神策數據助力教育機構提升課程設計質量與學員學習效果

　　學情分析不應從營銷的角度出發，而要以學生為重點。

　　為了讓學生達到更好的學習效果，應該將學情分析貫穿學生學習的完整過程，然后制定相應分層運營策略或教研教學服務的優化。當學員學習積極度高、學習效果好，自然留存會變高，此時我們再附加一些營銷手段，那么用戶就會在需要的情況下第一時間進行付費真正為企業帶來價值。

　　一、學情分析基本介紹

　　1、學情分析是什么？

　　學情分析重在“分析”，將“學情”進行拆解，貫穿學前、學中、學后，對學生學習情況進行準確的理解和把握，它是學習目標的設定基礎、教學內容的剖析依據、教學策略選擇和學習活動設計的落腳點。

　　2、為什么需要學情分析？

　　學情分析對教育機構的價值主要體現在教學、運營和營銷三方面：

　　（1）教學價值

　　基于對用戶學習數據分析，可以進行課程開發和優化、教學服務的設計和優化，從而提高學員積極性及教學質量，依托課程生產和教學服務實現教學價值。

　　（2）運營價值

　　針對不同學習進度、學習積極性和學習習慣的學員，可以制定相應的運營策略，充分使用私域流量提升留存且實現增長裂變。

　　（3）營銷價值

　　教學與運營共用底層數據，可以打造清晰的用戶畫像，然后在互動場景中植入營銷元素，以此帶來更精準的投放、更低成本的運營、更高復購的轉化。

　　3、學情分析難點痛點

　　近幾年，越來越多的教育機構逐漸認識到，在提升教學有效性的同時必須關注學情。而面臨的現實則是：

　　學情分析包含內容不清晰，即使進行桌面研究也會發現各種論文、文章均對學情分析有不同的定義，眼花繚亂

　　沒有具體合理的指標體系，導致：①業務同事常感覺“數到用時方恨少”，然后不停提數據需求，最終造成埋點多、數據亂、效率低；②當業務結果異常時，靠單一數據或者不成體系的數據很難快速定位具體原因，當想要實現某個核心指標增長時難以快速找到著手點；③戰略目標與一線業務人員目標難對齊

　　核心指標的定義和采集方式不清楚，一些指標在業內甚至一個企業內部有多種定義，導致業務同事溝通時會出現由于統計口徑不同而數據結果不一致的問題；另外，還會出現機構想看某個指標（如觀看視頻時長、完課率等指標）但不知道該如何埋點的情況

　　沒有應對分析結果的措施

　　由于以上種種問題，導致學情分析效果大打折扣。

　　二、神策數據學情分析解決方案

　　1、學情分析框架及內容總覽

　　如上圖所示，我們可以將學情分析分為三個階段：

　　階段一：教學設計。分析學生的學習起點，并依據學習起點確定教學目標，選擇教學內容和教學方法。

　　階段二：教學實施。通過學中學習數據監控洞察，采取策略，實現到課率、完課率的提升。

　　階段三：課堂評估。評估學習結果和課程、輔導員、講師滿意度，根據評估優化教學方案和服務方式、分層刺激學員復購。

　　如此循環，讓學情引領教學。

　　2、學前學情分析

　　通常我們會過分關注學生在學習后的結果數據，忽略了學生受教育之前的狀態。學生在走進課堂之前，大腦并非“一片空白”，他們對知識的構建和理解是一個積極主動的過程而非被動接受的過程，所以我們需要在學前對每個學生進行研究，然后再進行教學設計。

　　（1）學前學情分析是什么

　　學前分析用于教學設計，通常包括確立課時目標、課時重難點、課時教學策略（方式、方法、媒體的總和）、教學材料、以及教學起點。所以學前學情分析要關注的學情核心變量有：

　　學生初始能力：課前的知識基礎、目標、學習態度、學習習慣、薄弱點

　　學生需求程度：學習動機、學習興趣

　　舉個例子，訓練營課程可以在課程開課之前進行調研問卷發放，了解學生的知識基礎、學習目標、學習需求、學習習慣、可接受的作業量以及能否接受預習等。雖然有的時候課程內容在課程售賣前已經確定，但仍可以根據調研結果設計適配于本次學員的課程案例、課程重點難點、作業量、預習要求等，盡可能從一開始就保證教學效果。

　　（2）調查問卷設計原則&周期

　　學前學情分析可以通過發放調查問卷、電話調研、在線會議調研等形式進行，調研完成后需將收集的信息在數據平臺進行整合和可視化，如發放完調查問卷將問卷結果以埋點形式采集至神策平臺，然后使用神策數據10+分析模型和概覽創建調研結果的數據看板，以此起到教學設計的作用。

　　調查問卷設計原則

　　完備性

　　調查問卷的選項應覆蓋問題涉及的所有內容，爭取讓每一個答題者都能選到最合適的選項。如果答題者在答題時無法找到與自己情況匹配的答案，則有可能會隨意選擇，影響回答的有效性。

　　互斥性

　　不同的選項需要互斥，內容不可有重合的地方，防止給答題者造成困擾。

　　區分度

　　選項的設置要能夠把調查對象相對均勻地分布到各個選項之中，具體如何設計還需與研究目的密切相關。

　　選項內涵明確

　　如果選項內容設計容易讓答題者對選項內容有歧義，則可能會降低回答的有效性。

　　定序選項方向一致

　　選項的含義應該在某個連續量表上，向某個方向逐漸遞進，避免出現混淆的情況，否則答題者可能會無所適從。比如在選項設置為“A.非常滿意；B.有些滿意；C.滿意；D.不滿意；E.非常不滿意”的例子里，“有些滿意”與“滿意”之間的遞進關系不清晰，就會造成答題者的困惑。

　　社會期許度低的選項放在前面

　　對于選擇題來說，多個選項如何排列，至少有正向排列和反向排列兩種方式。選項排列的原則是，把社會期許性比較高的選項放到不易被選擇的位置。當回答者看到“非常符合”的選項時，可能受到社會期許問題的影響，在還沒有看到后面的選項時，就已經在前面的選項中做了選擇。

　　測量角度統一

　　選項的測量角度最好是統一的，否則選項很可能就是不完備的。比如，問題為健康程度，選項設計為“很好、比較好、一般、有輕微病癥、有重大病癥”，這樣的選項是從兩個角度設計的，且哪一個角度都是不完備的，此外，兩個角度可能是重合的，比如一個“有輕微病癥”的人，可能認為自己的健康狀況“比較好”。

　　調研周期設計建議

　　下圖為神策最佳實踐的調研周期，可用于參考：

　　（3）實施流程示例

圖 神策分析概覽demo，數據為模擬

　　首先發放問卷，然后通過埋點進行數據采集，并將數據采集至數據平臺，創建基于調研結果的數據看板。

　　（4）分析后的教學應對策略

　　依據學前學情分析結果進行教學設計

　　正如前文所述，在該環節需要明確：課時目標、課時重難點、課時教學策略（方式、方法、媒體的總和）、教學材料、教學過程、教學評價、以及教學起點。

　　教師要依據學情因材施教

　　正確的做法是表揚并記住這些已超前掌握知識的學生，在突出重點和突破難點的教學過程中，特別是出現學困生、教師兼顧不暇時，適時發揮學習先行者的良好影響，以形成教學過程中因材施教和同伴互助學習的有效教學策略，為高效完成教學任務奠定基礎。

　　3、學中學情分析

　　學中學情分析的教學實施包括組織教學活動，關注學習狀態以提升到課率、完課率。

　　（1）學中學情分析框架

　　通過學中學習數據監控洞察，采取策略，實現到課率、完課率的提升，具體框架如下：

　　指標體系搭建

　　采數方式

　　數據應用思路

　　看板展示及看板查看思路

　　指標異常找原因-分析方法及案例

　　找業務增長點-案例及五個制定運營策略的基礎原理

　　學中學情分析指標體系搭建

　　指標體系搭建

　　首先，要關注最基礎但也最關鍵的學員出勤情況，了解該課程學員的到課率及完課率等。

　　其次，要關注學生上課互動、課后作業、測驗、活動的參與情況，了解該課程學生的互動參與度，保證出勤和互動參與，才能保證學習效果。

　　最后，要關注學生的學習效果，根據學生課上答題、課后練習及測驗的得分情況，考量學生的學習質量即他對本課所授內容的掌握情況。

　　由上圖所示的指標體系框架可以擴展并拆解出適合自己企業情況的完整科學的學中學情分析指標體系。

　　標簽體系搭建

　　對用戶各類特征進行標識，給用戶貼上各類標簽，并通過這些標簽將用戶分為不同的群體，以便對不同的群體分別進行分層督學等運營手段。

　　以下為神策數據基于服務數千家客戶的經驗列出的學習相關標簽分類和示例，并于右側展示了基于神策標簽畫像系統搭建的標簽管理示意：

　　（3）學中學情分析數據采集

　　當指標體系和標簽體系搭建完畢后，需要進行數據采集，下圖展示了神策數據在該場景下的數據采集邏輯，即User-Event模型，可以在安全合規的前提下清晰采集用戶的詳細行為數據，采集的信息靈活且豐富。

　　由于當下一些核心指標在業內甚至一個企業內部有多種定義，導致業務同事溝通時會出現由于統計口徑不同而數據結果不一致的矛盾。同時，一些指標的數據采集方式也是企業技術人員的重要難題，所以接下來將針對一些核心指標的定義和采集方式進行展開講述：

　　觀看圖文素材時長

　　學員的學習材料包括視頻、圖文、文章、講義；需要計算分析（每天/每周/每月）人均學習時長=觀看視頻時長+觀看圖文素材時長（指定范圍內用戶在時間口徑下學習時長的平均值）。在該過程中，需要明確觀看圖文素材時長的采集方案，以及分析需求——采集用戶觀看圖文素材頁面的時長、學習內容占比。

　　【需求一】采集用戶觀看圖文素材頁面的時長

　　針對“瀏覽頁面”這一事件設計采集方案。

　　該采集方案的優勢是應用強殺可以正常采集頁面瀏覽時長；支持多頁面；業務代碼入侵性小；埋點成本低。劣勢是彈出的子頁面遮擋了父頁面，父頁面只要沒有執行——viewDidDisappear：方法就不會結束計時；不支持暫停和恢復計時器。

　　【需求二】采集用戶觀看圖文素材頁面的時長以及是否完成圖文觀看（用戶需要點擊按鈕表示已完成圖文觀看）

　　采集方案：選擇“點擊完成觀看按鈕”為采集事件，將“圖文內容基本信息、觀看時長”作為事件屬性。

　　【需求三】采集用戶觀看圖文素材頁面的時長、學習內容占比及學習頁面的觸達情況

　　采集方案：選擇頁面視區停留（Web端可直接用全埋點事件）和頁面瀏覽分別作為采集事件，并明確對應的事件屬性分別為：

　　頁面視區停留事件屬性：圖文內容基本信息、視區寬度、視區距頂部的位置、視區高度、停留時長（距上次觸發該事件的時間差，頁面沒有操作，超過4秒后滾動頁面觸發一次事件，如果頁面有滾動，時長清零）、頁面路徑

　　頁面瀏覽事件屬性：圖文內容基本信息、觀看時長

　　觀看視頻時長

　　學員的學習材料包括視頻、圖文、文章、講義，需要計算分析（每天/每周/每月）人均學習時長=觀看視頻時長（真實）+觀看圖文素材時長（指定范圍內用戶在時間口徑下學習時長的平均值）。

　　關于視頻時長的采集方案確定，需要明確采集需求，觀看行為包括正常速度播放、倍速播放和暫停，想要采集用戶總觀看視頻耗費的物理時長、觀看視頻的時長、觀看時的狀態切換情況。

　　【方案一】將長視頻拆為1分鐘的片段，每個片段只有一種狀態，只要處于觀看未退出狀態時，自動上報

　　在設計采集方案時，確定“視頻觀看”為需要采集的事件，并明確事件屬性為：視頻基本信息、狀態、上一步倍速、進度條所處位置、進度條時長占比、物理學習時長（時長為與上一個節點事件的時間差）、基于內容時長（可在神策界面操作，通過SQL方式生成一個虛擬屬性）。

　　該采集方案的優點是可以準確采集，并很容易統計出需求想要的三種情況，但事件量略大，需根據采集需求進行慎重選擇。

　　【方案二】研發人員設置計時器，每30s發一條記錄，記算學員的總學習時長，然后在學員結束學習或關閉頁面時基于神策SDK進行上報

　　在該方案中，“視頻觀看”為采集事件，屬性為視頻基本信息、物理學習時長、進度條所處位置、進度條時長占比。

　　該方案的事件量小，但無法記錄中間用戶的學習狀態，如倍速播放等。

　　【方案三】用戶做關鍵行為時觸發，如開始、點擊暫停、恢復、倍速，上報關鍵節點事件

　　針對此方案，可以將“視頻操作”確定為采集事件，界定事件屬性為：視頻基本信息、操作名稱（點擊開始、暫停、恢復、倍速、退出）、上一步倍速（如果操作為倍速，傳倍速值，正常情況下傳值1）、進度條所處位置、進度條時長占比、物理時長（時長為與上一個節點事件的時間差）、基于內容時長（可在神策界面操作，通過SQL方式生成一個虛擬屬性）。

　　該采集方案中，所涉及事件量不大，很容易統計出需求想要的三種情況，但埋點成本稍高。另外，需要注意的是，該方案在刷新瀏覽器、瀏覽器連接故障時可能會漏報事件，因此異常數據需要及時過濾。

　　完課率

　　完課率通常包括小節完課率和章節完課率。小節完課率是指單課節視頻看完80%的用戶數/單課節視頻觀看總用戶數；章節完課率是指章節內所有課節視頻均觀看至少80%的用戶數/章節視頻觀看總用戶數。

　　在企業內部，完課率是后續正價課轉化強有力的保障。首先，完課是由多次互動組成，用戶互動次數越多，其成交意向越高；其次，在引流課中，見效越快，學生付費的意愿才越強，而完課是效果的前提。因此企業可以通過各種話術、獎品、活動設置來提高完課率。常用的完課率采集方案如下圖所示：

　　（4）學中學情分析數據看板

　　下圖為基于神策分析平臺搭建的學中學情分析數據看板，數據為模擬：