一、教育釘介紹和業務分析

釘釘教育被人所熟知主要是疫情期間的分期五星好評。

疫情期間，我們支持了全國 14 萬所學校、600 萬教師、1.3 億學生的在線上課。我們從大年初二開始在家上班，不記得通宵過多少個晚上，升級功能，優化體驗，就是為了學生們有課上。

現在 AI 時代剛剛到來，我們要做怎樣的設計？

我也不知道，AI 都會寫代碼了？設計師會不會被取代？

但我知道的是設計要緊貼業務、設計是為人服務的。AI 無論再怎么發展，創新、同理心、共情是它永遠所不具有的。

從宏觀的涉眾關系來看，辦公人群是自上而下的行政管理，搞定老板就可以搞定一個公司。

而教育場景下，按照組織分，可以分為局、校、家。組織內有眾多角色，這些角色圍繞著孩子，以老師為 KP，以孩子中心，以家庭為單位，相互影響相互作用。

教育行業有著以下特點：既 2B 又 2C、圍繞孩子有多涉眾、涉眾間關系復雜、自帶溫情的行業。

二、教育關鍵角色畫像分析

1. 老師

具體到角色，老師為 KP，我們可以先來分析老師這一角色的特點，通過數據我們可以看到，老師年齡主要在 30-40 歲，女性占大多數；老師們比較敏感：在乎家長和孩子的感受；老師的核心訴求：工作壓力大、需要減負。

2. 家長&學生

前面說到我們的業務是以孩子中心的，有句話讓我特別有感觸：“孩子 7 歲以前，家就是全部；7 歲至 13 歲，家就是晚上；13 歲到 18 歲，家就是周末。”家長和學生是密不可分的。

通過數據，我們可以看出，當前中國的家長受教育程度大部分是初中及以下學歷，農村人口略多于城鎮，大部分家庭是媽媽輔導孩子。

從家庭教養方式的行為頻率數據來看：對于 10-15 歲的兒童，家長輔導和檢查作業以及講故事的比例已相對較少；從不同學段主要照料人占比分析來看，小學和學前階段，兒童主要照料人是媽媽和祖父母（占比 20%+）；初中“其他”字段占很大比例，很有可能是孩子已相對獨立。

綜上分析，小學和學前學段我們主要的用戶對應的是家長，家長的主要特征是：數字化程度偏低，關心孩子的一切，對孩子的輔導缺乏經驗，在意老師的意見。到了初高中階段，我們的用戶則是學生本人了，對于學生，他們則是希望被看見，希望被表揚；需要陪伴，需要輔導。

三、AI 設計實踐

角色間存在情感矛盾—定位不同角色的關聯場景，結合設計手段調和角色間的矛盾

我們可以發現不同角色的訴求不同，他們的訴求之間既有沖突又有聯系，我們可以結合 AI 能力，尋求機會點。比如我們可以通過 AI 幫助校長做信息的規整，統領全局，用 AI 來助教、備課幫老師減負等等。

分析完我們發現一個突出的問題，就是教育行業涉眾關系復雜，角色間存在情感矛盾，這也就是家校矛盾。帶著這一問題我們開始了設計實踐。

解鈴還須系鈴人，發現角色間存在情感矛盾后，我來定位不同角色之間的交集，也就是他們的關聯場景，然后結合用戶共創、線下場景轉譯到線上等設計手段來調和角色間的矛盾。

例如，老師如果為每次作業的每個學生寫點評工作量也著實巨大，我們的 AI 可以結合學生平時的作業、打卡等數據，自動輸出評論，并會以老師的語氣鼓勵學生，而且提前告知老師結果，讓用戶有預期。

這樣讓 AI 能力自然地融入在用戶場景中，打破場景局限，擴展 AI 效能，這些能力上線后 AI 打卡點評/總點評人數提升到了 54%，打卡點評也增長了 4 個點。

另一對矛盾是孩子需要輔導和陪伴，但家長輔導不了，沒時間陪。所以我們提供了口算批改、拍照答疑和 AI 作文批改等多種 AI 能力。

其中在設計 Ai 作文批改時，產品雖然面向家長，但我們會和學校語文教研組的老師們共創，還原老師真正批改作文的流程。

開始，我以為改作文肯定要先挑錯別字，看看哪些詞語句子寫得好。但通過共創我們了解到，老師改作文是先看作文立意新不新穎有沒有跑題，而兩個錯別字才扣 0.5 分。所以我們更改了產品交互框架，還原了老師真正批改作文的流程，線下場景轉譯到線上，讓交互流程更符合用戶的使用習慣。

進入作文批改頁面，我開始的時候注重屏效比，但發現會有文字閱讀效率低、遮擋等問題。我聯想到我們線下寫作文是這種作文格子，作文用這種作文格子呈現，將線下物理場景進行延伸，讓用戶更加熟悉，并且提高了閱讀效率。

不同角色有不同的情感訴求—用AI把散亂的場景串聯起來，打通鏈路，解決用戶痛點

隨著深入共創，我發現老師一天的工作非常繁雜，從早上統計到校學生，到晚上統計學生歸寢情況，中間還要提交請假、上課、審批、采集信息、進行教務管理、批改作業等等十幾項任務，其中批改作業就占了 40%以上的時間。老師的感受概括下就是：壓力大，每天總是有干不完的事。

而我們通過和家長共創了解到，家長的痛苦在于，家長非常關注孩子、老師的信息，所以上班還得時不時看班級群消息，生怕錯過了孩子今天要做什么作業，明天要帶什么東西。孩子呢？孩子們也不容易，特別是北京海淀區的學霸們，學霸到了海淀都考不上高中。

上面這些現象的背后是家長和家長之間，家長和學校之間隱性的卷，而這種卷在 IM 群會放大。

我們都知道，有的孩子是蘋果，有的孩子是梨，我們要讓蘋果成長為更好的蘋果，梨子成長為更好的梨子。我們應該更多地看到孩子身上的閃光點，鼓勵學生自我的突破，而不是相互比較。

所以無論老師還是家長，都是瑣事太多，也就是場景散亂，而且大家還相互卷，就導致了不同角色有不同消極情感的產生。

這就是我發現的第二個問題，不同角色有不同的情感訴求。

這時我們可以用 AI 把散亂的場景串聯起來，打通鏈路，解決用戶痛點。

以老師發通知為例：以前老師要寫通知，要先從網上找個模板，然后改一下再復制粘貼發出去，現在我們鏈接場景，AI 助理可以直接幫老師生成通知，內容一鍵同步到通知發布頁面，老師按下發布按鈕就可以，工作更輕松。

對于家長，家長們卷的背后其實是“關切”，他們關心孩子的一切，尤其要經常去班級群里看看老師今天布置了什么家校任務，生怕錯過了。我們在交互上把查找老師消息和做家校任務鏈接起來，我們自動總結老師消息和家校任務并轉發到孩子專屬的家庭群，未完成的可直接去提交，提高了信息傳達效率。

前面說到，我們應該更多地看到孩子身上的閃光點，鼓勵學生自我的突破，而不是相互比較，AI 助理在孩子完成任務或獲得表揚后，總結孩子的努力，比如竹寶寶在過去的 30 天里進行了 28 天的口算練習，夸贊孩子的毅力，提取孩子的閃光點，引導家長給孩子刷個火箭、送個雞腿，多夸夸自己的孩子，促進家庭成員的溝通。

降低 AI 產品的冰冷感，拉近產品和用戶的距離

我們共創時還發現很多用戶認為 AI 離她們還是很遠，而且使用的時候明顯有種距離感。

所以我們需要降低 AI 產品的冰冷感，拉近產品和用戶的距離。對此，我主要運用了三個設計手段：擬物化設計、角色化設計、AI 過程可視化。

① 擬物化設計

比如，前面提到的 AI 作文批改就是明顯的擬物化設計，設計成作文格子，提高閱讀效率，減少用戶對產品的陌生感。

② 角色化設計

角色化設計讓 AI 有人情味，比如 IM 化，和 AI 助理聊天像和人聊天一樣，而不是簡單的功能對話。另外，用戶經常用非作文圖片測試我們的 AI 作文批改應用，應用會以人的口吻求求用戶傳張正常圖。

③ AI 過程可視化

高校學生因為涉及到選課，學生間的課表就沒有那么統一，經常忘了上什么課，我們的 AI 課程表，拍一張紙質課表就可以直接轉譯成日歷。在轉譯的過程中，我會把 AI 隱性的過程可視化，凸顯 AI 價值，并通過情感化的文案來緩解學生等待時的消極情緒。

總結

由于教育行業涉眾關系復雜，角色間存在情感矛盾。我們可以通過定位關聯場景，結合用戶共創、線下場景轉譯到線上等設計手段來調和角色間的矛盾。

又因為不同角色情感訴求不同，我們可以通過場景洞察，用 AI 把散亂的場景串聯起來，打通鏈路，縮短任務流程，解決用戶痛點。

然后又由于用戶對 ai 產品的陌生感和“教育行業本身是自帶溫度的行業”，我們可以通過擬物化和角色化以及 AI 隱性場景顯性化的設計手段降低產品冰冷感，拉近用戶和 AI 產品的距離。

最終讓我們在教育行業中做溫情的 AI 設計。

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