直播互动题都要关注哪些数据？

文接上篇《课中互动题产品设计方法》，在教研老师制作完成互动课件后，挂载到教室中，主讲老师在双师大班课中使用。

那么在互动题的使用过程中，各种角色都需要关注哪些数据来迭代互动题呢？

一、产品关注什么

1. 老师使用率

模版的使用率是产品这边关注的核心指标之一。老师使用率有两个方面，分别是教研使用率和主讲使用率。毕竟如果教研不制作或主讲老师不使用的话，互动题模版也无法触达到学生，其他方面更无从谈起了。

1）教研使用率

教研使用率有两个方面，一个是某个模版出的题目在同题型模版所出题目中的占比，另一个是某个模版出的题目在全部试题中的占比。

前者可以反应教研老师的使用偏好，当这个数据偏低时，需要找教研老师了解一下具体的原因，这个模版与其他同题型的模版相比，有哪些不足之处。

后者能反应出真实的使用率，与之前同期相比波动不大即可。因为某些互动题模版使用的场景比较固定化，没那么高频，但却是必须的。一般来讲，选择题的模版使用率能达到85%以上。

2）主讲使用率

主讲使用率的定义是主讲发放的数量除以教研制作的数量。如果教研使用某个模版制作了1个题分发给10个主讲老师用，其中只有3个主讲发题了，使用率就是30%。

一般主讲使用率在70%左右，我们认为是正常的，毕竟在老师的教学过程中，会有各种情况导致教学节奏的变化。

当这个数据偏低时，需要找不发题的主讲老师了解下具体原因，是教学节奏快导致没时间使用，还是教研老师出的题不符合教学使用，亦或者是出了bug等等。

2. 学生参与率

参与率的定义是作答的学生数除以收到题的学生数。

这个数据关注的维度有时间、学科、课程、模版、题目，最小的颗粒度就是某道题的学生参与率，其余维度都是通过这个来聚合展示。

• 若某个题目参与率低，那么可能是这个题目出的难度过高，或者模版刚上线学生还不会用；
• 若某个模版的参与度低，那么可能是这个模版在设计上有些问题，学生很难操作或者出现了bug；
• 若某个课程的参与度低，可能这个老师这堂课的节奏不好，或者内容过多压缩了做题时间等等；
• 若某个学科的参与度普遍偏低，可能是这个学科规定老师在很低的参与率就可以收题了…

总之，发现数据异常时，需要根据具体情况具体分析，多沟通、多调研，及时发现其中的原因。

二、教研关注什么

教研关注的核心点在于答题正确率。正确率的定义是答对学生数在提交学生数中的占比。

答题的正确率是课中一个很重要的数据，我们可以从中分析孩子对当前题目考查的知识点是否掌握。但是只从数据本身去看对错，容易产生偏差，因为有可能孩子是蒙对的。

那么，有什么方式去判定孩子确实掌握了考查的知识点呢？

若没有大量的数据模型支持的话，一方面是用户访谈，选取一部分孩子访谈来了解是否对课中所讲内容真正掌握；另一方面，可以从作答时间和作答路径两方面去分析，作答时间过长或过短均可能说明孩子掌握的并不牢固，孩子作答过程中多次切换选项或者修改答案的话，也说明孩子对知识点没有太大把握。

通过上面方法可以说明一些问题，但仍可能不够精准。想要获取更准确的情况，需要有对孩子本身建立的一个做题的数据模型，通过模型来对比分析孩子此次做题是否正常，是否掌握了知识点。

总之，通过技术的手段来分析孩子是否真正掌握知识点，并给老师以提示辅助，来更好的提升教学效果，是值得不断探索的方向。

三、主讲关注什么

双师大班课往往通过主讲和教学内容来吸引学生，一名老师可能对上千名学生，所以在课中不能面面俱到。主讲老师是为课程服务的，而不太会对学生的具体情况负责，因而，主讲老师关注的更多是学生的整体表现。

主讲的诉求主要有三方面：

一是了解学生的答题进度，来决定收题时机。当大部分学生（通常是90%）都完成作答后，主讲老师就可以收题，这样可以更好把控课堂的节奏。

二是了解学生的作答情况，根据答对占比和答错情况分布，来决定是否对当前题目进行详细讲解。

三是表扬和鼓励，表扬表现好的学生和班级，让学生更加努力。因此，在数据中会凸显个人和子班答题表现好的前几名。

四、辅导关注什么

因为分工的不同，主讲老师考虑的更多的是全部学生课中的整体互动表现，而辅导老师除了关注子班学生课中的互动数据表现，还要考虑管理以及课后的激励，以下详细展开。

辅导诉求在数据层面与主讲基本一致，但只关注自己子班学生的情况；同时，辅导老师对教室基本没有操控权，因此，许多行为都在课后，比如课后辅导环节讲解，比如生成每道题的班级学生作答情况并分享到qq或微信群，来督促家长和孩子接下来好好表现等。

因此，发放互动题后重点给辅导老师提供以下数据：

• 子班学生作答情况分布；若主讲老师没有讲到或讲到后学生仍没有掌握，在课后辅导环节可继续给孩子讲解；
• 子班学生的排名情况；
• 生成每道题的作答情况排行榜图片，以便于分享到群中表扬鼓励学生；

以上，就是各个角色在互动题使用过程中需要关注的数据情况，可能仍然不够全面，后续会继续思考补充，希望能够对大家有所帮助。

本文作者 @YTY 。

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