Le contexte
Complete Learning est un projet de plateforme de remédiation pédagogique ciblée pour Douala 5e. Le produit associe une application mobile destinée aux parents et aux élèves à une console d’administration web.
La question centrale n’est pas seulement de proposer des cours. Elle est de permettre au parent de comprendre si l’atelier a corrigé une lacune précise.
Le problème à structurer
Un parent peut financer plusieurs séances sans disposer d’un indicateur clair de progression. Les offres de soutien scolaire sont alors comparées sur le prix, la proximité ou la réputation générale de l’enseignant.
Le cadrage place donc la mesure avant/après au centre du produit : chaque atelier est rattaché à des notions précises et utilise un pré-test puis un post-test auto-corrigés.
Les contraintes prises en compte
- téléphones Android d’entrée de gamme ;
- forfaits de données limités ;
- connexion parfois instable ;
- méfiance envers les paiements électroniques opaques ;
- besoin d’un vocabulaire immédiatement compréhensible ;
- administration humaine au lancement.
Les décisions de conception documentées
Montrer la valeur avant l’inscription
Le parcours prévoit qu’un parent puisse voir un atelier pertinent avant de créer son compte. La demande d’identification n’intervient qu’au moment où l’utilisateur souhaite s’inscrire.
Utiliser des repères familiers
Le numéro WhatsApp devient l’identifiant naturel du compte. Le paiement Mobile Money est accompagné par des actions préremplies et une preuve envoyée à l’administration via WhatsApp.
Transformer le paiement en crédit réutilisable
Toute somme confirmée devient un crédit non périssable. Une seconde inscription peut ainsi être réalisée sans nouvelle attente lorsque le solde est suffisant.
Séparer appréciation et mesure
L’enseignant peut rédiger une appréciation qualitative. Le score de progression provient toutefois du test auto-corrigé afin d’éviter qu’une évaluation subjective soit présentée comme une mesure.
Ce que ce dossier permet d’affirmer
Le cahier des charges disponible documente le positionnement, les parcours, l’architecture fonctionnelle, le modèle de données et le périmètre du MVP.
Il ne suffit pas, à lui seul, à affirmer que toutes les fonctionnalités décrites sont déjà déployées ou utilisées. Cette étude de cas présente donc le travail de conception documenté, sans inventer de données d’usage ni de résultats commerciaux.