Raw School 是由 Uncommons 于 2023 年 10 月启动的加密自习室,致力于打造 文理兼修 的 开放式博雅教育。通过 peer-to-peer 的讨论和互助学习,学员能够建立对 加密人文 的认知与批判性思维能力。
2025 年,Raw School 将迎来 全面升级 —— 推出 线上与线下的小学期,搭建 线上教育平台和工具,将 教育、研究 与 产品 有机结合。为确保这些目标的稳步推进,我们已制定详实的路线图,并计划在今年扩充 Raw School 的团队,以支持项目的长期发展。因此,我们特此申请成立正式的 Workstream,进一步推动 Raw 的使命落地。
对于负责人,若同一时间段有两位负责人共同负责,申请月薪 1000U/人;若同一时间段仅有一位负责人,申请月薪 1500U/人。在每季度结束后,根据顾问贡献,发起回溯评估并发放奖励。对于参与线下小学期的工作人员,差旅额外支出计划与 GCC 和 四海社区 寻求合作关系,以申请相应经费支持。
2025 Q1 交付目标 本提案聚焦 2025 年第一季度,后续每个季度将提交补充提案。本季度交付物包括:
以周为单位的 读书会 机制落地。 基础版网页上线(不包含 DeSci Wiki 和 Classroom)。
过往材料
Raw School 致力于成为社区成员 onboarding 的重要入口,通过系统化的学习与交流,帮助新成员快速融入社区文化和价值体系。同时,Raw School 将作为社区 身份系统 的实验场,根据不同身份设计匹配的权限与功能,让学习与身份形成深度联动。
我们将学员的 学习数据 与产品开发相结合,通过技术赋能提升学习效果,为学员提供更智能、更个性化的学习体验。此外,Raw School 还为 毕业学员 打开更多可能性,包括在社区内成立 研究 Workstream,在合作伙伴社区或机构内担任相关职位,以及申请社区支持的 Grant 和 Fellowship,为他们的长远发展提供坚实助力。
Q1:推动线上小学期的产品化开发
Q2:完成线上小学期的内测与优化
Q3:启动线下小学期的策划与准备
Q4:正式运行线下小学期
7K:线上学期负责人,负责线上活动的策划和执行,同时辅助产品开发和线下课程策划
Alexis:线下学期负责人,负责线下活动的策划和执行
K:负责 UI/UX 设计、技术开发,以及项目交接和维护
方庭:尊贵的社区顾问和万能的六边形战士
Shiyu:尊贵的社区顾问和万能的六边形战士
Ideation @Anon Execution @7k Proposal: https://www.sharecanvas.io/p/uncommons-jan-7
报名方式
读书会以 1 个月为周期 滚动进行。学员可在公共平台看到申请入口,通过 Luma 填写报名表,内容包括:
参与机制
激励机制
Ideation @kay yu @7k @Anon Execution @kay yu Reference: 沙丘中文互联网编舟记,socialwiki,「开物志」在线 wiki Proposal: Uncommons, Raw Proposal
基于上述日常运营中生产的数据,Raw School将推出尝试探索如何为当代的人文研究者、写作者、爱好者提供长久可用的协作平台和辅助工具——一个属于人文学者的Github。
基本概述
计算机工程的基础是代码(code),而人文研究的基础则是概念(concept)—— 界定严格,意义复杂,出处规范的概念如同人文写作的一砖一瓦。基于此,该产品将从概念的协作生产与梳理入手:试想我们可以快速而准确地查找某一学术概念的意义与出处,试想我们可以呈现同一术语在不同著作,作者,学科里的不同意思,试想多数人文从业者的绝大部分工作:文献梳理,概念解析,读书笔记,能够得到保留分享而非弃如敝履。
这与现存的工具,如维基百科以及各种其他更加针对人文学者的协作词典工具有何不同?事实上,一切涉及人文概念的词典类工具都必须面对专业性和词语的多义性(诗性)之间的矛盾。现有的工具尝试通过引入词条负责人,邀请专家编写等方式保证词典的专业性,但实质上构成了概念意义的垄断,削弱了人文学科引以为傲的多样性。这种大众媒体思路下的,杜绝“歧义”的尝试,最终将导致人与人的趋同,无论在学术意义还是日常意义里,这都是值得警惕的。
实现方式
通过产品设计,我们相信可以提供更适合学术,沟通与诗性的工具。该工具将由以下三个主要部分组成:
内容:概念将与书本或文献进行绑定(后续可以考虑逐步开放网页、视频等作为概念来源)。词条贡献者需要提交书本或文献的DOI/ISBN号,并为其引用提供页码(其余学术引用格式可以机器生成)。
人们可以参与撰写两种类型的词条:One-line(单一简解)和Para-graph(平行摄像)。One-line指将文献中作者对概念的明确界定进行摘录,Para-graph指词条写作者基于原文进行的梳理和阐释。One-line不限于一行,同样Para-graph也不限于一段。
Visual Reference: whatisdigitalhumanities.com
系统将基于人工智能生成基础词条作为对照。人工智能一方面将作为参考辅助词条撰写和理解,一方面也将解决数据库的冷启动问题。另外,这一设计也将作为对“人工智能将替代人文学科”这一命题的长期验证。
UI与推送:这一部分主要涉及词条内容的呈现和推荐。该工具的界面漫游逻辑为:从搜索框出发,进入特定术语或特定作者的概念。相关词条的呈现顺序将由系统算法决定。另外UI部分还将自动生成知识图谱的功能,也即概念之间的关系图示。
信用,评价系统:该工具将初步尝试实现对他人的词条进行引用查证的集体协作功能。因为是内部测试,可以暂时不考虑破坏行为/垃圾条目,正式版本可以类似social wiki,基于用户社交背景和声誉/信任系统进行管理(https://link.springer.com/chapter/10.1007/978-3-642-16567-2_17)
Ideation @kay yu @7k @Anon Execution @kay yu Reference: Kernel Proposal: Uncommons, Raw Proposal
1. Open Course
2. Connect Wallet
3. Member Profile
4. Exclusive Resources
5. Archive