| 項目 | 內容 |
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| 這個作業屬於哪個課程 | 2021春季計算機學院軟件工程(羅傑 任健) |
| 這個作業的要求在哪里 | 團隊項目-NABCD分析 |
| 我在這個課程的目標是 | 提升工程能力和團隊意識，熟悉軟件開發的流程 |
| 這個作業在哪個具體方面幫助我實現目標 | 初次參加一個團隊項目 |
項目介紹
項目名：近取 key，取近取譬諧音。
能近取譬,可謂仁之方也已。
——《論語·雍也》
項目簡介：一款面向具有專攻背單詞需求同學的工具，利用記憶宮殿原理，生成創新性“詞圖”背單詞，開辟背單詞新模式。
環境（發布位置）：網頁端 web-app。
具體說明：大多背單詞軟件采用逐個單詞進行彈出相應卡片，供用戶記憶，即所謂“碎片化學習”。其缺點在於容易遺忘，難以形成系統性記憶。心理學研究表明，記憶的基本法則是把新的信息聯想於已知事物，而 B 站上目前也流行一種很火的背單詞方法叫“A4 紙背單詞”，即在 A4 紙上不同位置去寫單詞，使一個單詞具有相應的位置信息，從一維升級為二維。我們考慮在 A4 紙背單詞與“記憶宮殿”的理論基礎上，在保留基本的背單詞軟件功能的前提下，充分發揮 PC 端的優勢，構建以詞圖為核心元素的全新背單詞軟件。
預期功能（alpha）：給一個背景圖（也可是 A4 紙一樣的空白），用戶往里面拖拽或者手打新詞匯，使之具有位置信息，甚至與其之后的背景中的相應元素產生關聯，從而最終生成一張詞圖，用戶背單詞時可以根據生成的詞圖進行復現，做到場景式記憶，從而讓遺忘曲線更加平緩。
需求視頻鏈接
https://bhpan.buaa.edu.cn:443/link/A69CA3AA38ED728F74E77F52834822D6
有效期限：2021-05-12 23:59
訪問密碼：rgaQ
NABCD 分析
Need
目前，大多背單詞軟件采用逐個單詞進行彈出相應卡片，供用戶記憶，即所謂“碎片化學習”。
對於具有較大量背單詞需求的同學（包括考研、留學等群體），這樣碎片化的、傳統的背單詞方式容易在短期內遺忘，難以形成長期的、系統的記憶，需要花費大量的時間不斷進行基於單詞的重新復習。同時，對於一些同義、近義、反義詞，以及同詞根系列的詞匯，純粹逐單詞記憶的方式難以進行聯想，且容易混淆。
例如，亨利·福特是汽車行業的先驅，如果他深入用戶（馬車夫），征詢他們的需求，馬車夫會告訴他：我希望我的馬跑得更快一些！
——《構建之法》8.4 競爭性需求分析的框架
”我希望我的單詞記的更牢一些！“
通過我們的 APP ，用戶可以對於單詞場景式聯想，形成較為長期且系統的記憶。
【要求，請反饋】你們對於市場做過哪些調查呢，是否對用戶做過產品使用需求調查？
在 18、19 級同學總共 210 份調查問卷中，有 180 份有效問卷。
其中，77.8% 的同學認為，市面上大部分軟件交互方式單一、難強化記憶；65.6% 的同學認為，單詞只屬於詞書，復習的自由度較低；80% 的同學認為，有時、經常背單詞時想找同近義詞但找不到；69% 的同學認為，背單詞難以堅持的原因之一是，背了多少單詞僅能通過進度條體現，缺少其他反饋機制；54% 的同學希望用戶自組題單，31% 的同學認為無所謂；76.67% 的同學認為，有大量詞匯需要背的需求。需求之量，比較可觀。
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Approach
作為一個 webAPP，做到前后端兩項目管理，完全分離。
- 前端：
- vue.js 框架
- e-chart 等制作圖表
- 后端：
- Django 實現后端接口
- MySQL 數據庫
- Nginx 反向代理
團隊協作使用 Gitlab，分別開 frontend backend 兩個 repository 進行開發。
Benefit
提供一種全新形式的背單詞形式：詞圖，賦予單詞以位置、背景物品等關聯信息，輔助記憶。詞圖支持動態構建，用戶可以自由拖拽、輸入單詞，增強用戶參與感和興趣。
基於記憶宮殿、空間聯想記憶等強理論基礎，將單詞記憶與理論進行聯系；同時基於艾賓浩斯記憶曲線，為用戶量身定制以詞圖為基本單位的復習計划，給用戶帶來長期、系統的記憶。
同時，基於詞圖的記憶、復習形式，要求用戶同時記憶一整個詞圖，以盡量防止用戶背單詞過於碎片化、半途而廢。
近反義詞關聯，生成的詞圖有實際意義，在詞圖維度和單詞關系維度多維度進行記憶，提高記憶效率。
生成的詞圖支持用戶之間進行內容共享，可實時反饋體驗，用戶之間能夠相互分享，提供更多生活中的交流機會。
另外，背單詞軟件的遷移成本很低：即使用戶已經在一個背單詞計划中進行了一半，也可以隨時切換軟件、重新背一遍，背過的單詞也可以視作進行復習。
Benefit 還可以指對自己團隊/公司的好處。
因此還有一點就是，我們開發團隊本身產生這個 idea 的推動力就是方便自己背單詞，因此我們自己也是本軟件的典型用戶和受眾。
【要求，請反饋】為何使用電腦端，其原因、優劣勢、得與失，有待進一步逐條提供數據資料進行對比，說服課程組。
使用電腦端不為其他，僅僅是因為詞圖規模較大，在手機端不便顯示，僅此而已。所以請不要拿電腦端不電腦端說事，我們做的是 web-app，平板也可以使用。
唯陛下觀覽古今，反復參考，無以先入之語為主。
——《漢書》
Q: 電腦端真的更會讓人專注背單詞么？
A: 專注不專注，在於用戶本身，軟件所可做到的，最多也就是開個全屏顯示、做到物理強制而已。專注不是 PC 端帶來的優勢，而是用戶自身去系統化記憶帶來的。系統化比碎片化背單詞更加專注，這個沒問題吧？請注意，我們的受眾不是平常沒事碎片時間背背單詞的學生，而是有大量背單詞需求的學生。試想，你在圖書館里大量背單詞，如果有一個能支持系統化背單詞的軟件，你還會選擇碎片化的背單詞軟件嗎？74.14% 的系統化背單詞用戶認為，詞書笨重不便於攜帶，如果有一個能支持系統化背單詞的軟件，你還會選擇每天背着幾本詞書和字典去背單詞嗎？
Competitor
本產品面向市場需求廣泛，且與現有產品之間形成本質上的差別優勢。
PE 端背單詞軟件競品
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- 優勢：PE 端背單詞，用戶方便攜帶、碎片化記憶小批量詞匯；大部分功能比較完善，如預先濾掉用戶已會詞匯、提供主要釋義、給出例句和詞典解釋等。
- 劣勢：背單詞難以專注，用戶碎片化記憶不夠牢固，對於大批量詞匯來說效率較低；對於同近義詞、反義詞、同詞根難以產生聯想。
PC 端背單詞軟件競品
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DesktopVoc
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優勢：單詞直接嵌入壁紙，成為“動態單詞桌面”；每一個單詞都有大量的中英詳細解釋和測試。
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劣勢：無法滿足數量較大的背單詞需求，且因為當做桌面使用，比較低效；沒有發揮出 PC 大屏的優勢，選擇將單詞逐個嵌入壁紙。
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VoltMemo
- 優勢：發揮 PC 大屏優勢，要求用戶專注於背單詞；以“回憶背單詞”法作為主線，專注於單詞的“回憶”，認為同一個單詞 8-10 遍的重復回憶才能夠熟悉該單詞、腦內建立單詞與釋義的聯系。
- 劣勢：對於單詞仍然是純重復性的記憶，通過重復新記憶以加深印象，無法聯想於已知事物。
即便該項目需求確實廣泛， 但是用戶是否已經用了一種產品了，你的產品有什么 “相對優勢”呢？關於這一點是否做過實際調查並獲取翔實的調查結果數據？
【要求，請反饋】該部分需要詳細進行論證，拿出實實在在的調研結果，分析現有的不足並凸顯出新產品的競爭優勢所在。
相對優勢一：用戶能夠進行輸出（將單詞放/打入詞圖、創建用戶自身詞圖）。77.8% 的同學認為，現下的背單詞軟件交互方式單一，只有給用戶的輸入，用戶無法輸出，難強化記憶。
相對優勢二：可以根據近同義、反義詞、同詞根詞綴詞智能推薦詞匯。僅有 20% 的同學表示，很少或從不在背單詞時想找其同近義詞但找不到。通過同近義詞進行的記憶更加完全和深刻。
相對優勢三：詞圖的自由度高，由用戶定義，可能能夠形成更加深刻的記憶。65.6% 的同學認為，單詞只屬於詞書，復習的時候自由度較低，而以詞圖為單位則可以不拘泥於詞書，由於用戶的定義較高，復習時自由度也較高。
相對優勢四：提供額外的反饋機制。69% 的同學認為，背單詞難以堅持的原因之一是，背了多少單詞僅能通過進度條體現，缺少其他反饋機制。通過詞圖的分享、評論，以及構造出一個詞圖后的成就感，給用戶提供另一個正反饋，輔助用戶更加長久地背單詞。
相對優勢五：在系統化背單詞時便於攜帶，靈活性高。74.1% 使用過詞書系統化背單詞的用戶認為詞書笨重不便於攜帶。使用這款軟件，你無需再背着一背包的詞書往返圖書館，一 APP 在手，各類詞典、詞書“我有”。
一個使用了很久的用戶會放棄自己的打卡1000天的記錄么？
- 有幾個打卡 1000 天的用戶？僅有 21.6% 背過單詞的用戶現仍在堅持背單詞，其中進行如此長時間打卡的用戶能有多少呢？
- 據周圍同學私下調研了解（沒有問卷數據），大部分的同學認為，如果有更好的背單詞軟件，自己不會在意之前的打卡記錄。同學 A 表示，自己有打卡幾百天的記錄，但在發現一款更好的背單詞軟件后，果斷選擇了使用新軟件重新開始打卡。這也是 Benefit 分析中已說過的“遷移成本低”。
【答辯，待回答】和百詞斬等類似產品的主要區別何在？
提出這個問題說明我們可能沒有將問題講明確，百詞斬是碎片化的背單詞軟件，核心競爭力不同。如果還有問題，請閱讀博客；或進一步討論。
Delivery
生成的詞圖支持用戶之間進行內容共享，可實時反饋體驗，用戶之間能夠相互分享，提供更多生活中的交流機會，從而可利用其相互作用二次構成特定用戶生態。
由於產品受眾大量集中於高校，alpha 版本初次推廣還是首先在周圍同學（同級同學、學長學姐、學弟學妹）之間直接分享，獲取足夠的反饋；beta 版本在以上基礎上還可以借助鼓勵分享機制等方式間接推廣。
用戶量估計
alpha 階段：一周后用戶量保守估計 100，理想估計 300
beta 階段：一周后用戶量保守估計 300，理想估計 2000
【問題】在項目的Alpha階段和Beta階段分別預期有多少每日活躍用戶？
預估日活用戶占總用戶量20%，即 Alpha 階段 20 人，beta 階段 60 人。
更新日志
| 日期 | 內容 |
|---|---|
| 2021.4.18 | 【Need】添加市場調研結果 |
| 【Benefit】對於“為何使用電腦端”等問題的解釋 | |
| 【Competitor】對於產品的“相對優勢”的分析 | |
| 【用戶量估計】對於日活用戶的估計 |