智慧教育線上平台系統
0-1地由Spec規劃線上教育平台系統的功能服務，最後以Mockup呈現最終研究成果
＃0-1從spec發想建構系統
＃UX research/UI Mockup
＃為期1個禮拜
專案介紹
這個專案最終的核心目標是要杜絕假帳號與不當教學內容的存在，而系統是以AI的機制串連整個線上教育平台，同時透過嚴格的實名制認證以及檢舉機制讓系統能在自動化的層層把關下杜絕非教育相關的教材內容，藉此來維持線上學習內容的品質，為兒童建造一個完善的線上教育平台。而最終會有這樣的insight是經過訪談、用戶旅程地圖、競品分析等設計方法收斂用戶需求後才得以聚焦系統的設計方向。而後續針對這些設計機會點，我是以User Flow描繪了理想的使用情境，想像用戶與我所設計的平台互動的scenario，藉此作為最終的設計建議。最後，我是以Figma、PS、Illustrator產出Wireframe與Mockup，可視化我最後的研究成果。
｜核心目標
摒除線上平台假帳號猖獗的現況，並把關線上教學品質，為學習者建立良好的學習環境
｜合作對象
完全獨立作業
｜專案流程
｜我的角色
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獨立作業走完整個研究流程並可視化最終研究成果
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短時間內做市場與產品分析、梳理線上平台服務趨勢且快速聚焦設計方向
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鑽研AI技術面上的機制並實際落實於系統當中
專案過程與研究成果
訪談分析
在訪談者的選擇上，我是To C的角度招募現正使用線上教育平台的學習者、學習者的家長以及教學者，畢竟他們的角色就是消費者，所以我在招募的對象上就會是以消費對象的需求為主。那這五位用戶都是使用半年以上的User，代表對於系統是有一定程度的瞭解的，而在上課或學習的使用情境當中，他們是很常使用平板、電腦、桌機等裝置，主要的原因不外乎就是螢幕的尺寸大、能讓他們更投入學習場景當中，而這也是我最後為什麼是以Web based框架設計系統的主要原因。
那以下是收斂多位學生與學生家長的使用流程後產出的CJM，首先，用戶會先以平台帳號或者第三方帳戶登入或註冊，進入平台後就開始會搜尋瀏覽課程與教師，而於此同時此時就他們就會特別去參考教師個人頁面的自我介紹與相關評論，看是否符合自身在學習上的需求，然而，以目前市場中遇到的問題看來，有些不當業者會冒充假帳號來騙衝讚數或留言數，導致以評價為導向的消費者就會因此受騙。而這也有可能會導致用戶後續付費後上的課程出現內容與教課大綱不符的現象。而在最後，通常於課程結束後用戶都會接到要回填學習心得的通知，其實由訪談與市場觀察可以得知，有些用戶一方面覺得自己要花很多時間寫不想填，但另一方面一直收到通知又很bother他們，所以有時候就是意思意思按評分而已，而從這現況其實我們可以知道用戶們回饋的意願其實並沒有預期來得高，而且回饋的參考價值其實有點低。
而我當時除了了解用戶的基本背景與他們在於平台的使用流程之外，我還問了兩個主要問題，一、於目前使用的平台當中覺得好用的功能有哪些？會問這個問題主要是因為用戶在第一時間聯想到最為好用的功能可能就是其最為迫切需要被滿足的需求，而這樣的需求對於系統而言就是個重要的參考方向。那面對這個問題，對於學習者來說，面對幾百位的教師，他最擔心的就是要花很多時間找人選，因此學習者會希望能在短時間內快速找到適合它的老師，並針對他比較弱的科目做重點加強。而對於學習者的家長而言，他們會考量的面相可能會更多，所需要參考的依據也會相對比較多，包含老師的背景、教學經驗、教學內容、完客數，甚至他們有提到評論區的留言導向的好與壞是他們決定下單的關鍵因素之一。最後是教學者，他們有提到，其實有些平台為了控管教學品質會直接提供教材聘請老師來教，然而大多現在的教學者不大喜歡照本宣科的用現有教材教課，反而期望在教學面向上享有更多的空間，再者，他們也很在意教師推薦的獎勵機制，透過目標導向的概念良性競爭，藉此來透過推播增加收入。
接著，第二個問題是想請教他們對於既有平台中存在的資安問題表達看法，對於學習者而言，他們會覺得教學者的自我介紹越詳細越好，為了要更確保自己不會受騙，他會選擇跟家人一起討論教師是否適任。那在於家長的角度，他們認為 在學生接觸到這些內容之前平台就應該把關好教學者的素質，假設真的遇到這樣的狀況也應該要有檢舉管道懲罰充扮假帳的用戶，讓他在被發現的第一時間消失在這個平台上，只不過這還是會嚴重影響到他們對於平台的信任度。另外，其實資安問題下的受害者也不單指是表面看到的學生與家長而已。教學者也是其中之一，因為當教師假帳號一多，用戶又因為受騙而不再使用平台的話，他們能接觸到的學生數將會嚴重縮減，那這也代表他們的收入也會有所影響，因此，他們面對這樣的問題也力求一定要於第一關就做到身份的驗證，並以機制的嚴格把關教學者之間上傳的內容。
所以，綜觀用戶旅程地圖與訪談insight統整下來的問題，我釐出了四點既有市場出現的Design Requirement，首先，關於實名制認證的疑慮：會有假帳號的存在，就代表目前於教師身份的審核機制不夠嚴謹，勢必要讓教學者在註冊時就呈現詳細的自我介紹，並在通過內部審核後才能繼續後續的教學。而在教學內容品質的疑慮，即便實名制機制提高警覺，還是有可能有漏網之魚，導致後續教師之間的評分也不再真實，所以，在教學內容品質的把關上要盡量做到完善，讓兒童在還沒點開影片或教材內容之前就可以得到保障，避免接觸到非教育相關的內容。而最後在於評分機制上，如果用戶要付出時間填寫回饋，其實是必要提供誘因給用戶做反饋，藉此增加用戶填寫的意願，讓其他用戶可以有更多依據做下單的參考。
競品分析
而以上述的四個requirement，我想試圖透過競品分析的方式檢視如今市場上的線上學習平台如何應對這些問題的，然而，以設計師的角度而言，我不大能過於主觀地隨便選幾個平台進行比較，因此，我是透過google trend這項工具篩選出搜尋排行前四的兒童線上學習平台，分別是Cool English、Oikid、Amazing Talker以及Tutor JR。
接著，我以表格式的方式統整這些平台在於剛剛所提到的四項requirement是如何提供相對應的服務滿足用戶的需求，主要是為了了解目前的市場的服務趨勢，並從中分析在既有市場提供的服務之間，我們是否還可以有更進一步可以優化的設計機會點。
首先，在註冊機制的部分，競品之間會透過人工審核的方式進行線上面試、履歷填寫、亦或者是提供面試課程的形式檢視教師是否適任，然而，其實這過程對於內部來說其實是很需要人力資源與時間成本的，所以當申請人數越多，不僅是人力資源供不應求，申請者要等待的時間也會因此而增加。
第二點，在教學品質檢測的部分，有些平台會直接提供國際認證的教材給教學者進行課程的設計，亦或者是給予觀看者檢舉的管道來把關教學品質。然而，其實剛剛訪談的時候用戶就有提到，現在越來越多教育創作者開始自主設計教材，而且既有的國際認證教材可能會限縮兒童可接觸的教育資源，另外，有些平台是會用檢舉的方式督促教學品質，但如果在於每次的檢舉都須經由人工複查去評估是否要嚴懲創作者，其實長期下來花的時間成本與人力資源也是蠻高的。
最後，其實許多競品是透過學生與教師之間的評核結果作為教師是否適任的最終評核標準，好的評核結果會在首頁推薦教師增加曝光率，而差的則是有可能會因而取消教師資格。然而，以目前的市場觀察來看，面對目前用戶填寫意願低的疑慮，不僅其他用戶可能會因而缺少相關的參考依據，平台內部也因而會缺少評核教師的參考標準，另外，其實是我另外發現的一個bug，就是當在上課的過程中用戶發現教學者不適任，於目前的機制當中是無法及時做替換的，那對於用戶來說，當不幸被不當業者騙的時候，感覺也沒有後路可退了，那這時用戶可能會完全對這個平台喪失信任感。
設計建議
而面對上述的key findings，我後續提會出相對應的創新服務應用來讓本系統能在基於既有平台服務上有更全面的機制解決目前的資安問題，分別是在註冊時套用AI技術審核教學者與學生的身份，又或者是透過AI模型的建立自動化的審核教材，以及最後在評分獎勵機制中提供的誘因等服務，讓用戶於平台中享有更全面的保障，而這所有功能的核心目標就是要在驗證用戶身份的前提下去過濾非教育相關的內容，並做到教材內容的層層把關。那接下來我會個別針對註冊情境與教育審核機制說明系統設計的概念，並同時輔以User flow說明理想的功能流程。
01.
嚴格把關教師與學生的身分審核
首先，以一開始的註冊流程來說，我期望當用戶一進到首頁時就會先以dialog pop up讓用戶選擇自己的身份去做註冊，而無論是教學者還是學習者，除了基本資料之外，他們都會需要上傳頭貼做AI人臉辨識，確認上傳的照片為本人，不過以教學者來說，他還另外需要上傳面試課程並經由審核內容的AI模型 判斷後審核其真實性，確認過後才能完成註冊。
註冊機制的User Flow
透過Wireframe看更細節的部分，於註冊流程時，教學者與學生皆需在上傳照片時經由AI 真人驗證機制確認為本人後才可進行後續的行為。而在學生的部分，他們在登入或註冊的同時是要確認好自己於學習上的需求與目的，這樣才能幫助系統能快速推薦適合他到教學內容。那在於教學者的流程來說，相較於學生，教學者的實名制認證需更加的謹慎，包含信箱綁定、手機認證、自我介紹等都是確認教師本人真實性的機制，以降低不當商家充扮假帳號的疑慮；另外，教師還需要在上傳面試試教的影片，簡介自己於教學上的優勢與教學內容主軸，那這不僅會更加確認其為真實教育者，這個影片也會成為往後教師個人版面上的介紹影片，幫助學生有更具體的參考依據評估教學內容是否符合自身需求。
02.
嚴格審核線上平台中的教材內容
而在於內容審核的部分，這邊我也在系統的設計上分為教學者與觀看者雙向審核，先以教學者來說，以教學者身份上傳教材時，需經由內部AI模型機制審核教學內容才可上傳至平台，若未達標準三次者將會被暫時禁用帳號，經內部審查後評估違規程度決議是否要刪除該帳號；而以學生的角度而言，他們在點選亦或者搜尋課程前課程前會先經過Youtube嚴格篩選機制與Google safe安全搜尋審核即將要看的教材，以確保課程是否有包含非教育相關的內容的，如果並未通過標準，系統會先中止當下上課的使用情境，並以用戶需求即時推薦其他教師給他，而如果是學生沒有看完影片或上滿時數，此時系統也會記錄下來並詢問原因，藉此來把關教學品質，相反地，假設用戶有上完課程並給予學習反饋，系統也會同時給予相對應的獎勵，讓用戶在反饋學習心得時也可以累積獎勵積分免費兌換課程。
教學內容審核流程的User Flow
| AI模型到底該如何建立？
那剛剛提到的AI模型，也就是本系統最為重要的機制到底要怎麼建立呢？其實要從零開始建立本系統審核教育內容的AI模型，不外乎就是要來自於搜集由用戶或者平台內部針對非教育相關內容進行舉發做data的累積，而初期在AI模型的建立上，這些檢舉事件基本上都要做人工的複判，意思是要確定每筆事件都被判定是非教育相關的內容才能丟進模型做Retrain，而這些data、以及透過這些data建立的模型，我期望都能存在一個雲端空間中，當日復一日越來越多data可以讓系統的AI模型越來越準確時，他就可以變成一整包的服務賣給其他線上學習平台，那這邊很重要的是，我期望是以一個共同持有的方式讓使用本系統的平台提供data，讓AI模型更為精確，而大家都能享有這樣的AI技術服務。
本流程參考Vertex AI.
| 為何要將Youtube 嚴格篩選機制與Google Safe安全搜尋加入系統機制？
另外，剛剛提到的YT嚴格篩選機制與Google安全搜尋這兩項服務，其實就是針對用戶在點開、搜尋各個教學者上傳的教學內容前做內容上的過濾與篩選，那這樣的機制目前在市場中是有被證實可以成為一整包的功能服務作為無形的商品販賣，藉此把關平台中的內容品質，以避免用戶在打開教材內容時看到不當的內容，而以本系統來說，我期望這樣的資安篩選機制能套用在用戶點開各項課程時進行審核，畢竟剛剛有提到，AI模型的建立初期需要時間，那在AI模型成熟之間，我們還是需要其他審核機制把關平台上的教材品質，以確保兒童點選或搜尋的內容不包含不當的內容。
本機制參考Jamf School
接著從Wireframe說明在系統的設計上我如何做到教育內容的層層把關，首先，在教育內容審核機制中很重要的一環是來自於教師與學生於完課後的評價，這是評估學習成效的一項重要依據，甚至從訪談中得知這是其他用戶家長評估是否要下單的主要依據之一。因此，我們期望課後用戶可以透過反饋的管道說明課程帶來的幫助，並給予評分，而這些評分不僅是會讓教學者的曝光度提高，其分享的心得也會於用戶反饋專區呈現，而特別以一個keypage來整理用戶反饋也是為了回應用戶在參考評價的期待，那這也可以視為一項為平台設計的行銷策略，讓用戶可以依據自己的需求，像是考證照、筆記分享等面向去查看反饋專區的評論。
然而，我們從訪談中收斂到的聲音可以得知，並不是每位用戶都願意填寫回饋，所以，為了要提高其意願，本系統設立了獎勵機制讓用戶進行反饋後能領取獎勵金，而該獎勵金是可以兌換課程的，除此之外，他們po的學習心得也可以視作貼文一樣被記錄在自己的個人頁面當中，每則貼文都是設有按讚機制，那這部分期望系統以一個營造學習社群的概念作線上的相互分享。
另外，同樣是在教育審核的設計上，從競品分析中我觀察到其實許多系統並沒有提供更換教師的機制讓用戶在發現老師不適任的情況下及時去做更換，可能都是需要透過客服信箱反饋後等一段時間再看系統內部怎麼處理，但在這等待的過程中其實會多多少少影響用戶對於平台形象的可信度，而且用戶在等的這段時間是沒辦法再繼續上課的，所以，為了顧及用戶的權益，同時把關好教學者的品質，系統設計「更換教師」的功能讓他們能選擇更加適任的教學者，並要求用戶詳細說明教師不適任的原因，接著讓用戶選擇其他的老師，那這樣的機制除了是更為保障用戶的權益，這同時也是在給教學者嚴格把關教學內容品質的壓力，讓整體審核機制更加縝密。
最後，是學生在觀看影片時的審核機制，就是當AI模型尚未成熟時用戶於影片發中同步檢舉內容的管道，讓用戶可以即時針對非教育相關的內容截圖上傳檢舉，並作為AI模型的data來源，畢竟如果想做到往後自動化把關教學內容品質，我們需要透過檢舉管道不斷搜集更多資料擴大dataset來retrain模型。另外，由於很多線上課程完課後是不會有影片記錄保存的，因此筆記留存的部分是用戶方便往後複習時可以使用，同時也可以分享至「用戶反饋專區」賺取獎勵積分，讓更多用戶參考受益。
| 為何要將Youtube 嚴格篩選機制與Google Safe安全搜尋加入系統機制？
設計成果
以假帳號的議題來說，其實不僅是教師，我期望連同學生在上傳大頭貼時都能做到AI人臉辨識的驗證，以確認頭貼是本人；除此之外，教師在提供相關履歷時要提供面試課程影片說明自身教學優勢與教學內容進行審核，以確保其真實性，那在於這部分的機制不外乎就想摒除其他非教育相關的人士於平台中，以維持好平台教學品質，那這不僅是讓觀看用戶減少被假帳號騙的風險，教學者也能在少了其他不當業者競爭的同時提高曝光的機會，而平台也能因此提升可信度，藉此穩定用戶數。
而有關平台中出現越來越多非教育相關內容的疑慮，除了在教學者上傳內容時可以藉由平台內部的AI模型機制摒除含有非教育相關的內容之外，於觀看者點擊或搜尋教學內容時系統也會即時啟用「Youtube嚴格篩選機制」與「Google safe安全搜尋」兩項審核機制來為教材內容把關，另外，如果在上述層層過濾的情況下還是有漏網之魚，系統也有提供檢舉的管道讓用戶藉由截圖檢舉或文字說明的方式舉發教學者，亦或者是在最後的評分機制上反映學習成效與當中遇到的問題，而上述這些審核機制不外乎就是想做到教材內容品質的嚴格審核，以降低往後的教材中出現非教育相關內容的機率，讓系統能維持平台的教學品質，提供給學生良好的學習環境。那針對AI模型下的預期效益來說，透過data的累積，AI模 型經過不斷的retrain後會越來越精確，甚至能成為產品服務轉賣給需要審核機制的教育平台，而在大家共同享有這個AI服務技術的前提下，他們也能日復一日提供data讓AI模型越來越成熟。
本系統最終Mockup呈現
業主反饋
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在功能的設計上不能太偏向用戶，也要兼顧教學者的權益
雖說此專案的目標是以保障學習者於線上學習平台中不要受騙於不當業者假扮的教學者，但大多的教學者還是以正向的心態於線上平台中教課，所以像是「更換教師」等機制其實就有點過於保護學習者而影響教學者的權益，建議要從中再想其他Solution平衡兩者的需求。
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整體時程控管得宜，於一週內做的用戶研究很完整
我花了一週的時間完成0-1的系統建立，從訪談、用戶旅程地圖分析、競品分析與Wireframe、Mockup的建立去完善系統架構與資訊佈局，甚至做了產品的road map而業主十分滿意於服務面向上的規劃。