Week 3 Applied
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Summary
这节课一开始就发布了In-class activity，尽管PDF里写了今天要学Persona和user story，但大部分人都是在做in-class activity，Tutor基本上整场也没怎么上课，就是在审查所有人的activity，内容是挖掘一份表格内的信息，填写下面这个表格，需要在课堂中两次获得Tutor的确认
第一次确认可以得到Tutor的反馈，告诉你你的内容存在哪些不足，获得1分，然后根据不足的地方进行补充，在下课前第二次给Tutor看，就可以获得第2分
课后可以把制作好的表格上传moodle作为备份，但实际分数还是依靠tutor课上的check为准
注：不能用AI，如果被Tutor看出来使用了AI，不给评分
Learning outcomes this session
- Data analysis
- Create user personas
- Create and prioritise user stories
Background
假设你被要求设计一个 智能园艺应用，帮助从新手到专家的各种园艺爱好者，了解在家（后院、阳台、室内等）可以种植什么，以及如何照顾植物。
Activity Part 1 (15mins) - 个人活动
使用提供的问卷调查数据表格，进行分析：
- 仅总结结果或制作图表不够，要寻找趋势或异常值，并说明它们可能对项目的影响
- 任务要求：
- 选择 1 个问题：你在回答中观察到什么有趣的现象？
- 选择 2 个问题：比较并关联它们的回答，你能学到什么？
- 找出数据中缺失的信息：
- 这部分信息若有会有用吗？
- 你会建议用什么研究来源补充？
- 可使用数据透视表（Pivot Table）或数据筛选
Activity Part 2 (25mins)
- 用10分钟在小组内讨论每个人的发现：
- 是否同意对方的观察？
- 建议是否合理？
- 提出的研究来源是否有用？
- 判断问卷是否存在潜在的弱点或限制：
- 考虑每个问题的目的
- 考虑问题的设计方式
- 课堂讨论（15分钟）——与全班分享
Designing a Pesona (30mins)
设计用户画像（30 分钟）
一个成功的用户画像需要提供足够的细节，使我们能够深入理解并对所描述的用户产生共鸣。
小组活动
制作你们的用户画像最终版本，确保其真实且具有可共鸣性，能够代表你们的用户。
- 包含姓名和照片
- 包含人口统计特征和个人简介
- 包含能让用户画像更贴近现实的信息
- 将这些信息与项目的背景/领域联系起来
使用提供的 [用户画像模板幻灯片] 作为起点。
在起草用户画像时，请结合你们的问卷数据与分析结果。
用户画像不需要代表收集数据的平均值——细节可以基于分析中发现的有趣且重要的观察点。
不要仅仅复制单个问卷参与者的属性。
- 将你的一些分析结果写入模板中的相应部分
- 根据分析结果，想象可能的需求 / 动机 / 行为
- 定义泛化的高层次用户目标（而非特定于应用的需求）
- 考虑该用户画像可能会遇到的潜在挫折
一个优秀的用户画像
应包含能够体现对一个虚构人物产生共情的细节。
不要 在用户画像中将具体的应用功能描述为需求或挫折。
Give your persona a name and a face
behindthename.combehindthename.com/randomgenerated.photosgenerated.photos/facesMore Example
User Stories (15mins)
Individual Activity
- 基于收集到的所有数据，从用户画像的角度编写一个用户故事。
用户故事通常以一句简单的句子表达，结构如下：
As [persona], I want to [goal], so that [benifit]
示例：
As Tom, I want to know what my plant needs, so that it stays healthy.
每位组员应创建 3 个用户故事。
稍后的幻灯片中提供了表格，供小组成员将用户故事写成便利贴形式。
Group Activity
- 讨论每个用户故事的重要性，并使用 MoSCoW 优先级法为其分配优先级（如下所示）。
MoSCoW 优先级划分标准：
- Must（必须）：如果该需求未完成，项目将会失败。
- Should（应该）：该需求很重要，最好能包含在解决方案中，但对项目成功并非绝对必要。
- Could（可以）：该需求是一个理想的功能，但可以延期或删除；如果时间和资源允许，则实现。
- Won’t（不会）：该需求目前不值得实现，但未来可能会重新考虑。