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半径十五米丨成员分享：我们踩过的三个伪需求创业大坑

易术科技

2025-11-27

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日期｜2025年11月27日星期四

期号｜第 10 期

本期主题：【成员分享：我们踩过的三个伪需求创业大坑】

出品机构｜半径十五米

【定位说明】

半径十五米，是易术科技旗下围绕“AI × 创业 × 价值社交”的近距离知识社群。在这个半径之内，我们随时交流最新AI工具使用心得、踩坑复盘经验、融资故事经历，以及由此衍生的商业想象与合作可能。这里既有实操的交换，也有经验的沉淀，让人在一个有限半径中看见彼此、拓展边界。

前言

在近期的一场半径十五米线下活动中，一位伙伴关于AI教育项目实践的真诚分享，引发了在场所有人的深度共鸣。许多参与者表示，这些来自一线的经验与反思，对正在探索教育创新的团队具有重要参考价值。为此，半径十五米项目组特别邀请到这个团队进行了一次深度对话，并将访谈内容整理成文，与各位关心教育创新与创业实践的伙伴们共享。

概要

在AI教育项目的开发过程中，我们的团队曾投入超过300万的资金，尝试打造一个全面自动化的AI教育系统。项目伊始，团队的成员满怀信心，认为利用当时新兴的AI技术可以彻底改变教育行业的格局。随着项目的推进，团队逐渐发现，这个项目并没有我们预期的那么顺利。项目的开发过程中，我们遇到了许多无法预料的挑战，特别是在需求的挖掘和技术实现方面。通过线下活动中的经验分享，我们总结出了三个“伪需求”大坑，今天我们将重点复盘这些经验，分享给大家。

一、过度依赖自动化教育的幻想

我们的项目设定是通过AI技术进行自动化教育，想要创建一个全自动的学习系统，可以为每个学生生成个性化的学习计划、内容推荐和作业批改。在当时的技术条件下，这一想法看似完美，尤其是AI技术在自然语言处理（NLP）和大数据分析上的成熟，使我们对项目充满信心。

在前期的开发阶段，我们的团队决定全面依赖AI来实现内容的自动生成，认为学生通过AI的智能推送能够更加高效地进行学习。AI根据学生的历史学习数据，推测其学习进度和个性化需求，自动生成课程内容、作业练习并反馈学习效果，能够实现完全自动化的学习体验。

然而，随着项目逐渐推进，我们发现这个想法存在着许多问题。首先，AI技术无法完全理解每个学生的学习习惯和情感需求。例如，学生可能对某个学科或内容有特别的兴趣，AI虽然能够根据历史数据推荐相应内容，但却无法准确感知学生的情感变化，导致推荐内容经常偏离学生的真实需求。

在技术实现方面，我们基于深度学习模型，利用LSTM（长短时记忆网络）和BERT（Bidirectional Encoder Representations from Transformers）进行学生学习轨迹的预测与内容生成。我们的系统会通过学生在平台上的每一次互动数据，构建出一个个性化的学习模型，预测学生可能需要的内容。然而，事实证明，这种模型存在“冰山一角”的问题，虽然在大数据的分析下能够做出合理的预测，但很难处理学生的情感需求以及具体细节的个性化。比如，学生在某个模块的兴趣下降时，系统无法主动调整学习内容以重新激发兴趣，最终导致学习动力的丧失。

经过反思，我们认识到，虽然AI在教育中的作用不可忽视，但它不应当完全取代教师的角色。人类教师可以通过直觉和经验为学生提供情感支持和学习上的调整，而AI则更适合作为辅助工具。因此，我们决定在原本的自动化推荐系统中加入更多人工干预的空间，让教师能够在学生学习过程中进行实时干预和调整，AI的作用则从“完全替代”转变为“辅助手段”。

二、课程管理系统过于复杂

项目初期，我们的团队认为，除了学习内容的生成之外，课程管理系统也是必不可少的组成部分。我们设想通过一个功能全面、集成化的系统来管理学生的学习进度、课程内容、成绩反馈等，以便教师和家长可以方便地查看学生的学习情况，实时监控学生的进展。

然而，随着系统功能的不断增加，我们逐渐发现，过于复杂的系统设计反而让教师和家长感到困扰。原本为了提高工作效率，我们开发了大量的管理功能，包括学生的行为分析、成绩统计、课程内容推荐等，结果导致系统的操作界面变得冗杂，功能繁多，用户体验大打折扣。

我们在课程管理系统中使用了微服务架构，以实现高可用性和灵活的功能扩展。系统的数据存储使用了分布式数据库，如MongoDB和MySQL，确保了数据的高效处理和稳定存储。为了确保系统的实时性，我们还部署了Kafka作为消息队列，以便系统能够快速响应学生、教师和家长的需求。然而，随着功能不断增加，系统的复杂性逐渐加剧，导致前端界面加载缓慢，且用户在使用过程中经常因为功能过于繁琐而迷失。

经过用户反馈的整理，我们发现问题的根源在于过于复杂的系统设计。对于教育管理系统而言，核心功能应当是简洁易用，能够快速响应用户需求。因此，我们决定将系统的功能做进一步的精简，去除一些不必要的分析模块，优化界面布局，使得系统操作更加直观。同时，在技术架构方面，我们对数据库进行了优化，减少了冗余的数据存储和查询，提升了系统响应速度。

三、忽视数据隐私与安全

随着数据隐私和安全问题的日益重要，我们在项目的开发过程中没有充分预见到这一问题的严重性。尤其是在收集学生和家长的敏感数据（如学习进度、成绩、心理健康数据等）时，我们未能充分考虑到数据存储和传输过程中的安全性问题。

在项目的后期推广阶段，我们收到了一些家长和学校的反馈，指出他们对个人数据的安全性存在疑虑，特别是在没有明确告知数据如何存储、如何使用的情况下，用户对数据隐私的担忧加剧，导致了项目的推广受到很大阻力。

在数据存储和处理过程中，我们使用了AES（Advanced Encryption Standard）算法进行数据加密，并采用了SSL（Secure Sockets Layer）协议确保数据的安全传输。但在用户隐私的合规性方面，初期我们并没有严格遵循相关的隐私保护法律和规范，特别是在对学生数据的使用方面，未能提前获得家长的明确同意，导致了用户的信任危机。

为了解决数据隐私和安全性问题，我们首先对所有的数据处理流程进行了严格审查，并邀请专业的法律顾问来审查我们的隐私政策，确保符合GDPR（General Data Protection Regulation）和其他数据保护法规。我们还改进了数据加密措施，并实施了更加严格的数据访问控制，确保只有授权的人员可以访问敏感数据。

结语

通过对这个300万AI教育项目的复盘，我们深刻认识到，任何项目的成功都不能仅仅依靠技术的堆砌，真正的需求分析、用户反馈和技术的合理应用才是关键。在这个过程中，我们踩过的三个“伪需求”大坑提醒我们，技术的应用要始终与实际需求相结合，不能过度依赖技术本身的幻想。同时，课程系统的设计要注重简洁易用，而不是一味追求复杂功能的堆砌，数据隐私的保护不仅是技术问题，更是法律和伦理的问题，必须引起足够的重视。

通过这次项目的经历，我们对AI教育项目有了更加深入的理解，也更加明白了如何在技术开发过程中避免常见的陷阱。希望通过这篇分享，能为正在从事类似项目的团队提供一些有价值的经验和教训。