【HelloKitty团队项目】「HelloWord」智能单词学习软件

[HelloKittyTeam]

项目	内容
这个作业属于哪个课程	2023北航软件工程
这个作业的要求在哪里	团队项目-选题和需求分析
我在这个课程的目标是	学习软件工程技术，完成团队开发流程
这个作业在哪个具体方面帮助我实现目标	明确选题方向，完成需求分析

「HelloWord」智能单词学习软件

• NABCD模型
• Need 需求
• 典型用户采访一
• 典型用户采访二
• 问卷调查
• 需求调研总结
• Approach 方法
• 功能设计
• 多层面定制化的英语学习内容
• 多模态沉浸式的人机交互体验
• 多维度可维护的共享数据仓库
• 原型设计
• 产品形式
• Alpha阶段计划上线Web网页端
• Beta阶段计划上线PC端App
• Benefit 好处
• 用户
• Competitor 竞品
• Delivery 分发
• 选题意义
• 软件发布渠道
• 用户量

NABCD模型

Need 需求

首先，我们对典型用户进行英语单词APP的使用采访，总结如下：

问题	受访人A	受访人B	采访摘要	项目需求
使用现有单词APP的记忆效果如何？	短期记忆，时间长了就忘了	图片例句固定，容易忘	当前单词软件能从词库中抽取单词和待复习单词形成当日词单。单词卡中包含中英文释义以及简单例句等单词信息。	现有固定化，碎片化的学习机制需要创新
单词软件现在流行的单词卡的形式上有什么功能需要增加？	口语和写作上没怎么练习过	希望能记住释义并了解使用环境。只用背单词软件的话达不到这个效果	目前单词软件不能完全满足用户背单词的听说读写及使用需求，用户希望能通过文章、对话等含有更多语境信息的形式来加强单词学习	需要具有交互性、更多信息量的语境信息
是否希望能有更多元化、自定义的词单？	用过自定义词单的功能，但只能用户一个个录入	适应自己学科的专业领域的词单	目前单词软件的词库有限，用户希望能有更个性化的词单服务	便于创建自定义词库
现有单词学习软件的复习测验与记忆评估机制如何？	测验能是寓教于乐的形式	不太好评估，希望的测验是语境听力或者对话	用户希望能对自己的学习效果进行评估检验	利于长期记忆的更为新颖的评估与检验机制

以下是采访原文：

典型用户采访一

某大四学生：

Q：相比于中小学课文驱动的英语学习方式，你认为使用背单词软件学习的效果怎么样？

A：软件学习到的单词基本都只能短期记忆，时间长了就忘了。

Q：在英语学习过程中，你是如何判断自己是否掌握了这个单词？只通过背单词软件你认为是否能达到这个效果？

A：能在阅读过程中认识这个单词吧。因为没有出国和发表英语论文的需求，只是需要看一些英文文献，所以口语和写作上没怎么练习过。以后读研需要发表论文的时候可能会再多考虑一些英文写作上的事情。

Q：是否希望背单词软件能够在现在流行的单词卡的形式上增加更多和语境相关的功能，加强对单词的学习？如果要增加的话，你比较期待什么形式的？

A：目前没有很急切的需求，但如果能有包含我背的单词的小故事，感觉还是很有意思的。

Q：你是如何评估自己一段时间内学习单词的效果的？是否希望能用测验的方式来评价自己的学习效果？

A：只能凭感觉吧。测验评价应该挺不错的，不过希望测验能是寓教于乐的形式，单纯做题的话可能会有点抵触。

Q：是否希望能有更多元化、甚至自定义的词单，而不是只限于四六级、考研等固定词单？

A：好像是有能用户自定义词单的app的，但只能用户一个个录入。其他词单的话，可以有些专业领域的词单。之前看过别的同学在背仪器相关的词单，但不知道是不是他自己做的。

典型用户采访二

某大一新生

Q：相比于中小学课文驱动的英语学习方式，你认为使用背单词软件学习的效果怎么样？

A：还可以。

Q：在英语学习过程中，你是如何判断自己是否掌握了这个单词？只通过背单词软件你认为是否能达到这个效果？

A：记住释义并了解使用环境。只用背单词软件的话达不到这个效果。

Q：是否希望背单词软件能够在现在流行的单词卡的形式上增加更多和语境相关的功能，加强对单词的学习？如果要增加的话，你比较期待什么形式的？

A：希望能有通过包含单词的文字进行对话的功能，对了解使用环境会比较有帮助。

Q：你是如何评估自己一段时间内学习单词的效果的？是否希望能用测验的方式来评价自己的学习效果？

A：不太好评估。测验的话希望能是语境听力或者对话。

Q：是否希望能有更多元化、甚至自定义的词单，而不是只限于四六级、考研等固定词单？是的话，你希望有什么样的词单？

A：希望能有适应自己学科的词单。

问卷调查

我们的问卷一共收集到了120+份结果，以下是部分问题展示：

Q: 现有单词软件最吸引您的点?

Q: 您认为目前的背单词软件还存在哪些问题?

Q: 您是否对如下功能感兴趣?

需求调研总结

（现有机制固定化，碎片化）当前单词软件能从词库中抽取单词和待复习单词形成当日词单。单词卡中包含中英文释义以及简单例句等单词信息。

（需要具有交互性、更多信息量的语境信息）目前单词软件的碎片化学习不能完全满足用户背单词的需求，用户希望能通过文章、对话等含有更多语境信息的形式来加强单词学习。

（便于创建自定义词库）目前单词软件的词库有限，用户希望能有更个性化的词单服务。

（利于长期记忆的更为新颖的评估与检验机制）用户希望能对自己的学习效果进行评估检验。

Approach 方法

功能设计

多层面定制化的英语学习内容

• 词单
  • 用户导入文献、试卷等文件，自动生成生词本
  • 根据用户的英语水平和学习目标，生成适合用户的单词列表
  • 可针对任意场景，如用户需要构建一个参加某主题学术会议可能使用的单词本

• 记忆单词
  • 结合用户个性化选项（如年级、所学专业、兴趣爱好等）为单词生成配套图片，随后维护并更新图片数据库
  • 根据用户自定义生词本生成包含多个生词的高级例句、文章等辅助单词记忆
  • 支持用户将生词本的生词做近义词、反义词的关联，构建个人单词体系
  • 结合用户个人的单词关联与数据库数据，智能化生成同义词反义词

多模态沉浸式的人机交互体验

引入虚拟智能形象 Kaleido (释义：万花筒)，表示本产品智能英语学习助手的知识与技能像万花筒一般，从以下单词学习的多方面进行功能创新，丰富用户体验：

• 复习单词

  • 故事模式：每组生词学习结束后进行巩固，小助手Kaleido将多个生词生成一段故事，并让用户使用生词文本填空，帮助用户在语境中掌握对单词的使用。
  • 拼写模式：用户与小助手 Kaleido 交替输入若干字母完成单词拼写，Kaleido 通过数据库获取平台用户出错率高的字母位置，让用户完成关键位置的拼写，兼具趣味性与交互性，帮助用户提高复习拼写的速度与效率；同时，在学习记忆单词的初期还可以一定程度给予用户提示，提高拼写正确率与学习速度。
  • debug模式：用户为小助手 Kaleido 选择生词，让其完成单词释义或拼写。小助手会在部分单词中给出此用户在先前回答中或其他用户的回答中容易出现的错误答案，请此位出题用户给予修正。反转出题人与做题人的模式，给用户带来一种类似游戏闯关的体验感，在重做错题机制中提高了复习的趣味性与准确性。

• 使用单词
  • 对话模式：用户给定生词，小助手 Kaleido 可以结合用户的个人画像，与用户以对话的形式，共同创作故事、文章等内容。
  • 阅读写作分析：小助手 Kaleido 可以为用户创作的故事、诗歌、文章等内容给予修改意见，或进行进行阅读理解/长难句分析的标注。
  • 口语：小助手 Kaleido 可以识别语音输入并与用户实时口语交流。交流完毕后可以对用户的回答进行修改，或对问题给出标准回答模版

多维度可维护的共享数据仓库

• 个人维度

  • 支持导出单词关联树
  • 支持导出复习模式的错题本
  • 支持导出用户与小助手 Kaleido 共同完成创作的故事、对话等

• 共享维度

  • 单词数据库的构建和维护
  • 对错题的数据分析与应
  • 对话、故事等关联单词与用户画像

原型设计

• 用户新建某个主题例如图像处理生词本并导入部分生词，后端数据库会将此部分生词关联到此主题的标签；当其他用户使用场景定制功能指定相同主题时，后端数据库即可返还之前维护的数据库中含有此类标签的单词，达到可维护的共享数据仓库的模式。
• 用户自定义同义词、反义词、形近词，后端数据库进行单词的关联与维护，可以将此关联智能推荐给其他用户
• 结合用户画像与多个生词为一类用户生成个性化图片、例句后，在后端数据库进行维护；当数据量积累到一定程度后，即可减轻对于相关api的依赖

• 用户选择部分生词后，小助手生成一段符合用户画像的个性化故事，后端数据库将此段故事关联到用户标签与故事文本中的所有生词，即可达到对后端数据库的维护。项目前期调用api服务进行此功能的实现，后期达到一定数据量后即可结合标签与生词从数据库中进行智能化推荐。
• 用户与小助手进行实时对话交流，小助手可以对用户的回答进行智能分析；用户允许时也可以授权此段对话在平台的分享。

产品形式

首先，结合需求考虑，本项目聚焦于定制化与智能化，区别于传统背单词的移动端APP中，文件交互繁琐、输入栏挤占屏幕空间、难以进行分屏操作等缺点，我们计划为用户提供Web网页端与PC端应用程序两种分发方式，向用户提供便捷的多形式交互功能，并向用户展示多层面的定制化英语学习信息。

此外，从项目的开发与交付方面考虑，我们计划在alpha阶段和beta阶段分别推出Web网页端与PC端产品：alpha阶段进行Web开发利于产品的快速交付与功能测试；beta阶段的PC端应用程序可以支持部分功能的离线应用，能够更好地面向用户群体优化使用体验。

Alpha阶段计划上线Web网页端

前端：使用Web框架Vue.js

后端：使用Django框架

数据库：使用mysql主数据库和Redis缓存数据库

服务器：使用腾讯云服务器

集成AI算法：

• 调用OpenAI API实现针对用户的定制化智能化服务,例如自然语言处理模型GPT-3，可以生成高质量的文本，如文章、新闻、诗歌等；图像生成模型DALL-E，可以根据用户输入的文本生成相应的图像；对话式语言模型chatGPT，可以做到与用户实时交流。
• ttext-to-image generation/retrieval
• automatic speech recognition

Beta阶段计划上线PC端App

使用Electron将Web项目构建为跨平台的PC端桌面应用程序，优化基础功能的离线使用体验

Benefit 好处

用户

• 定制化：我们的软件可以让每个用户基于自己的学习情况、学习需求、兴趣、职业等等进行定制化的英语学习。例如，根据用户的英语水平和学习目标，构建适合用户的单词本；根据用户偏好与需求，生成匹配的单词例句，从而让用户更有效地学习和记忆单词。
• 沉浸式：我们的软件为用户提供多种模态、丰富内容的学习场景，增强用户学习的沉浸感。例如，为单词生成实际应用场景，例如对话、文章或新闻报道等，并通过音频、视频或游戏等方式，将用户置于真实的英语语境中，以帮助他们更好地理解和应用所学的知识。
• 实时反馈：实时反馈对于任何学习都极其重要，而在本软件中用户可以立即获得有关其语言使用的反馈。例如，用户选择对话模式进行学习，本软件可以实时识别用户的语言错误，建议更正，并提供解释以帮助理解更正内容。这可以改善他们的语言使用准确性，促进对学习过程和结果的思考，并增强他们的元语言能力。
• 自我评估：我们的软件可以为用户生成自我评估测验，以便监测其语言学习进度。例如，本软件可以根据用户要求生成多项选择题、完形填空、简答题格式的测验。用户一旦输入答案，本软件则会对其回答进行评分并提供反馈。

Competitor 竞品

当前市面上已经有很多单词软件，以下列举了4款主流单词软件的功能与优缺点。

产品名	功能	优点	缺点
扇贝单词	碎片式单词学习	界面较简洁	词库单一，碎片式背单词效果一般
百词斩	碎片式单词学习，有图片、例句等辅助学习	记忆形式多样，较为生动有趣	词库单一，背单词形式虽有趣却也容易分散注意力，每个单词对应的图片与例句固定，遗忘率高
不背单词	碎片式单词学习，复习力度大，轮次多	复习力度大，记忆效果较好	复习耗时较长，需要更多的时间精力，比较枯燥，效率一般
墨墨背单词	碎片式单词学习，借助艾宾浩斯遗忘曲线进行复习	有艾宾浩斯记忆曲线进行学习与复习，较为科学	词库固定，不能学习专业词汇，功能较单一只能背单词

相对于上述产品，我们的产品有如下优势：

• 能随用户定制文章辅助单词记忆，单词学习效果好
• 能够在复习时生成文章挖空与短句填空，复习效果好
• 能够为用户生成个性化生词本，符合用户多样的学习需求
• 能够通过情景对话等形式学习单词与提高英语能力，加深用户对于单词的理解，也能提高用户听说能力
• 能够生成用户定制文章与考题范文，扩展阅读量，提升用户写作水平，不止单词学习，能从听说读写各方面满足用户的英语学习需求

Delivery 分发

项目前期：选择一批对本产品感兴趣的潜在用户长期追踪调查，从需求调研、原型设计、功能开发、产品测试等多个环节持续收集用户反馈，帮助产品从开发初期实现短周期实现快速迭代

中期内测：朋友圈等社交平台发布项目内测宣传，考虑建立微信内测群等高效直接的用户反馈模式

产品发布：制作宣传网站、宣传海报及宣传视频，结合人工智能热点在多平台宣传，吸引更广泛的多类型用户群体

选题意义

从用户层面，我们应用新技术新服务，将智能化引入英语单词学习软件，为用户提供多层面定制化的英语学习内容，多模态沉浸式的人机交互体验，多维度可维护的共享数据仓库。

从开发者的角度，深入了解并使用当前最热门也是非常重要的人工智能技术之一——GPT，通过本项目将最前沿技术融入软件开发过程之中，不仅仅开拓了眼界，更让我们对学术界-工业界的技术落地有了切身体会。

同时，除去软件开发的相关经验之外，我们作为有英语学习需求的大学生也是本软件的受益者之一，可以极大提升我们英语学习的效率。

软件发布渠道

Alpha阶段提供Web网页端服务；Beta阶段在网页提供PC端应用程序的程序安装包，支持部分功能的离线应用。

用户量

发布后一周的总用户量达到300人；每日活跃用户量50人。