曾朝陽 貟立博
研究意義:
現在大部分高素質的大學生只能做一些廉價的兼職活動,且大部分大學生出現了高分低能的現象,個性化和興趣化的綜合素質也不高。鑒于此,本技能交易的平臺的目的“所長有所用,技能有價值”。本質上就是一個兼職加交換的平臺,定位于校園服務和技能服務。通過該平臺,可以精準找到在某個領域的擅長者,進行線上或線下的一對一個性化交流咨詢,這是現有方式無法解決的。平臺也會推送精準化興趣。此外,該平臺的發展潛力還有:
①輕技能作用大
該平臺從一個更大的維度將技能整合,且更傾向輕技能,不會過分化的強調職業化。
②大學生的碎片化時間較多
像之前出現的日本收納女王近藤麻理惠,她的技能用于日常生活,可能只需要幾分鐘的視頻就可以學會。該平臺不會去約束技能人(提供端)的教學方式,更鼓勵為大學生提供碎片時間可以學習的技能。
③塑造KOL
我們可以通過技能交易平臺去挖掘極具潛力、有才華的大學生,并將其包裝成KOL,即
塑造個人品牌。
研究現狀:
目前個人技能交易平臺在國內外均處于發展階段,已經面世的技能交易平臺大多服務于社會各界人員。且還存在許多問題:虛假信息的流入,對已有數據的利用不夠充分。技能的傳授和專業知識咨詢的交易活動存在著巨大的隱形和顯性的成本風險。如信息找尋成本高,對服務價值評估困難度高,交易風險和安全等問題。
1)個人技能交易平臺的研究現狀
國內外的較能交易模式主要分為針對教育機構的和基于服務商的。靈活性較差,且依賴于背后的服務商、機構及個人的利益,很大程度上限制了真正的技能交流。
2)個人技能交易平臺PC端及APP技術研究現狀
當前個人技能交易平臺PC端存在明顯缺陷:信息雜亂,條理性差,網站針對需求方與服務方的頁面沒有明顯的標識,無法高效的滿足大學生需求,體驗性較差。個人技能交易平臺的APP明顯偏少,現存的部分APP仍有較大提升空間。
研究內容:
本課題綜合的是個體的知識和技能,這個平臺就像一個交易知識、經驗、技能的“淘寶”。因此在項目的開發過程中,本課題將重點研究如下內容:
1)PC端后臺管理系統
PC端后臺管理系統完全針對本APP進行設計開發,對不同數據進行統一分類,將大量數據進行可視化處理。在可視化的分析下,數據將每一維的值分類、排序,通過圖像、曲線、二位圖形、三維體和動畫來顯示,以交互的方式管理和開發數據。在可視化技術基礎上,將所得數據進行有效的后期分析,并加以深入挖掘,針對實時性問題,在實際運用中對APP進行優化。
2)交互性
利用現有知識和材料研究APP端與PC端之間的數據交互,更好的在PC端管理頁面實現數據可視化,對大量用戶數據分析,進而改進項目,優化用戶與系統的交互性。
3)系統跨平臺可行性
為避免操作系統和計算機的異構性,該APP利用jQuery Mobile框架開發,PC端利用Bootstrap技術開發,使系統跨平臺完美運行。
4)功能結構設計
大學生以帳號密碼進行登錄,同時為技能發布者和技能需求者。當為技能發布者時,用戶自主填寫個人技能、技能交易方式等信息。當技能發布后,也可實現對個人技能的新增、修改、查看等功能。
當為技能需求者時,可在已發布技能板塊中進行搜索,找到相關技能信息,以決定是否進行交易。當技能交易完成后,大學生可自行推薦與評價,一方面是對技能發布者技能的真實性考評,也能更好打造個人品牌。
5)動態平衡算法解決技能人(供給端)不平衡體驗
活躍度較高的技能人可無限增加供給。但技能人的時間有上限,可通過動態平衡算法來解決這一問題,讓活躍的技能人比例達到一個健康的指標。通過技能人接單量的多少運用算法不停去調節流量,使整體達到平衡。
6)智能推薦和協同過濾
根據用戶以往的網絡行為構建每個人獨特的畫像,智能推薦引擎會根據預先設定的機器算法向用戶推送可能感興趣的內容,協同過濾又可以實現快速推薦和系統的健壯性。
創新與特色:
1)基于三方平臺的大學生技能交易軟件設計
本軟件是建立在共享模式下的基于PC端、Web App端、微信端三方的大學生技能交易平臺。該產品一改傳統開發模式,采用跨平臺模式開發,同時該項目平臺采用阿里云盾DDoS基礎防護,最大程度上保證了大學生信息的安全性。
2)利用大數據建立互信制度,收集大學生信用數據
我國目前缺乏專業的信用中介體系,還沒有建立針對全國大學生的征信網。該軟件旨在幫助有技能與有需求的大學生之間建立互信平臺。
3)數據可視化周期性提供信息反饋表
基于大學生在全平臺上的行為交互數據,利用D3.js分析整理并以圖像的形式周期性地反饋給大學生。
4)運用智能推薦(協同算法)實現精準化推薦
對需求者興趣建立模型,并通過對發布人技能屬性維度的增加,獲得更好的推薦精度。
本系統開發完畢后,可直接服務于在校大學生,為大學生共享技能提供平臺,為提升大學生的尋找技能提供更加方便、優質的途徑。