Hello 大家好！本期播客我们邀请到了拥有15年教学经验的英语老师Carl，与大家分享他如何从一线教师转型为独立开发者，利用AI开发英语学习工具的独特经历。Carl不仅是一位资深英语教育者，更是一位勇于尝试新技术的实践者，从2022年GPT刚发布时就开始探索AI在教育领域的应用。

Carl分享了他如何从最初用AI生成中考英语词汇书，到开发一个完整的英语学习平台LearnMate的历程。他特别强调了如何在AI时代重新定义"编程能力"，以及如何让非技术背景的教育工作者也能借助AI工具实现自己的教育创新想法。这一期尤为不同的是，为了便于自己学习日语，我也给自己开发了一个基于Youtube油管的语言学习系统，所以我们两位来自不同背景的独立开发者，也正好是一次经历的碰撞，聊聊如何基于各自的需求开发语言学习工具，以及对AI辅助编程和教育创新的深入思考。

在这期节目中，Carl深入讲解了教育产品开发的方法论——从用户需求出发的产品设计，到如何利用AI进行快速开发和迭代。他特别指出，独立开发的核心在于找到真实的教育痛点，并强调了"不完美的行动胜过完美的计划"。同时，他还分享了如何平衡技术创新与教学效果，以及如何通过持续的用户反馈提升产品价值。他的经历展示了AI如何让更多教育工作者有机会将自己的教学理念转化为实际可用的工具。

为什么要听这一期：

• 了解教育者转型路径：跟随Carl从教师到开发者的转型历程，看传统教育工作者如何在AI时代实现自我突破。
• 掌握AI辅助开发方法：通过实际案例了解如何利用AI降低技术门槛，让教育创新想法快速落地。
• 获取实用的产品开发经验：从需求分析到功能实现，了解如何打造一个实用的教育产品。
• 探索教育产品运营思路：学习如何建立用户基础、收集反馈、提升留存率的实战经验。
• 启发教育创新思维：通过两位开发者的对话，思考AI如何为教育带来新的可能性。

本期播客不仅面向想要尝试独立开发的教育工作者，也适合对AI教育应用感兴趣的听众。如果你想了解如何将教育理念转化为实际产品，或者对AI如何改变教育领域感兴趣，这期节目将为你带来全新的视角和实践启发。

LearnMate官网链接

伊伊子的日语学习工具(Youtube Sensei)链接 , 也可以学习英语/法语/韩语哦~

Carl老师提到的Coursera的AI课: ChatGPT Prompt Engineering for Developers

内容大纲1. 开场与背景介绍

• 传统语言学习应用（如多邻国）无法满足专业场景需求的困境：每天学习"这是一把伞"这样的基础内容，无法快速掌握剑道相关的专业用语和表达方式。
• 在YouTube观看剑道视频时的灵感启发：发现带有日文字幕的视频可以作为学习素材，由此萌生开发AI辅助语言学习工具的想法，并在一个下午内完成了基础功能的开发。

2. 嘉宾介绍与初次对话

• 介绍本期嘉宾Carl老师：拥有15年英语教学经验，横跨成人教育到K12阶段，目前主要专注于K12教育领域的英语教学工作。
• 建立共鸣：两位嘉宾都是从个人需求出发进行开发，相互体验过对方的产品后发现虽然切入点不同，但都能有效解决语言学习中的实际问题。

3. Carl的AI开发历程

• 2022年GPT发布时的首次尝试：利用AI技术开发中考英语单词书，包含例句、词根词缀、词性等系统内容，将原本需要漫长时间的内容整理工作缩短至两个月完成。
• 早期使用AI工具的艰辛历程：在OpenAI Playground界面上手动复制粘贴内容，面对不稳定的生成质量需要大量修改，但仍坚持使用并不断探索优化方法。
• 对AI的理性认知：既不盲目追捧AI会取代教师，也不过分排斥其局限性，而是通过调整参数（如temperature）等技术手段来提升输出质量，将AI视为协助工具。

4. AI素养与学习方法

• AI素养的系统培养：从最基础的参数调节（如temperature）开始，通过观看YouTube、B站的教程视频和专业课程（如Andrew Ng的深度学习课程、OpenAI的Prompt Engineering课程）逐步建立对AI的深入理解。
• 学习方法的转变：从传统的被动接受知识转向主动实践，强调在实际使用过程中不断调整和优化，通过实践累积经验。

5. 编程学习的新范式

• 传统编程学习的困境：之前几次学习编程都因为缺乏即时反馈而失败，找不到问题所在点导致学习动力不足。
• AI辅助下的编程学习新体验：即便99%的代码由AI生成，开发者仍需要理解需求、验证功能、处理细节，这种新的学习模式让编程变得更加可行。

6. LearnMate产品分析

• LearnMate的核心功能设计：集成了文本分析、语法解析、多语音朗读等功能，着重解决长期教学中发现的"阅读理解+听力训练"结合的需求。
• 真实用户反馈案例：通过60岁用户的使用体验，发现需要更清晰的功能引导，同时也体现了不同学习场景下（如缺乏真实语言环境时）对语法框架的不同需求程度。

7. 独立开发者的特色

• "独立开发者的浪漫"：不受商业目标限制，可以优先实现个人感兴趣的功能（如多口音选择），在保持产品独特性的同时，灵活响应用户需求。
• 开发策略的转变：从传统的市场需求导向，转向先满足个人刚需，再根据用户反馈逐步扩展的开发模式。

8. 产品运营思考

• 用户留存的多维度分析：从感知价值（解决实际问题）、用户动机（内在学习动力）、技术可用性（功能稳定性）、教学效果（学习进度追踪）等多个角度思考产品的持续性价值。
• 数据沉淀的重要性：通过记录个人学习轨迹、展示学习成果来营造成就感，形成良性循环推动持续使用。

9. 未来展望与互动

• 社区建设规划：通过小红书、播客评论区、用户群组等多个渠道收集反馈，建立长期互动机制。
• 独立开发者的未来机遇：探讨AI如何降低技术门槛，使更多教育工作者能够将教学理念转化为实际可用的工具，推动教育创新的发展。

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-------------------------相关词介绍------------------------

独立开发者（Independent Developer/Indiehacker）

独立开发者指个人或小型团队独立完成软件开发的开发者。他们通常需要身兼数职，从产品构思、设计、编程到推广全程参与。与大公司的开发团队相比，独立开发者更加灵活，可以快速响应用户需求，但也面临资源有限的挑战。在教育科技领域，独立开发者往往能够基于自身教学经验，开发出更贴近实际教学需求的工具。

AI素养（AI Literacy）

AI素养是指理解、使用和评估AI技术的能力。它包括对AI基本原理的认知、AI工具的使用技巧，以及对AI局限性的理解。例如，了解AI模型的temperature参数如何影响输出，知道如何编写更好的提示词，以及理解AI可能出现的幻觉现象。在教育领域，良好的AI素养可以帮助教育者更好地利用AI工具提升教学效果。

自我效能（Self-efficacy）

自我效能指个人对自己是否能够完成特定任务的信念和判断。它不同于简单的自信，而是建立在对自身能力的准确认知基础上。例如，一个教师虽然没有编程背景，但相信通过AI辅助可以开发出有价值的教育工具，这种信念就体现了自我效能。高自我效能的人更容易在面对困难时保持坚持，并愿意尝试新的挑战。

Banking System/Model

这是一个教育理论概念，用来描述传统的教育模式，其中知识被视为可以存取的固定内容，教师像银行柜员一样"存入"知识，学生被动地"提取"知识。这种模式忽视了学习的互动性和创造性。例如，传统语言教学中机械的词汇记忆和语法练习就是典型的banking system表现。

Project-Based Learning（项目制学习）

项目制学习是一种以实际项目为中心的学习方式，强调通过完成具体项目来获得知识和技能。例如，让学生通过开发一个小型应用来学习编程，或通过创作视频来练习语言表达。这种学习方式的特点是注重实践、强调过程，并能培养综合能力。

User Journey（用户旅程）

用户旅程描述了用户使用产品的完整体验过程，从首次接触到持续使用的各个阶段。在教育产品中，这包括用户如何发现产品、注册账号、开始学习、获得反馈、达成目标等全过程。了解用户旅程有助于优化产品设计，提供更好的学习体验。

User Retention（用户留存）

用户留存指产品保持用户持续使用的能力。它受多个因素影响，包括：

• 感知价值（用户对产品价值的认可程度）
• 使用动机（用户学习的内在或外在动力）
• 技术可用性（产品的易用程度）
• 教学效果（学习目标的达成程度）在教育产品中，好的用户留存往往需要将这些因素有机结合。

Temperature（温度参数）

AI模型中的一个重要参数，用于控制输出的随机性和创造性。取值范围为0-1，较低的值（接近0）会使输出更加确定和保守，较高的值（接近1）会使输出更加多样和创造性。在教育应用中，可以根据不同场景调整temperature，例如生成标准答案时使用较低的值，生成创意写作提示时使用较高的值。

Formative Assessment（形成性评估）

形成性评估是一种持续性的评估方式，注重在学习过程中收集反馈并及时调整教学策略。与传统的总结性评估（如期末考试）相比，形成性评估更强调过程和改进。在语言学习工具中，这可能表现为实时的学习反馈、进度追踪和个性化建议。

API（应用程序编程接口）

API是不同软件系统间通信的接口标准。在AI开发中，通过调用API，开发者可以方便地使用各种AI模型的功能，而不需要了解其内部实现细节。比如通过GPT的API，教育工具可以实现自动批改、个性化辅导等功能。

自然语言处理（Natural Language Processing, NLP）

自然语言处理是AI的一个重要分支，专门研究计算机理解和处理人类语言的方法。在语言学习工具中，NLP可以用于自动分析句子结构、识别语法错误、生成例句等功能。这使得学习工具能够提供更智能和个性化的语言学习体验。

Token

在AI语言模型中，token是文本被切分的最小单位，可能是单词、部分单词或标点符号。了解token概念对于开发者很重要，因为它影响API调用的成本和效率。例如，在设计对话系统时，需要考虑token数量的限制，合理规划内容长度。