دیاکو یک کتاب دارد؛ وقتشه خودِ آن کتاب تکلیف بگیرد و نمره بدهد.
طرحی برای تبدیل تمرینهای همان کتابی که دیاکو الان تدریس میکند به یک اپ: تکلیف را میگیرد، تمرینهای بسته را خودکار نمره میدهد، تمرینهای باز را با هوش مصنوعیِ متکی بر پاسخنامهی خودِ دیاکو ارزیابی میکند، و پیشرفت واقعی هر زبانآموز را به معلم و والدین گزارش میدهد — قبل از اینکه رقیب اصلی این کار را بکند.
رقیب چه چیزی دارد، چه چیزی ندارد
بررسی مستقیم اسمارتاپ بیانبرتر (گوگلپلی و وباپ) نشان میدهد سرمایهگذاری اصلیشان روی محتوای ویدیویی و انگیزشِ فعالیت بوده، نه شخصیسازی واقعی. همین، فرصت دیاکو را مشخص میکند.
| ویژگی | وضعیت در بیانبرتر | فرصت برای دیاکو |
|---|---|---|
| محتوای ویدیویی و تمرین بسته | دارد | دیاکو هم با کتابهای خودش به همین راحتی میسازدش — بدون تولید ویدیوی تازه. |
| لایهی اجتماعی و چت همکلاسی | دارد | اولویت پایین؛ افزودنی برای فازهای بعدی. |
| گیمیفیکیشن و پاداش فعالیت | دارد، بر پایه فعالیت خام | میشود بر پایهی «تسلط واقعی» ساخت، نه صرفاً باز کردن اپ. |
| تحلیل تلفظ در سطح فونم | مدرکی پیدا نشد | شکاف فنی اول؛ میتواند اولین وجه تمایز واقعی دیاکو باشد. |
| ارزیابی تکلیف باز با AI روی پاسخنامهی خودِ کتاب | ندارد | شکاف دوم و هستهی اصلی این پیشنهاد. |
| گزارش پیشرفت برای معلم و والدین | ندارد | دقیقاً همان چیزی که یک آموزشگاه واقعی نیاز دارد، نه یک اپ مصرفی. |
| پایداری فنی (بدون قطعی/نصب مجدد) | ضعیف، طبق نظرات کاربران | معماری یکپارچهی دیاکو میتواند از همینجا شروع به برتری کند. |
سه لایهای که روی هم ساخته میشوند
هر لایه پیشنیاز لایهی بعدی است — نه سه فیچر جدا، یک مسیر ساخت.
دیجیتالیسازی تکلیف
معلم از صفحهی کتاب عکس میگیرد؛ استخراج خودکار تمرین با OCR + هوش مصنوعی، بدون تایپ دستی. تمرینهای بسته (چهارگزینهای، جایخالی) همان لحظه خودکار نمره میگیرند.
MVP · ۸ تا ۱۲ هفتهگزارش هوشمند عملکرد
تمرینهای باز (انشا، جواب تشریحی) با هوش مصنوعیِ متکی بر پاسخنامهی خودِ دیاکو ارزیابی میشوند. خروجی: یک گزارش آماری برای معلم، و یک خلاصهی روایی و ساده برای والدین.
فاز دوممسیر یادگیری تطبیقی
وقتی دادهی کافی از پاسخها جمع شد، اپ خودش تمرین مروریِ شخصیسازیشده بر اساس نقطهضعف واقعی هر زبانآموز پیشنهاد میدهد — با مدل تسلط و مرور فاصلهدار، نه تکلیف یکسان برای کل کلاس.
فاز سومچهار مدلی که میشود رویش توافق کرد
هرکدام ریسک، مالکیت و بازگشت سرمایهی متفاوتی برای دیاکو دارند — انتخاب، بستگی به اولویت دیاکو دارد.
توسعهی اختصاصی
- پیشپرداخت
- یکجا و پروژهای
- مالکیت کد
- کامل، مال دیاکو
- ریسک دیاکو
- مالی، جلوتر
- بازگشت سرمایه
- غیرمستقیم (رضایت والدین)
اشتراک SaaS ماهانه/سالانه
- پیشپرداخت
- کم یا صفر
- مالکیت کد
- نزد سازنده
- ریسک دیاکو
- کم، قابل لغو
- بازگشت سرمایه
- پیوسته، وابسته به تمدید
مشارکت در درآمد
- پیشپرداخت
- صفر یا خیلی کم
- مالکیت کد
- مشترک، طبق توافق
- ریسک دیاکو
- خیلی کم
- بازگشت سرمایه
- فقط اگر واقعاً جواب بدهد
لایسنس چندموسسهای
- پیشپرداخت
- دیاکو، پایلوت اول
- مالکیت کد
- نزد سازنده
- ریسک دیاکو
- خیلی کم
- بازگشت سرمایه
- برند «اولین آموزشگاه هوشمند»
نقشهی راه
از یک کلاس پایلوت تا احتمال عرضه به آموزشگاههای دیگر.
پایلوت روی یک یا دو کلاس
دیجیتالیسازی تکلیف، نمرهی خودکار برای تمرین بسته، داشبورد سادهی معلم.
لایهی هوش مصنوعی
ارزیابی تمرین باز، گزارش روایی برای معلم و والدین، گیمیفیکیشن بر پایهی تسلط.
تطبیقیسازی و رشد
مسیر یادگیری شخصیسازیشده؛ بررسی عرضهی محصول به آموزشگاههای دیگر تحت لایسنس.
این صفحه یک شروعِ گفتگوست، نه یک قیمت نهایی. جزئیات فنی، هزینه، و زمانبندیِ دقیق را با هم در جلسه میبندیم.