师才具备的拓展、联想、引申、学习建议的推荐上是不足的。所以目前学生从拿到测试结果，到实现真正的提升的过程，真人老师的学习指导往往更加有效。相比于给用户一堆数据，不如给用户一些更有效的学习建议和解决方案。

四、问答&答疑平台

问答是教育场景中，一个特别重要的场景。学生在课程结束后，在自主学习的过程中，一定会有问题需要和老师交流。目前不论是线上还是线下的教育机构，对于正价课程附带的老师答疑服务，都比较模糊。
对学生来说，在课堂上和课间产生疑问，不好意思问老师。课后产生疑问，想问老师又可能联系不上老师，课后的答疑服务全凭老师个人主观能动性。只能依靠学管和助教来补足。
对老师来说，课后答疑，算是课程满意度的一部分，但不好评价和量化衡量。行课期间也不太好针对答疑服务收费，引导到1对1购买的场景又不够，所以比较尴尬。
很多产品经理会思考，能否用产品化的方式来解决这个问题。例如，开发答疑平台，引入老师激励机制等等。
答疑平台的核心服务体验，是问题回答的及时性。老师的大部分时间在上课，即使有热情答疑，但也很难保证及时性。另外，非现金的激励方式，可能对老师的刺激有限，公司整体也很难划拨这部分单独的预算，答疑平台的整个商业闭环很难构建，体验也难以保证。
所以可能随着运营的深入，遇到上述问题，答疑平台就慢慢凉了。所以答疑场景是否适合用产品化的答疑平台方式来解决，需要产品经理斟酌。

五、背词和查词

单词场景，是在线教育行业比较老的一个学习场景，产生和存在的时间比较长。从产品使用场景拆分，分为背词和查词。从学习场景拆分，分为能力线和应试线。这4个纬度彼此交叉。
总体来说，应试线的用户，更加刚需，使用背词和查词的频率都会比能力线的用户多一些。
背词产品，能力线的用户占比，比查词产品的能力线用户占比要高一些。这一点比较好理解，因为想提升英语能力的英语初学者，都要从背单词开始自己的英语学习生涯。背单词能解决英语学习中非常重要的词汇量问题，进而降低阅读的难度，随着阅读能力的提升，进而巩固学过的单词。
因此背词产品拥有更多的英语学习爱好者，也拥有更多的英语初级学习者。背词产品，也有更高的用户使用时长和粘性。查词产品拥有更多的应试线用户，也更偏刚需用户。
因此使用上述理论，从变现场景去分析，百词斩推出的薄荷阅读，更适合其用户属性：能力线的学习者。金山词霸也推出晨曦阅读，但金山词霸主要是查词场景的应试线用户，应试线偏重短期快速提升考试能力，做这种泛英语阅读不能解用户考试的燃眉之急。
背词和查词的场景细分，给教育行业的产品经理一个很好的启示，教育是一个很复杂的行业，即使都是单词产品，背后的人群，属性，学科，需求都是不一样的，能力线的学习者和应试线的学习者，其英语学习的需求和方式也是根本不同的，在变现路径设计上，也是完全不同的。
希望本文对从事教育行业的你有所帮助。