HITUTOR


Intro

HiTutor 1.0 是一款为传音安卓平板端开发的面向非洲地区的AI学习助手。

作为一个偏向内部试验性质的项目,HiTutor 1.0的目标是利用 AI 技术,让优质教育资源能够以更低成本、更高效率的方式规模化提供给学生。

通过AI workflow结构化的课程内容生成,苏格拉底式的AI问答,以及当地教育体系课程需求的适配,帮助学生在学习过程中获得即时的知识解释和练习反馈。

Services

UI/UX Design, Data Visualization, Branding, Research

Year

2025


角色定位

Strategy、System、Design 三个职责的图形示意

Strategy

参与产品方向和学习系统策略设计,进行调研,探索 AI 在教育场景中的应用方式。

AI system

设计 AI Tutor 的交互方式和 AI 内容侧课程及图片的生成流程,使 AI 能够自然融入系统。

Design

负责信息架构、学习流程、UI界面以及交互动效设计,构建完整的产品形态。


制定策略

从场景探索到 Ver.1、再迭代到 Ver.2 的策略流程

从项目的起步阶段,我提出了核心的策略:

首先验证 AI 在学习场景中的价值,再根据用户的反馈进行迭代,增加其它可能的应用场景。

  1. 以 AI 学习助手为核心,而不是完整学习系统
  2. 用结构化的课程模式保证生成课程的质量
  3. 探索 AI 在学习流程中的合理位置
  4. 通过实际调研来验证AI策略的合理性,从而制定迭代方案

项目框架

骨架层、内容层、辅助层三层框架

在 1.0 阶段,我们并没有让 AI 决定学习路径,而是让 AI 专注于内容生成和学习辅助,以保证学习结构的稳定性。

1. 教材作为底层骨架(Content Foundation)

为了保证学习内容的系统性,我们以 官方教材结构作为底层框架,同步其章节与知识组织方式。这种方式符合 Spiral Curriculum(螺旋式课程)等教育理论所强调的循序渐进学习结构,也能确保知识体系的稳定性。

2. 产品层组织学习体验(Learning Experience)

在教材结构之上,我构建了 课程结构与学习流程(Learn → Practice → Feedback),让学生通过清晰的学习路径完成知识理解、练习与反馈,从而形成完整的学习体验。

3. AI 作为辅助层增强学习(AI Assistance)

AI 不替代课程结构,而是贯穿学习流程提供解释、提示和额外练习。同时,在教研资源和团队规模有限的情况下,这种结构能够快速建立可靠内容体系,并将更多精力集中在AI能力与学习体验设计上。


内容生成

我设计了一整套的内容生成工作流,通过教材结构 + 课程模板Prompt + AI workflow的方式快速生成课程内容,在内容质量和生产效率之间取得平衡,使团队能够在有限教研资源的情况下快速构建可用的学习内容体系。

  1. 以官方教材作为内容骨架,提取年级、单元、章节和知识点等结构,确保课程内容具备清晰的知识体系。
  2. 设计统一的课程模板和 Prompt 规范,明确每一节课需要包含的内容模块,例如知识讲解、示例说明和练习题,从而为AI 生成提供稳定的结构约束。
  3. 通过AI Workflow按照既定模板自动生成具体的讲解文本与练习内容,并结合规则进行简单校验与调整。
从大纲、内容到练习题的课程生成工作流节点

插图

在课程插图的生成上,我从稳定度、一致性和风格化控制三个维度,对多种现有生图模型进行了大量调研与实验。综合评估后选择 GPT-4o 作为课程图片批量生成的基础模型,并将其接入到自动化工作流中。

在具体实现上,我搭建了一套图像生成 Workflow:系统首先对课文内容进行解析,提取关键场景与视觉元素,并自动生成对应的画面提示词(Prompt),随后通过工作流自动调用 GPT-4o 进行图片生成,批量产出与课程内容匹配的插图。

AI 批量生成的课程插图

市场与用户调研

产品早期阶段,我们采用 “AI 先行,后续验证” 的策略:先快速构建 AI 学习产品原型,再通过实地调研对产品假设进行验证。

团队前往当地学校与家庭进行访谈,并结合用户访谈、A/B 测试以及使用行为跟踪等方法,分析真实用户的使用体验与主要痛点。我发现,用户对产品的接受程度呈现出明显的两极分化:

  • 低年龄段学生(1–3 年级) 的使用意愿下降较快
  • 高年级学生 则对 AI 学习表现出持续兴趣
用户调研提纲与观察记录看板

洞察

  1. 家长与学生的需求存在冲突

    家长更关注课程与教材的一致性和学习效果,而学生则更倾向于轻松、有趣的学习体验。

  2. 学习控制权影响使用意愿

    学生普遍喜欢 AI Tutor 的互动和问答功能,但对“上课式”的学习流程兴趣较低,说明学习过程的 控制感和自由度对体验影响较大。

  3. 个性化学习是下一阶段的重要方向

    不同学生的学习需求和节奏差异明显,因此个性化学习路径成为下一版本的重要切入点。

实地访谈照片与学生使用意愿变化曲线

视觉设计

色彩是界面情感表达的语言,也是建立视觉秩序的重要基础。本项目没有采用传统由大量色阶或渐变构成的色彩体系,而是构建了一套基于透明度逻辑的动态色彩系统。这种方式在保持整体视觉统一的同时,也具备更高的灵活性,能够适应不同学科主题的变化。

每个学科拥有独立的主题色,而界面层级、状态和氛围则通过调整透明度来实现。相比传统渐变体系,这种方法减少了复杂的色彩矩阵,使色彩结构更加清晰、轻量,同时在多主题场景中保持一致的设计逻辑。

按透明度分级的学科主题色板
Fredoka 与 Poppins 字体样张

在儿童教育产品中,字体的选择更需兼顾可读性、识别性与情感亲和力,以支持孩子在不同学习阶段的视觉与认知体验。

Fredoka保留了手写的笔触特征,字形饱满、圆润且富有节奏感,这种自然的童趣气质与高可读性,使其成为 1–6 年级儿童阅读场景的理想选择。

Poppins用于标题与强调性文字。其简洁的几何结构与现代主义风格,传达出理性与国际化的视觉气质,符合品牌的现代教育理念。

考虑到儿童早期阅读能力的发展特点,正文与标题的字号进行了放大,优先保证文字的清晰度与对比度,避免使用过轻或过细的字重, 以提升识别度与阅读舒适性.


AI形象设计

AI 角色形象的设计结合用户画像中目标人群的特点,整体风格以自然、可爱、有趣为核心,希望通过亲和力更强的视觉表达,降低学生与 AI 互动时的心理距离,提升学习过程中的参与感与趣味性。

AI 角色主视觉
AI 角色的各种表情与状态

动效与交付

Rive 中的 AI 角色动画与状态机

动效在符合视觉亮点的同时需要具备可落地性。

经过多种方案评估后,最终选择 Rive 作为动效制作与交付工具。

相比 Lottie 或 AE 等传统方案,Rive 具有更高的灵活性,并提供更贴近开发逻辑的状态机系统,能够直接驱动交互状态变化,大幅降低开发实现难度,使动效落地的工作量减少 90% 以上。

后续迭代中的互动游戏,如拨时钟、填数字、算珠等视觉交互效果也由Rive制作直接交付。

查看示例


设计系统/组件库

根据项目需求搭建组件库,缩短设计和开发时间。

撰写了适配和设计规范,提升设计落地的一致性和可用性。

设计系统文档:色彩、字体、阴影、描边、动效、布局与组件

终稿

手机上的蓝色与橙色两款界面
蓝色主题
橙色主题
蓝色主题橙色主题
平板上的家长端学习周报