Auto Collection Student学习Data (完课率, Assignment Submit, Test成绩) , AI Analysis学习Status并Generation Personalized学习Suggestion.
Management 50+ Student的Training机构或Enterprise Training部门, 需要及时发现学习困难的Student
Saves 6-10 hours weekly Student Management时间
约 ¥150-400/月
对接 LMS 系统 API 获取核心Data: Course Complete进度, 视频观看时长, Assignment Submit时间和成绩, Test分数, Log in频率. Data统一存入 Airtable, 按StudentID关联所有学习记录.
使用 ChatGPT Analysis Student Data模式: 识别学习节奏 (匀速/突击/放弃型) , 找出薄弱知识点 (错题集中领域) , 评估学习投入度 (活跃时段和时长) . 输出结构化的Student画像.
根据Student画像Generation针对性Suggestion: 落后Student推荐补充资料和简化路径, 优秀Student推荐Advanced Content, 不活跃Student Send激励Message. Suggestion Content结合具体Course Content, 避免泛泛而谈.
Settings多级Alert: 连续3天未Log in→Auto Send Reminder, Assignment连续2次未Submit→Notification班主任, Test成绩下降20%→触发一对一辅导安排. 每级Alert Configure不同的干预措施.
记录每次干预后的Student行为变化, 评估不同Suggestion的有效性. Monthly Generation干预效果Report, AI Analysis哪些策略最有效, 持续Optimization Suggestion Generation模型.
所有Data加密存储, AI Analysis使用脱敏Data. Student可查看自己的Data但看不到他人的. 遵守教育Data保护相关Regulation, 定期清理历史Data.
初期Suggestion作为班主任的参考而非直接Send给Student. 积累1-2个月Data后准确度会显著提升. Settings人工审核环节, 班主任可修正AISuggestion后再Send.
为不同Course类型 (视频课, 直播课, 实操课) Settings不同的评估维度和权重. 实操课重点看Assignment Complete质量, 视频课重点看完播率和笔记.