搭建数据驱动的三节课学习服务体系

毕设主题

借助课程所学及工作经验,帮助打造数据驱动的三节课学习服务体系

毕设任务

【附件一】三节课学习服务体系相关角色的业务诉求中3个角色中选择1个,提炼这个角色的业务诉求

写出你对【附件二】三节课学习服务体系主要业务模块 全部4个模块指标选取

(需明确这些指标的定义,并说明你选择的指标如何能描述该模块的业务实际)

综合前面两个步骤中的业务诉求 与指标建模,确定数据需求,设计数据埋点,并产出 DRD;

(必须含有事件、事件触发条件、属性、备注;采用“预置属性”,必须注明预置了“哪些属性”;属性来源仅作为评优参考)

完成宣讲:

向产品/技术同事针对 1个模块 讲明「我为何要这样埋点」,说明如此埋点的意义、价值、必要性

向业务方的角色针对1 个复杂程度适中的埋点(8个属性以上,不含预置属性)讲明「采用我设计的数据埋点,可以怎样满足业务诉求」


1.本次选取的角色为A-课程负责人。

通过附件中描述的用户痛点可以提取出该角色的三个主要业务诉求:

①需要关注和分析整个课程的健康程度:单班期学员的毕业率、优秀率、满意率、净推荐率

②需要关注学员整体学习情况:作业完成率、迭代率、优秀率以及课程学习情况

③需要关注学员的异常情况:看课率、作业延期、课程优秀率低等

2.我为这4个模块选取的指标如下:

课程学习中心(内容类)

课程总浏览次数:反映用户的累计看课次数

课程浏览广度:课程内每个模块的浏览次数、每个模块内章节的浏览次数、每个模块的完成度(标记完成的章节数/该模块总章节数),反映用户对于整个课程的完成情况

学习课程的时长:反映学员在学习中投入了多少时间。

打开笔记模式的次数:用户点击笔记模式的次数,反映用户对于笔记这个功能的使用频次。

实际产生笔记的数量:反映用户对于笔记模式的实际使用情况

班期微信讨论群(社群类)

群成员发送消息的数量:反映群里的活跃程度

有@标记的消息数量:反映群里用户之间的互动关系

session内群消息数量:用以观测群内活跃的时间段

班期作业讨论区(社区类)

作业发布的数量:即有多少用户提交了作业,反映作业提交率

作业迭代的次数:即非首次提交作业的次数,反映作业的迭代情况

作业区的浏览次数:反映用户的学习主动性

作业被点赞和评论的次数:反映用户与用户之间的关系密度

作业编辑区(工具类)

用户打开编辑区的次数:反映用户对作业编辑器的使用粘性

保存作业的次数:反映用户的学习习惯

提交作业的次数:用户将作业提交到作业讨论区的次数,反映用户的作业完成情况

编辑作业的时长:反映用户在作业上投入的时间

3.DRD文档设计

公共属性

文档输出

4.完成宣讲

产品/技术--针对​​​​​​​「完成思考题」模块的讲解

结合课程负责人的业务诉求,这个角色的关注点主要在课程学习情况和作业提交情况上,而作业提交情况会直接影响毕业率、优秀率,也能直接反映用户的学习情况,是一个很重要的模块,所以它需要更精细的数据来观察业务。

首先,在埋点位置的选择上全部选择了后端埋点,这样可以更准确,避免取数据时出现问题;其次,我在这次埋点中加入了“是否首次提交”、“是否延期提交”和“提交作业数量”这些属性,“是否首次提交”除了能观察用户首次提交作业的日期之外也可以得到用户迭代作业的相关数据,“是否延期提交”可以及时发现用户在哪个地方的学习出现了问题,“提交作业数量”可以提前判断用户对于毕业的态度和积极性,及时给予帮助和鼓励。

有了这些数据,课程负责人和班班都可以通过观察班级内的整体情况和横向对比等方法来发现学员在学习、作业上的种种问题,有助于建立预警机制和及时作出应对策略。

业务方--针对「批改作业」模块的讲解

三节课极其重视刻意练习,这也是我当初为什么坚定地选择了它。所谓刻意练习,重点就在于三节课与众不同的作业模式:学员学习课程--完成思考题--助教批改--学员迭代--再批改--再迭代……而课程负责人所关注的指标毕业率、优秀率、作业完成率、作业迭代率等都与批改作业密切相关。

我对于这个模块的埋点可以计算出某个班期的作业优秀率情况(作业结果为优秀的数量/提交作业总数)、作业完成率情况(已提交的作业数/目前已开放的作业数)、作业迭代率(非首次提交的作业数(排重)/作业总提交数)等这些与业务紧密相关的指标,还可以根据本次课程的毕业要求提前预测本班期的毕业率,对于即将达标的学员及时鼓励。

©著作权归作者所有,转载或内容合作请联系作者
  • 序言:七十年代末,一起剥皮案震惊了整个滨河市,随后出现的几起案子,更是在滨河造成了极大的恐慌,老刑警刘岩,带你破解...
    沈念sama阅读 213,047评论 6 492
  • 序言:滨河连续发生了三起死亡事件,死亡现场离奇诡异,居然都是意外死亡,警方通过查阅死者的电脑和手机,发现死者居然都...
    沈念sama阅读 90,807评论 3 386
  • 文/潘晓璐 我一进店门,熙熙楼的掌柜王于贵愁眉苦脸地迎上来,“玉大人,你说我怎么就摊上这事。” “怎么了?”我有些...
    开封第一讲书人阅读 158,501评论 0 348
  • 文/不坏的土叔 我叫张陵,是天一观的道长。 经常有香客问我,道长,这世上最难降的妖魔是什么? 我笑而不...
    开封第一讲书人阅读 56,839评论 1 285
  • 正文 为了忘掉前任,我火速办了婚礼,结果婚礼上,老公的妹妹穿的比我还像新娘。我一直安慰自己,他们只是感情好,可当我...
    茶点故事阅读 65,951评论 6 386
  • 文/花漫 我一把揭开白布。 她就那样静静地躺着,像睡着了一般。 火红的嫁衣衬着肌肤如雪。 梳的纹丝不乱的头发上,一...
    开封第一讲书人阅读 50,117评论 1 291
  • 那天,我揣着相机与录音,去河边找鬼。 笑死,一个胖子当着我的面吹牛,可吹牛的内容都是我干的。 我是一名探鬼主播,决...
    沈念sama阅读 39,188评论 3 412
  • 文/苍兰香墨 我猛地睁开眼,长吁一口气:“原来是场噩梦啊……” “哼!你这毒妇竟也来了?” 一声冷哼从身侧响起,我...
    开封第一讲书人阅读 37,929评论 0 268
  • 序言:老挝万荣一对情侣失踪,失踪者是张志新(化名)和其女友刘颖,没想到半个月后,有当地人在树林里发现了一具尸体,经...
    沈念sama阅读 44,372评论 1 303
  • 正文 独居荒郊野岭守林人离奇死亡,尸身上长有42处带血的脓包…… 初始之章·张勋 以下内容为张勋视角 年9月15日...
    茶点故事阅读 36,679评论 2 327
  • 正文 我和宋清朗相恋三年,在试婚纱的时候发现自己被绿了。 大学时的朋友给我发了我未婚夫和他白月光在一起吃饭的照片。...
    茶点故事阅读 38,837评论 1 341
  • 序言:一个原本活蹦乱跳的男人离奇死亡,死状恐怖,灵堂内的尸体忽然破棺而出,到底是诈尸还是另有隐情,我是刑警宁泽,带...
    沈念sama阅读 34,536评论 4 335
  • 正文 年R本政府宣布,位于F岛的核电站,受9级特大地震影响,放射性物质发生泄漏。R本人自食恶果不足惜,却给世界环境...
    茶点故事阅读 40,168评论 3 317
  • 文/蒙蒙 一、第九天 我趴在偏房一处隐蔽的房顶上张望。 院中可真热闹,春花似锦、人声如沸。这庄子的主人今日做“春日...
    开封第一讲书人阅读 30,886评论 0 21
  • 文/苍兰香墨 我抬头看了看天上的太阳。三九已至,却和暖如春,着一层夹袄步出监牢的瞬间,已是汗流浃背。 一阵脚步声响...
    开封第一讲书人阅读 32,129评论 1 267
  • 我被黑心中介骗来泰国打工, 没想到刚下飞机就差点儿被人妖公主榨干…… 1. 我叫王不留,地道东北人。 一个月前我还...
    沈念sama阅读 46,665评论 2 362
  • 正文 我出身青楼,却偏偏与公主长得像,于是被迫代替她去往敌国和亲。 传闻我的和亲对象是个残疾皇子,可洞房花烛夜当晚...
    茶点故事阅读 43,739评论 2 351

推荐阅读更多精彩内容