將別離，故梳理。
導出論壇關鍵數據給 GPT 和 Gemini 各自生成報告，之後讓 Gemini 合併為如下報告：

Discourse 教學論壇暨AI輔助學習年度綜合報告

分析期間：2024 年 9 月 1 日 至 2025 年 6 月 26 日

一、概述與核心洞察

本論壇在過去一年中，展現出以學期週期為驅動的社群活躍模式，並深度整合了AI輔助學習工具，使其成為學生日常學習流程中不可或缺的一環。AI的應用不僅限於簡單問答，更延伸至長文本分析、摘要提取等複雜任務，極大地提升了學習效率與深度。

年度核心數據亮點：

核心洞察：

1. AI深度融合: AI已不僅是輔助工具，而是學生進行深度學習、文本分析的核心夥伴。
2. 學期節奏主導: 論壇活躍度與學術日曆（開學、期中、期末）高度同步，呈現清晰的波峰波谷。
3. 高輸入、分析型AI應用: 用戶傾向於輸入大量文本供AI分析，而非簡單問答，顯示了AI在輔助深度理解方面的核心價值。
4. 匿名訪問策略轉變: 2025年3月下旬匿名訪問的消失是年度關鍵變動，對論壇開放性及外部可見性有深遠影響。
5. 私密互動活躍: 用戶間私訊及與AI的私下互動頻繁，尤其在特定時期甚至超過公開討論。

二、AI 使用特徵與模型概況

2.1 AI 使用特徵

2.2 AI 模型使用分布

模型使用洞察:

• Gemini 1.5 Flash 以其高效和經濟性，承擔了絕大部分日常高頻的AI互動任務。
• 專業模型如 DeepSeek V2 和 Grok-1 則在特定、高要求的分析或生成任務中作為補充，體現了模型選擇的策略性。

三、使用者參與度分析

3.1 日活躍用戶 (DAU) 與用戶粘性 (DAU/MAU)

• 平均每日活躍使用者 (DAU): 約 32 人。
• DAU 高峰期:
  • 2024年12月11日 (58人)、12月17日 (55人)
  • 2025年1月8日 (41人)
  • 2025年2–3月: 持續保持在30-40人的較高活躍度
  • 2025年4月15日 (53人)
  • 2025年5月: 多日DAU超過40人
• DAU/MAU 比值平均: 44.5%，表明社群具有良好的用戶粘性。
  • 高峰期此比值可超過 60% (例如12月、2月、5月)。
  • 淡季（如1月底及部分週末）此比值可能降至20–30%。

3.2 新用戶加入情況

• 新貢獻者總數: 95 人。
• 新用戶加入高峰: 主要集中在學期初，如 2024年9月1日 單日新增 17位 新貢獻者。
• 後續增長: 此後每日新增平均僅 0.3–0.4 人，表明新用戶的引入具有明顯的時間集中性。

四、內容活動情況分析

4.1 發帖與主題趨勢

• 發帖高峰月份 (日均):
  • 2024年12月 (約 210 帖/天)
  • 2025年3月 (約 200 帖/天)
• 主題創建高峰月份 (日均):
  • 2024年9月 (約 17 主題/天)
  • 2025年3月 (約 16 主題/天)，其中 2025年3月9日 主題數激增至 68條，屬異常高峰，建議追蹤其背後的特定活動或教學安排。
• 內容活動低谷期: 主要集中在1月底至2月初及週末，與用戶活躍度趨勢一致。

五、私訊與互動分析

5.1 用戶間私訊 (帶回覆)

• 私訊總數: 約 5,165 則。
• 私訊高峰期:
  • 2024年12月26日: 240 則
  • 2025年01月13日: 250 則
  • 2025年5月: 多日私訊量超過 150則。
• 趨勢洞察: 寒假及開學初期，學生之間的私下互動（可能包括與AI的私聊）極為密集，部分日期私訊數量甚至顯著高於當日公開論壇的貼文總數。這反映了大量一對一或小範圍的深度交流需求。

5.2 系統私訊

• 系統訊息總數: 共 58 條。
• 內容: 主要為新用戶歡迎通知、徽章授予提醒等自動化訊息，並非衡量社群活躍度的核心指標。

六、網站流量分析

6.1 登入用戶與匿名用戶流量

• 平均每日登入用戶頁面瀏覽量: 約 2,950 次/日。
• 登入瀏覽量高峰期:
  • 2024年12月11日: 8,194 次
  • 2025年01月08日: 6,192 次
  • 2025年3–5月: 持續保持較高水平的活躍瀏覽。
• 匿名流量重大變化：
  • 關鍵日期: 自 2025年3月22日起，匿名用戶的頁面訪問量急劇下降並基本歸零。
  • 可能原因:
    1. 論壇政策調整，要求用戶必須登入才能瀏覽內容。
    2. 網站流量追蹤方式發生了根本性變動。
    3. 論壇整體轉為私密或非公開模式。
  • 潛在影響: 此變動將極大影響論壇的自然搜索流量（SEO）、新用戶的自然發現與轉化，以及內容的外部引用和傳播力。建議對此變動的原因及影響進行深入調查與評估。

6.2 已知爬蟲流量

• 日常活動: 爬蟲平均每日訪問約 200–800 次。
• 活動高峰: 在2024年第四季度與2025年第一季度，部分日期爬蟲訪問量可激增至 6,000+ 次。
• 近期趨勢: 自2025年4月起（匿名訪問限制後），爬蟲流量整體趨於穩定並有所下降。

七、首次回應時間分析 (TTFR)

• 中位數回應時間: 約 1–5 小時，表明社群整體對於新主題的回應效率良好，能夠較快地形成互動。
• 極端異常值警示:
  • 存在數個TTFR超過數百小時的記錄 (例如：9月5日的522小時、10月3日的428小時、11月29日的597小時)。
  • 建議: 逐一排查這些極端異常值，確認其是數據記錄錯誤、針對非常老舊帖子的罕見回復，還是確實存在新發主題長時間無人問津的情況。這對於維護社群健康和用戶體驗至關重要。

八、總體觀察與全年使用模式

九、改善建議與未來展望

1. 深入調查匿名流量中斷的具體原因與影響:

   • 行動: 明確是技術調整、策略改變還是意外配置錯誤。評估其對SEO、新用戶獲取及知識公共性的長期影響。若非出於明確的教學策略需要，建議考慮恢復或部分恢復公開瀏覽。

2. 系統性排查並處理回應延遲異常值:

   • 行動: 建立機制自動標記或提醒長時間未獲回應的主題。考慮設立“疑难问题待解区”或由管理員/助教定期巡查，確保每個有價值的提問都能得到關注。

3. 基於數據洞察設計活動以延續高峰效應:

   • 行動: 深入分析如12月11日（高瀏覽/高DAU）、3月9日（主題激增）等高峰日的觸發因素。嘗試在其他月份設計類似的激勵性活動或主題引導，以期“複製”部分高峰期的用戶參與度。

4. 制定策略以促進全年新貢獻者的持續流入:

   • 行動: 除了開學季的集中引導外，可考慮在學期中推出階段性的“新手友好”主題活動、解題挑戰或內容共建任務，並給予適當獎勵，以吸引和鼓勵潛水用戶進行首次貢獻。

5. 引導部分優質私密互動轉化為公共社群資源:

   • 行動: 在保護隱私的前提下，鼓勵師生或AI將具有普遍參考價值的私下優質問答、分析案例等，整理並分享到公開版塊。可發起“精選問答公開化”或“AI輔助學習案例分享”專案。

6. 開發或整合“教與學互動儀表板”:

   • 行動: 為管理員和教師提供一個可視化界面，整合展示關鍵指標，如：待回應主題列表、各學科的討論熱度、AI使用頻率與熱點問題等，以便更精準地掌握社群動態和教學效果。

7. 持續優化AI模型組合與應用場景:

   • 行動: 定期評估當前AI模型組合的性價比和用戶滿意度。探索新的AI功能或模型在教學場景中的應用潛力，並根據學生反饋進行迭代。

總結語

“在這一年中，AI並未取代任何老師，而是讓學生更敢提問、更快理解、更深思考。我們為每位學生配置了一位耐心、全科、24小時在線的學習助教。”

本年度的數據清晰地描繪了一個充滿活力、積極採用前沿技術的學習社群。AI的深度融合不僅提升了學習效率，更正在重塑學生的學習習慣和信息處理方式。未來，持續優化AI與社群的協同效應，將是本教學論壇保持領先和創新力的關鍵。

報告生成日期: 2025-06-27
適用說明: 本報告詳細整合了論壇社群活躍數據與AI輔助學習應用統計，全面展現了過去一年教學論壇的運行狀況與特色。適用於教學成果評估、社群運營策略調整、AI工具效能分析及未來發展規劃等場景。