《小欢喜》中的成绩管理系统，如何进阶成更优质的教育大数据产品

　　本文的内容是一个产品框架的假设，以及针对这个假设所提出的一些需要大家一起讨论的问题，一起来看看
　　最近电视剧《小欢喜》正在热播，围绕“高考”这个主题，该剧讲述了3个家庭、4个孩子的备考故事。
　　这部在豆瓣获得8。3高分的优质作品，不仅为我们呈现了中国式的家庭群像，也真实地反应了如今的高考压力。
　　周末补看该剧的时候，在第六集发现了一个很有意思的教育产品：“成绩管理系统”，剧中宋倩（小陶虹饰演）给乔英子、方一凡等人进行成绩分析的时候，正是使用的该产品，如图所示：
　　也看到了，不少类似“大数据时代真牛”的弹幕，这唤起了我（一名曾经在教育互联网领域摸爬滚打过的产品经理）的一番思考。
　　首先，在剧中看到的这款产品并不是一款大数据产品，这仅是一个少量数据的展示工具，也确实可以给学生带来指导意义，让我们可以很直白地看到学生成绩的波动情况。
　　但是，不是每个人家里都有一个帮助学生进行成绩波动分析的宋倩阿姨，所以如果将这款产品进行功能进阶，让学生可以自行查阅问题原因，并且得到提高成绩的学习建议，那是不是更有价值。
　　甚至，我们可以让学生在高中的每个阶段都能知道，以自己当前的知识掌握水平可以在高考中获得怎样的成绩，这是不是可以成为一款更具想象力的教育大数据产品？
　　以下内容是一个产品框架的假设，以及针对这个假设所提出的一些需要大家一起讨论的问题，正是这些需要讨论的问题，才是需要产品经理与技术开发一起钻研的地方，也是引发各位思考的地方。
　　1。一个畅想的产品框架
　　首先概括介绍一下设计思路：
　　基于历年高考大纲，梳理出各学科知识点的分值权重，然后将日常练习及考试题目与知识点进行匹配，根据学生的答题结果判断知识点掌握情况，结合学生心理素质测试完成临场能力预判，在此基础上，计算出学生当前水平的高考分数。
　　产品框架草图如下：
　　该产品的设计与实施存在一些难点，简单做个剖析，也算给有能力实现该系统的公司一点建议。
　　2。如何打造可信的知识图谱
　　该产品的基础是拥有可信的知识图谱，知识图谱的来源是历年的高考大纲与教材，而其中各知识点的分值权重又依赖于历年的高考真题。
　　所以实现上述过程，不仅需要一些便捷的技术工具，还需要拥有雄厚的教研力量。
　　（2019年全国卷数学（理科）高考大纲）
　　传统的教育机构相对缺乏技术能力，大多数互联网公司又不具备教研能力，取两者交集，才是具备实现上述系统能力的公司，在此就不一一枚举了（毕竟也没收人家广告费）。
　　判断知识图谱的可信度，需要有海量的数据（题目）来验证完善，知识图谱由知识点（也是一种标签）组成，知识点与题目关联，这就是三者的关系。
　　（题目知识点知识图谱）
　　如何为题目打上合适的知识点标签是一个值得思考的问题，因为这注定是一个耗时耗力，又耗费开发资源的事儿。（这是需要群策群力解决的问题，欢迎各位评论区留言讨论）
　　只有将题目与知识点快速关联的问题解决了，系统的其他功能才能顺理成章的进行下去，而随着题库的不断完善，知识图谱的准确性与可信度自然也会大大提高。
　　至于学生日常答题情况，线上答题可以直接录入系统数据库，线下纸质答题则可以通过图像识别的方式录入，这都是目前技术可以解决的。
　　如果解决了上述问题，那我们再看下一个。
　　3。高考分数预测的算法
　　基于知识图谱的构建，我们可以给出学生知识掌握情况的反馈，以及如何查漏补缺的建议，这已然是一个可以上线推广的产品了。
　　因为在某些特定的时间条件下，我们可以给出学生如何复习的最优解。
　　比如：临近高考只有一个月，我们可以根据知识图谱中知识点在高考中出现的频率与分值权重，结合学生现有的知识点掌握情况，为学生罗列出在一个月的时间里，他们学什么更能提高分数。
　　但是，我们可以再往前做一步，实现根据学生的知识掌握情况预测其高考分数，不过这里存在几个需要解决的问题。
　　在产品设计中，为保证预测的准确性，我加入了学生的心理素质等影响因子。
　　但是，该如何保证心理测试的准确性呢？
　　在这个问题的基础上，引申出了第二个问题：学生心理素质等影响因子如何参与到高考分数预测的过程中？
　　这里需要一个合理的心理测试系统和一个可以不断完善的算法。
　　可以说，这是一个很值钱的算法，也是一个适用于应试教育的算法，来吧，算法工程师们，产品经理的需求来了，加油吧。
　　我需要再复述一遍，以免有人问，为什么只抛问题，不做解答：上述内容还是一个产品思路，也抛出了一些问题，还是蛮期待有人来实现它，这样可能会缓解学生们的高考压力，想想还是件蛮有意义的事儿。
　　文章的最后，要给《小欢喜》中的小演员们点个赞，尤其是乔英子，毫无矫揉造作，大有前途。