看 Goodnotes 如何用“与教师共建”的笨办法，挖出 AI 批改与手写导师的真需求
Human methods, new material: AI for the classroom ft. Mubarak Marafa & Wendy Liao | Config 2026 · Mubarak Marafa
全片 21 分钟·真正值得盯屏约 7 分钟·3 个必看点
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意外的起点：350 万教师用户
Goodnotes 团队发现平台上竟有 350 万教师在用意想不到的方式使用产品，由此启动 Classroom 产品线，并抛出全片主张：伟大的产品不是“为”人构建，而是“与”人共建。
AI 时代最大的风险是离用户太远——先去找到你的用户。
开场铺垫以口头叙事为主，无关键画面，适合边听边进入语境。▶ 跳到 0:14讲者 · Mubarak Marafa - 3:00 – 7:00听
走进课堂：访谈问不出的真相
标准访谈里教师说的是“以为自己在做的”流程；只有并肩观察才看到拆钉分堆批改、用表单工具只为拿分析数据这些真实工作流，并理解“工作前—中—后”的完整旅程。
表面需求会带偏 AI 方向：教师要的不是表单，是表单背后的分析数据。
本段是纯口头的方法论论述（章节标注无视觉依赖），观点密度高，专心听比盯画面收益大。▶ 跳到 3:00讲者 · Mubarak Marafa - 7:00 – 9:20看
第一批功能：滑动批改与拆分视图
课堂观察直接转化为产品：教师一个滑动手势即可浏览全班课堂作业并投屏展示；拆分视图突破纸张物理限制，让教师在单一视图中按上下文批改全班。
拆分视图成为产品基石，让每个学生获得更均等的即时反馈机会。
此段集中了三个视觉时刻（滑动手势、投屏展示、拆分视图），是洞察落地成界面的直接演示，必须看画面。▶ 跳到 7:00 - 9:20 – 12:00看
AI 上场：手写答案聚类批改
用手写识别理解题目与学生手写回答，自动把全班答案聚成簇；教师只批改簇，结果自动应用到所有学生，并即时看到哪些群体答对了。
AI 的正确切入点是消灭重复批改，而不是替教师做判断。
632s 处有完整的聚类批改流程画面，光听描述难以体会“批一次、全班生效”的交互，值得看演示。▶ 跳到 9:20讲者 · Wendy Liao - 12:00 – 14:15听
秘密武器：集体座谈胜过一对一
单独访谈时教师会给出理想化流程、遗漏已内化的小技巧；把教师们聚在一起互相触发追问，真实工作流才会暴露出来。
想挖到真需求，让用户互相聊，比你逐个问更有效。
研究方法论以口头讲述为主，无演示画面，适合当播客听。▶ 跳到 12:00讲者 · Wendy Liao - 14:15 – 18:20听
从用户到伙伴：到场与共创
团队持续进课堂，现场目睹一个 bug 让 30 个学生瞬间失焦的真实代价；随后把 40 位教师请进办公室做共创工作坊，教师从适应产品转为共同塑造产品。
只有到场，才能感受到 bug 在真实课堂里的代价——这是远程数据给不了的。
以故事和理念论述为主（章节标注无视觉依赖），叙事本身就是信息载体。▶ 跳到 14:15讲者 · Mubarak Marafa - 18:20 – 20:45看
AI 加速创造：从调教 ChatGPT 到手写 AI 导师
先用提示词把 ChatGPT 调成教师角色探索方案，再用 vibe coding 做粗糙原型丢给真实用户迭代；最终落地 AI 导师——教师为题目注入指导逻辑，AI 看着学生手写过程给提示而非答案。
AI 加速的是“创造”环节：原型不用好看，先丢给用户，验证先于打磨。
三个视觉时刻密集分布在此段（1108/1151/1174s），vibe coding 原型和 AI 导师的画面比口述更能说明设计取舍。▶ 跳到 18:20讲者 · Mubarak Marafa