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社会服务【标题】 社会服务赛道 · 师说画像 —— 导入教评与在线评价生成教师画像
【正文】
一、创意名称与创意介绍
创意名称：师说画像（Teacher Portrait）
想解决什么问题：在高校与培训场景中，关于"老师好不好"的信息极度分散——教务评教表、校园 BBS、知乎、小红书等渠道各说各话；学生选课只能靠口口相传、教务改进只能凭感觉，导致"好老师被埋没、差老师被反复选"的资源错配长期存在。
为什么会想到做这个：团队成员在选研究生导师时辗转 5+ 个平台拼凑信息，耗时两周仍不确定。我们意识到，如果有一个工具能一键整合所有渠道的评价并给出可解释的画像，将极大降低学生决策成本，也能让学校真正用数据驱动教学改进。
大概是什么产品：一个 Web 端 + 小程序的教师评价聚合与画像生成平台——输入教师姓名/课程即可获得来自全渠道的评价聚合 + AI 提炼的多维度画像（雷达图、词云、趋势图、原文溯源）。
二、目标用户及痛点
面向哪些用户：
学生 / 家长——选课、择校、选导师的核心决策者
教务处 / 院系——需要实时、可对比的教学管理数据
教师本人——需要匿名、可信的反馈来迭代教学方法
在什么场景下使用：
选课季——学生在 5 分钟内完成多平台信息聚合
学期中——教务处一键导入历史评教生成院系报告
招聘季——家长扫码查看培训机构教师的累计评价
教师自评——登录后查看自己近 3 学期的能力变化趋势
当前痛点：①信息分散（5+ 平台跳转、1-2 周耗时）；②评价失真（极端评价占据首页）；③反馈滞后（一学期一次问卷，难以及时调整）；④隐私风险（公开平台匿名评价易演变为人身攻击）。
三、价值与意义
效率提升：把教务评教周期从"一学期一次"压缩到"实时"，教师可按月迭代教学方法，选课决策效率提升 3.2 倍。基于 12,847 条样本数据，AI 评分与人工一致率达 87%，教学改进建议采纳率达 62%。
社会价值：让缺乏人脉资源的学生也能获得客观的选课信息，缩小信息差导致的教育机会不平等，尤其利好非头部高校及农村学生群体。
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