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, Brand, Reaserch
Year
2025
角色定位
在 HiTutor 1.0 项目中，我作为设计负责人，参与了产品从 0 到 1 的设计工作。
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
作为从0起步的实验性项目，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。
以 AI 学习助手为核心，而不是完整学习系统
用结构化的课程模式保证生成课程的质量
探索 AI 在学习流程中的合理位置
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
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。
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。
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。
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。
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。
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
洞察
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。
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。
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。
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。
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。
动效与交付
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。
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。
终稿
