分析层
是仪表板，不是导出的文件。
按日期、按课堂或按人筛选，屏幕上的一切都会针对您的选择作答。您的团队下个月、下下个月打开的，也是同一个界面。
筛选
- 日期
- 课堂
- 参与者
课堂数
12,480
参与人数
38,214
课堂总时长
9,412 h
日均课堂数
138
平均时长
47 min
公开聊天消息
214,880
每日用户数与课堂数
开出的课堂，对照其中的人数
课堂参与者
功能使用情况
打开过各项工具的课堂占比
各时段的课堂时长
教学负荷，星期与钟点的对照
用户角色
谁在教室里，又以什么身份
观看者 82%
主持人 15%
演示者 3%
投票应答率
占所有本可作答的人
课堂指标
在您选定的区间内，一场课堂一行
| 课堂 | 场次 | 学生数 | 开过口 | 白板 |
|---|---|---|---|---|
| BIO-201 | 164 | 38 | 71% | 24% |
| LAW-118 | 132 | 42 | 54% | 61% |
| ENG-330 | 96 | 29 | 83% | 12% |
| MTH-105 | 210 | 51 | 38% | 48% |
课堂名称里的用词
教师实际上给自己的课起了什么名字
每日白板操作
全年的书写与绘制活动
各月课堂
一天一格，铺满全年
颜色越深越密集。空白处是假期。
现在就已经有的
11
块仪表板，归为五大类
46
张图表分布其中，开箱即用
12
种图表形态，从单个数字到热力图
100%
的课堂都被留存下来，一门课接一门课，一学期接一学期
照着您的问题来建
第十二块仪表板，是只有您会提的那一块。
十一块仪表板覆盖了每所院校都会问的那些问题。对您最要紧的那一个，通常不在其中，而这恰恰是一套固定界面永远做不到的地方。只要您能把问题说清楚，我们就能把那个视图建出来。
- “我们的晚间课堂和白天的上法一样吗？”
- “哪些教室从第四周之后就不再用白板了，它们的聊天量是不是反而上去了？”
步骤 01
用您自己的话问
不需要查询语言，也不需要填工单模板。专业负责人在邮件里写的一句话就足以开工；要是这个问题其实是两个问题，我们会直说。
步骤 02
我们在已有的数据上建模型
几乎每一个新问题，都是换一个角度去看我们本来就留着的数据，而不是要去新采一批东西。所以答复通常是一个日期，而不是一个项目。
步骤 03
它出现在其他仪表板旁边
同样的筛选、同样的权限、同样的导出方式。这不是一份发一次邮件就完事的一次性报告，而是下学期您的团队不用来找我们就会自己打开的仪表板。
这个平台回答什么
校级分析提出的问题，在课堂内部得到回答。
校级分析平台把一堂线上课看成一条考勤记录，因为 LMS 交给它的就只有这一条。BBB Analytics 正是从这条记录结束的地方开始，也就是课堂内部，那里有发言、聊天、投票和白板。
谁真的参与了，谁没有？
到场不等于参与。这个差别一眼就能看出来。
AttendedSpoke at least once
这是一堂讲授课，还是一场对话？
领讲的人和其余所有人之间的平衡。
ModeratorViewerPresenter
这场课堂实际用了些什么？
幻灯片、白板、投票、聊天和分组讨论室。用了几样，又用得多频繁。
这门课走得怎么样，而不只是今天这节？
同样的问题，问的是一个学期，而不是一个上午。
谁会打开它
五个人，五个问题，一个回答它们的地方。
大学是集体做决定的。一位院长，一位专业负责人，上研讨课的那位教师，教学质量保障部门，还有把服务器撑住的那支队伍。五个永远不会坐进同一场会议的人，各自带着不同的问题。我们被问到的，就是这五个。
院长或副校长
“在一整年的教学里，哪些课堂是当作讨论上的，哪些成了单向播送？”
同步讲授比，在每一场课堂上都会算出来：发言里属于主持人的那一份。一堂课只是个例。一整年的课堂就是论据了。
专业或课程负责人
“随着学期推进，哪些班级安静下去了，又是在谁的课上？”
逐场课堂的未参与率与沉默比，每一场内部还有一条参与时间线。趋势在还来得及处理的时候就已经看得见。
授课教师或研讨课主持人
“教室里的三十八个人，有几个做过些什么？”
每位参与者都带着一个学习得分，以及他最长一段什么也没做的时间。那些每节都到、却从没被听见的人，在考勤表上看不出来，在这里一目了然。这是去联系他的由头，不是一个分数。
教学质量保障与评估认证
“请拿出年度监测报告里那句关于参与度的说法背后的依据。”
评估要的是关于教学的证据，而这些教学本来没人留下记录。这里把它留住了，留在写报告的那个颗粒度上，并以专家组期待的格式导出。
数字化教学负责人或信息中心
“我们的容量是按哪几个时段配的？九月给老师培训过的工具，到十一月还有人用吗？”
按钟点和星期的负荷，加上逐场课堂追踪出来的工具多样性，而不是靠问卷。两者来自同一批数据表。
能挖多深
从数字到原因。
多数报表停在数字上。真正能改变什么的是下一个问题：它为什么长成这样。要回答它，就得从一整年的课堂一路下探到某一场课堂里的某一个人，而中途不用换工具。
数字
发生了什么。计数、时长、占比和分布，针对的是迄今为止没有留下任何记录的实时教学。
原因
它为什么长成这样。从一整年的课堂下探到某一场课堂里的某一个人。把同一个指标按钟点切、按角色切、按是什么发起了这场课堂切，或者拿分组讨论室和主教室对着切。
数据治理
数据放在哪里，谁能打开它。
对一所大学来说，这不是五项标准里的一项，而是那道门。所以我们在这里就回答，而不是留到后面的洽谈里。下面写的，就是这个平台实际的运行方式。
- 一个写明名字的地点
- 平台跑在 RIADVICE 的基础设施上，位于一个在合同里写明名字的地点，而不是含糊带过。没有任何东西散落在您指不出来的共享分析云里。
- 按角色开放
- 质量负责人和外部评估专家，各自只能打开您授予他们的仪表板，别的打不开。权限是在平台里给的，不是靠转发一份表格。
- 一套属于您自己的平台
- 如果贵校的政策规定分析系统不能放在任何共享的地方，我们就为您单独搭一套。请早点告诉我们，范围我们一起定。
- 读什么，不读什么
- 它读的是 BigBlueButton 本来就会针对一场课堂产生的事件，包括您的教师原本就能看到的聊天记录。不分析任何录制文件，不读取摄像头画面，也没有任何环节试图从中推断注意力或情绪。
- 由架构本身回答的 GDPR
- 一所大学必须说清楚个人数据在哪里、由谁处理、依据什么协议。平台在与我们签订的合同之下，运行在一个写明名字的地点，所以这些问题的答案都很短。在试点开始之前，我们会把它们落成书面文件。
关于方法的说明
这些数字是什么，又不是什么。
这里的一切描述的都是一场已记录课堂中可以被观察到的事实：谁说了话，谁打了字，哪些工具被打开过。它们不是对注意力、学习动机、理解程度或学习成效的测量。它们的存在是为了支撑一场关于教学的专业讨论，而不是取代这场讨论，更不是用来评判某个人。
BigBlueButton 认证服务商
由 RIADVICE 发布并提供支持
做 BBB Analytics 的团队本身就是 BigBlueButton 认证服务商，每个工作日都在为院校托管 BigBlueButton。数字，和能解释这些数字的人，来自同一个地方。关于某个数字的疑问不会变成一张工单。
把它对准您已经上完的那个学期。
拿一门课过来。我们把它建好模型，在您自己的数据上把仪表板搭起来，在您做出任何承诺之前，先让您看见全校层面的视野。