国内在线课程/知识内容趋势分析与课程开发建议

一、项目背景

国内在线教育和知识付费市场持续增长，教育培训机构和内容创作者面临快速变化的学员需求和激烈的市场竞争。了解当前热门的知识领域、受欢迎的课程形式和学员关注的技能点，对于开发高需求课程和优化内容体系至关重要。通过自动化抓取在线学习平台的数据，结合大模型分析，可以为课程开发提供精准的市场洞察。

二、项目需求

开发一个AI驱动的课程趋势分析系统，能够自动爬取国内主要在线教育平台（如网易云课堂、腾讯课堂、Bilibili学习区、喜马拉雅等）上的课程信息（课程名称、描述、学员评价、销量、标签）。利用大模型对这些数据进行深度分析，识别热门知识点、技能需求趋势、受欢迎的课程形式（如直播、录播、短视频系列）、学员反馈痛点，并生成课程开发建议。

三、输入数据

•   关注的知识领域/学科关键词（如“编程”、“考研”、“职业技能”、“育儿”）

•   国内主要在线教育平台URL列表

四、交付要求

•   Web应用

•   功能：

a. 多平台在线课程数据自动化抓取与结构化

b. 大模型驱动的课程内容与学员评价分析

c. 热门技能/知识点识别与趋势预测

d. 生成：1）热门课程类型与主题分析报告；2）学员需求未满足的知识领域清单；3）基于分析的课程开发建议（如建议课程大纲、内容侧重点、互动形式）。

五、评测要求

•   控制并发，谨慎引起服务器超载，符合平台法律规定

•   建议的课程方向具备市场可行性，能为机构提供有益参考

•   单次任务运行时间：≤45分钟