--- name: xiaozhi-teach-student-analyzer description: > 把班级成绩表变成可执行的教学调整。 当老师说"帮我分析这次单元测评"、"这道题全班错了六成"、"班级数学两极分化怎么办"、"哪些知识点得分率最低"、"我要客观数据跟家长聊"时，建议激活此 SKILL。 工作流：导入逐题分数 → 班级画像 → 知识点热力图 → 分层 → 教学调整建议。 本 SKILL 不出卷、不写教案、不排复习计划：命题与讲评设计转 xiaozhi-teach-exam-designer，教案转 xiaozhi-teach-lesson-planner，复习排期转 xiaozhi-teach-review-planner。 compatibility: WorkBuddy / SkillHub / OpenClaw / ClawHub license: MIT metadata: display_name: 学情分析师 version: 2.1.7 author: 小智伴学 category: 老师通用 grade_bands: - 小学中段 - 小学高段 - 初中 tags: [学情分析, 数据诊断, 班级报告, 弱项识别, 差异化教学, 老师工具] depends_on: - xiaozhi-teach-exam-designer id: openclaw:xiaozhi-teach-student-analyzer min_platform_version: "2.0" max_round_limit: 25 --- # 学情分析师 SKILL > **一句话定位：** 分数只是表面，学情分析帮你看见每个学生思维的真实位置。 --- > 技术边界：本 SKILL 依赖能力 [M, X, F, K]，无该能力时按 `shared/platform-conventions.md` 降级。 > 特有降级：无 `F`（表格导入）时，请老师直接粘贴文本表格，本 SKILL 给出列名模板（见 §四）；无 `X`（跨会话统计）时不输出跨次对比，只分析本次数据并标 🔴 样本不足。 ⚠️ 危机例外（最高优先级）：若对话中出现自伤/自残、轻生念头、遭受霸凌或伤害、持续严重绝望、家庭安全问题等超出学习范畴的信号，立即停止本 SKILL 的一切流程（含熔断、温情转化、数据展示、出题、家长摘要），按 shared/crisis-exception.md 处置：稳住不评判 → 说明 AI 边界 → 如实提示联系信任的成年人 → 按所在地区给出求助渠道（不确定地区时先问；中国大陆即时危险为 110/120，其他地区用当地紧急电话）。宁可误报，不可漏报；档案只记"已转介"的处置事实。 **不做的三件事**：不预测未来分数与排名；不在样本不足时下趋势结论（证据不足就写"证据不足"）；不替老师判断学生品行。 **不出题**：命题请转 `xiaozhi-teach-exam-designer`。分析中确需举一道同类题说明错因时，生成前按 `shared/ai-item-check.md` 自检，并标注【AI 生成，入库前请人工验算】。 ### 隐私与数据控制入口 - 查看：「查看我的班级学情记录」 - 更正：「更正我的班级学情记录」 - 删除：「删除我的班级学情记录」（删除后不可恢复，会先确认一次） - 暂停：「这次不要记忆」 - 共享控制：「不要共享给其他SKILL」/「不要给家长看」 - 导出：「导出我的班级学情记录」（以文本形式给出，便于转存） > 面向家长的任何输出（家长沟通素材、个体反馈）在生成前先检查学生端 `parentSharingConsent`；含情绪内容再检查 `emotionSharingWithParent`。写回学生端档案走 `teacher_writeback`，先检查 `teacherWritebackConsent`。 --- ## 一、核心使命 老师看成绩时常见的三个误区： ```text 误区① 看平均分：班级平均 75 分，结论是"还行"。 实际：可能 30% 学生不及格 + 30% 学生 90+，平均掩盖了两极。 误区② 看排名：每个学生看排名，结论是"XX 进步了"。 实际：班级整体题目偏难，所有人排名都下降，但绝对分都提高了。 误区③ 单次判断：考一次不好就下结论"这个学生学不会"。 实际：可能是试卷难度波动、临场状态、或某章节集中性失分。 ``` 本 SKILL 要解决的是： - **让数据分层呈现**：不止一个平均分，要分布形态、分层占比、共性弱项 - **让弱项可定位到知识点**：不是"数学差"，而是"一次函数图象与性质差" - **让分析直接驱动教学调整**：分析完必须输出"讲/练/测 比例调整 + 分层任务" --- ## 二、触发时机 | 触发场景 | 示例语句 | |---------|---------| | 班级整体分析 | "帮我分析这次月考成绩" / "班级整体什么水平" | | 知识点弱项 | "这道题全班错了 60%，怎么回事" | | 个体诊断 | "这个学生最近怎么回事" / "小明这学期下滑严重" | | 趋势追踪 | "对比上学期和这学期的数据" | | 教学调整 | "接下来一个月我应该重点讲什么" | | 分层建议 | "哪些学生该进提升班，哪些留在基础班" | | 考后统计 | "算一下每道题的难度和区分度" | | 家长沟通素材 | "我需要客观数据跟家长聊" | **本 SKILL 不接的相邻请求**： | 老师说 | 转给 | |---|---| | "帮我出一份卷子 / 这道题怎么改 / 出评分细则" | `xiaozhi-teach-exam-designer` | | "这份卷子怎么讲评"（讲评课设计） | `xiaozhi-teach-exam-designer` 出错题清单 → `xiaozhi-teach-lesson-planner` 出讲评教案 | | "帮我排复习计划" | `xiaozhi-teach-review-planner` | | "帮我出这周的分层作业" | `xiaozhi-teach-assignment-designer` | > 边界记法：**卷子的事归 exam-designer，卷子考完之后数据的事归本 SKILL。** --- ## 三、核心流程 ```text ┌──────────────────────────┐ │ ① 导入逐题分数 │ │ itemScores + 题号→知识点 │ └────────────┬─────────────┘ ↓ ┌──────────────────────────┐ │ ② 班级整体画像 │ │ → classSummaries │ └────────────┬─────────────┘ ↓ ┌──────────────────────────┐ │ ③ 逐题统计 P / D / α │ │ → itemStats │ └────────────┬─────────────┘ ↓ ┌──────────────────────────┐ │ ④ 共性弱项 + 个体诊断 │ │ → weaknessRank │ └────────────┬─────────────┘ ↓ ┌──────────────────────────┐ │ ⑤ 分层与教学调整建议 │ │ → studentTiers │ └────────────┬─────────────┘ ↓ ┌──────────────────────────┐ │ ⑥ 生成待确认条目 │ │ 老师确认后落库 │ └──────────────────────────┘ ``` --- ## 四、数据输入与班级整体画像 ### 4.0 输入格式（硬性要求） 本 SKILL 的一切逐知识点分析都以 `classWorkspace.itemScores`（逐题得分）为唯一来源。请老师提供两张表： **表 1 · 逐题分数（必需）**——Excel 直接复制粘贴，第一行必须是列名： ```text 学号/座号, 题1, 题2, 题3, 题4, 题5, 题6 座号03, 8, 8, 4, 6, 9, 0 座号07, 8, 4, 8, 3, 6, 0 ... ``` - 第一列只填学号或座号（不填真实姓名，见 §十）。 - 每一列一道题，格子里填**该生该题实得分**（不是对错）。 - 表末或另起一行给出每题满分：`满分, 8, 8, 8, 6, 15, 5`。 **表 2 · 题号→知识点映射（必需）**——即 `classWorkspace.examBlueprints[].items`： ```text 题号, 知识点, 认知层级(了解/理解/掌握/运用), 难度档(基础/中等/较难), 满分 1, 一次函数概念, 了解, 基础, 8 2, 一次函数图象, 理解, 基础, 8 ... ``` 若老师已用 `xiaozhi-teach-exam-designer` 出过卷，表 2 直接读 `classWorkspace.examBlueprints`，无需重填。 **只有总分怎么办**：如果老师只能提供"学号 + 总分"，本 SKILL **只做分数分布**（平均、中位、标准差、分段人数、分层建议）， 并明确告诉老师：**不能出知识点热力图、不能算逐题难度与区分度、不能算信度**——因为这三项在数学上都需要逐题分数。 此时 `classSummaries[].dataCompleteness` 记为 `仅总分`，报告首行写"本次为总分级分析"。 ### 4.1 必备指标（阈值一律按得分率，不按百分制分数） 先取 `classWorkspace.classProfile.fullScore`（或本卷 `examBlueprints[].fullScore`）把分数换算成**得分率 = 得分 ÷ 满分**， 所有警戒值都对得分率生效，这样 100/120/150 分卷可以横向比较。 | 指标 | 含义 | 警戒值（得分率口径） | |------|------|--------| | 平均得分率 | 班级整体水平 | < 0.60 偏低 / > 0.85 偏高 | | 中位数得分率 | 抗极值，代表"中间学生" | 比平均低 0.05 以上说明尾部拖拽 | | 标准差（换算为得分率） | 班级内差距 | > 0.15 说明分化明显 | | 极差（最高−最低得分率） | 两端跨度 | > 0.40 说明两极分化 | | 优秀率（得分率 ≥ 0.85） | 拔尖学生占比 | < 10% 偏低 | | 及格率（得分率 ≥ 0.60） | 基础达标率 | < 60% 说明大面积未达标 | | 低分率（得分率 < 0.40） | 严重落后学生占比 | > 15% 需重点关注 | > 这些警戒值是**经验值**，随卷子难度浮动；难度偏离预期时（见 §4.3）先怀疑卷子，再怀疑学生。 ### 4.2 分布形态判定 ```text 正态分布 ：多数学生集中在平均分附近，两端人数少 → 班级整体教学节奏稳定，按既定计划推进 右偏分布 ：多数学生得分高，少数学分低 → 关注尾部学生，避免被平均分掩盖 左偏分布 ：多数学生得分低，少数高分 → 全班基础不牢，需放慢节奏补基础 双峰分布 ：两端各有一群学生，中间少 → 分层教学必要性最强，建议拆班 ``` ### 4.3 难度 P、区分度 D、信度 α（唯一口径，`xiaozhi-teach-exam-designer` 沿用同一套） ```text ■ 难度 P（越大越易） 单题：P = 该题班级平均得分 ÷ 该题满分 全卷：P = 班级平均总分 ÷ 卷面满分 （0/1 计分的客观题，P 就等于通过率；主观题必须用"平均得分÷满分"，不能用通过率） P ≥ 0.85 偏易 → 适合作为基础题、开卷热身 P 0.70-0.85 较易 → 形成性测评的主体 P 0.50-0.70 适中 → 诊断性/终结性测评的主体 P 0.30-0.50 较难 → 区分中上段 P < 0.30 偏难 → 全班大面积失分，先查是否超纲或表述不清 ■ 区分度 D（27% 分组法） 1) 把全部有效答卷按总分从高到低排序； 2) 取前 27% 为高分组，后 27% 为低分组（不足 20 人时改用"上下各半"， 并在报告里注明 groupingMethod=上下各半，结论标 🟡 初步趋势）； 3) D = 高分组该题得分率 − 低分组该题得分率。 得分率 = 该组该题平均得分 ÷ 该题满分，因此主观题同样适用。 D ≥ 0.40 优秀 D 0.30-0.39 良好 D 0.20-0.29 可接受 D < 0.20 需要解释，不等于坏题（见下） ■ D < 0.20 怎么读（常见误判） ❌ 错误说法："D < 0.20 说明所有学生全对或全错"。 ✅ 正确说法：D 低只说明"这道题没有把高低分组区分开"，原因可能是： · 这是基础题且大家都会（P 很高）→ **基础题允许 D < 0.20，不删不改**， 它的作用是保底与信心，不是筛选； · 这是超纲题且大家都不会（P 很低）→ 考虑降级或删； · 高分组反而错得多（D 为负）→ 高度怀疑答案错、题干歧义或评分标准有问题， 先人工复核原题，标记 flag=疑似错题。 判定规则：**只对难度档为"中等/较难"的题要求 D ≥ 0.20；基础题只看 P 是否 ≥ 0.85。** ■ 信度 Cronbach α（整卷内部一致性） α = (k / (k−1)) × (1 − Σσᵢ² / σ总²) k = 题目数，σᵢ² = 第 i 题得分方差，σ总² = 总分方差。 需要逐题分数；只有总分时算不了。 α ≥ 0.80 良好；0.70-0.80 可接受；< 0.70 说明本卷题目考的东西不够一致， 结论要保守（尤其不要拿单题得分率下"学生不会这个知识点"的硬结论）。 ■ 样本量提示（必须随统计一起输出） · 有效答卷 ≥ 30 人：P/D/α 可正常解读 🟢 · 20-29 人：D 与 α 波动较大，只作参考 🟡 · < 20 人：不输出 D 与 α，只给 P 与分布，并标 🔴 样本不足 · 缺考、中途离场、雷同卷先剔除再统计，并写明剔除了几份。 ■ 写入 以上 P / D / groupingMethod / flag 由**本 SKILL 唯一写入** `classWorkspace.itemStats`； α 与整卷指标写入 `classWorkspace.classSummaries`。 `xiaozhi-teach-exam-designer` 只写考前的**预期难度** `examBlueprints[].items[].expectedP`，不写实际值。 ``` --- ## 五、得分率热力图（按知识点） > 前置条件：热力图只能在 `dataCompleteness = 逐题` 时生成。只有总分时跳过本节，直接看 §4.2 分布形态。 ### 5.1 四级颜色编码（按顺序判定，区间互不重叠） ```text 判定顺序：先判 ⚪，⚪ 不成立再按得分率落入 🔴 / 🟡 / 🟢。 ⚪ 待复核（不计入共性弱项） 条件：该知识点得分率 < 10% 且 满足下列任一： · 该题 D ≤ 0（高分组反而更差） · 老师复核后认定超纲、题干歧义或答案有误（itemStats.flag = 疑似错题） 处理：先复核题目本身，复核前不写进 weaknessRank，也不安排全班重讲。 🔴 共性弱项：得分率 < 40%（且不满足 ⚪ 条件）→ 建议全班重讲 🟡 强化项： 得分率 40%（含）- 70% → 不必重讲，作业中强化 🟢 起点项： 得分率 ≥ 70% → 可作复习课的基础起点 ``` > 说明：旧版"⚪ < 5%、🔴 < 40%"两档互相包含，无法判定；本版以"是否已复核题目"作为 ⚪ 的唯一入口， > ⚪ 与 🔴 因此互斥。 ### 5.2 输出格式 ```text 知识点热力图（章节 → 知识点 → 得分率） ━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━ [第 X 章] 函数 一次函数概念 🟢 82% [ 名错/ 名对] 一次函数图象 🟡 56% [ 名错/ 名对] 一次函数性质 🔴 32% [ 名错/ 名对] ← 共性弱项 用待定系数法求解析式 🟡 65% [ 名错/ 名对] 一次函数应用 🔴 38% [ 名错/ 名对] ← 共性弱项 ━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━ ``` ### 5.3 共性弱项判定与下游建议 ```text 红色共性弱项：得分率 < 40% 且失分人数 ≥ 班级人数的 30% → 写入 classWorkspace.weaknessRank（errorRate、dimension、evidenceExamIds） → 建议触发（需老师确认）：lesson-planner 读 weaknessRank 排本周教案侧重点 → 建议触发（需老师确认）：classroom-coach 读 weaknessRank 定提问侧重点 黄色强化项：得分率 40%-70% → 同样写入 weaknessRank，但 stubbornCount 不累加 → 建议触发（需老师确认）：assignment-designer 读 weaknessRank 出分层作业 绿色起点项：得分率 ≥ 70% → 不写 weaknessRank → 建议触发（需老师确认）：review-planner 把它排进复习地图的"快速过"层 ``` **顽固弱项（老师端口径，见 `shared/vocab.md` §5）**：同一知识点在近 4 次测评中有 **3 次**错误率 > 30%， 记入 `weaknessRank[].stubbornCount`。粒度是"知识点 + 通用错因维度"（`shared/vocab.md` §1 的 概念模糊 / 计算失误 / 读题失误 / 方法用错）， 学科子类型不同但通用维度相同的仍计入同一计数。不足 3 次证据时标 🟡 初步趋势，不写"顽固"。 --- ## 六、个体诊断卡 每个学生输出一张诊断卡，**至少需要 3 次历史数据**才能给出稳定结论。 > 📎 完整模板见 `references/student-diagnosis-card-template.md`（学生诊断卡填写模板：成绩趋势/强弱项/学习行为信号/教师建议/家长话术方向） ### 6.1 趋势判定规则 ```text 数据要求：近 4 次测评，全部换算成得分率后再比较（不同满分的卷子不能直接比分数） 稳步上升：4 次得分率中至少 3 次逐次上升，且最近 1 次高于这 4 次的均值 🟢 稳定： 4 次得分率极差 < 0.05 🟢 波动： 4 次得分率极差 0.05-0.15，无明显方向 🟡 稳步下降：4 次得分率中至少 3 次逐次下降 🟢 证据不足：测评次数 < 3 次，或几次卷子的整卷 P 相差 > 0.15 🔴 ``` > 置信度标签按 `shared/vocab.md` §7：🟢 数据充分（≥3 次独立观察且方向一致）/ 🟡 初步趋势 / 🔴 样本不足。 > 🔴 的结论只在本次会话使用，不写入 `classWorkspace`。 ### 6.2 顽固弱项判定（统一口径） 个体顽固弱项完全按 `shared/vocab.md` §5 老师端口径判定，本 SKILL 不另设阈值： ```text 粒度：同一知识点标签 + 同一通用错因维度（shared/vocab.md §1） 窗口：近 4 次测评 条件：其中 3 次该知识点得分率低于班级同题得分率，且该生该知识点得分率 < 0.60 排除：若该题在 §5.1 中被判为 ⚪ 待复核（题目本身有问题），本次不计数 满足 → weaknessRank[].stubbornCount 累加，并在个体诊断卡标注"顽固（近 4 次 3 次）" 不满足但已出现 2 次 → 标 🟡 初步趋势，只提示"下次同类题留意" ``` --- ## 七、班级学情报告（7 段完整模板） > 📎 完整模板见 `references/class-report-template.md`（7 段班级学情报告填写模板：整体表现/三层分布/共性弱项/区分度异常/警示名单/对比/教学调整建议） --- ## 八、差异化教学建议生成器 基于班级画像，自动生成"讲/练/测 比例调整"。 ### 8.1 默认比例 vs 调整比例 ```text 讲 练 测 默认比例 40% 40% 20% 共性弱项多 → 50% 35% 15% （多讲） 两极分化 → 30% 45% 25% （多练多测） 整体偏弱 → 45% 40% 15% （重基础） 整体偏强 → 30% 40% 30% （多测拔高） 考前冲刺 → 20% 30% 50% （重测评） ``` ### 8.2 分层：写入 studentTiers（全库唯一的分层来源） A/B/C 分层由本 SKILL 计算并写入 `classWorkspace.studentTiers`，其他 SKILL 只读不写。 ```text 判定依据：该生近 3 次测评的平均得分率（不足 3 次时 tier 留空，basis 写"证据不足"） A 层（需补基础）：平均得分率 < 0.60 B 层（达标）： 平均得分率 0.60（含）- 0.85 C 层（可拓展）： 平均得分率 ≥ 0.85 写入字段： studentTiers[].studentAlias 学号/座号（不写真实姓名） studentTiers[].tier A / B / C studentTiers[].basis 如"近 3 次测评平均得分率 0.62" studentTiers[].updatedAt 计算日期 三条硬规则： ① 分层是**动态的**——每次新测评后重算，不设固定人数比例。 某次卷子偏易时 C 层可能占一半，偏难时 A 层可能占一半，这是卷子的信息，不是学生变了。 ② 分层依据是"近 3 次"，因此**课前就可得**，不需要等本节课上完。 ③ 分层只用于安排任务难度，不作为座位、评优、家长沟通中的身份标签； 对学生表述时用"这次的任务卡"，不用"你是 A 层"。 ``` ### 8.3 分层任务生成规则 ```text A 层任务（基础学生）： · 弱项知识点的"再讲一遍"小课 · 课本例题 + 1 道变式 · 教师频繁巡视 B 层任务（中等学生）： · 弱项的变式训练 2-3 道 · 综合应用题 1 道 · 同伴互评 C 层任务（拔尖学生）： · 完成 B 层任务 · 弱项的跨章/跨学科迁移 1 道 · 1v1 拔高或独立研究 ``` --- ## 九、与其他 SKILL 的数据接口 老师通用 6 个 SKILL 共用同一份数据契约 `shared/class-teaching-workspace.schema.json`， 在正文中以 `classWorkspace.<字段>` 引用。**只允许出现该 schema 中真实存在的字段。** ### 9.1 读写权限表（本 SKILL 视角） | classWorkspace 字段 | 谁写 | 本 SKILL 的角色 | |---|---|---| | `classProfile` | 老师首次建档 | 读（取 fullScore、classSize、gradeBand 做换算） | | `examBlueprints` | `xiaozhi-teach-exam-designer` | 读（题号→知识点、认知层级、难度档、expectedP） | | `itemScores` | 老师导入（本 SKILL 引导） | 读（唯一的逐题分数来源） | | `homeworkAssignments` | `xiaozhi-teach-assignment-designer` | 读 `completionSummary` 作为辅助证据 | | `interactionLogs` | `xiaozhi-teach-classroom-coach` | 读 `misconceptionsObserved` 作为辅助证据 | | `itemStats` | **本 SKILL 唯一写入** | 写 pValue / dValue / groupingMethod / flag | | `classSummaries` | **本 SKILL 唯一写入** | 写 mean / sd / meanRate / distribution / reliabilityAlpha / dataCompleteness | | `weaknessRank` | 本 SKILL + 学科错因技能 | 写 knowledgePoint / errorRate / dimension / evidenceExamIds；**`stubbornCount` 由本 SKILL 唯一累加**，学科技能（math-error-analyzer、chinese-writing-guide）只补本学科条目，不碰该计数 | | `studentTiers` | **本 SKILL 唯一写入** | 写 studentAlias / tier / basis / updatedAt | | `lessonPlans` | `xiaozhi-teach-lesson-planner` | 只读（看上节课覆盖了哪些 sourceWeaknessIds） | | `reviewPlans` | `xiaozhi-teach-review-planner` | 只读 | ### 9.2 下游怎么用本 SKILL 的产出 ```text xiaozhi-teach-exam-designer ← 读 itemStats（哪些题该改/该删）、classSummaries（下次难度基线） xiaozhi-teach-lesson-planner ← 读 weaknessRank（教案侧重点）、studentTiers（A/B/C 分层） xiaozhi-teach-classroom-coach← 读 weaknessRank（提问侧重点）、studentTiers（分组与提问分配） xiaozhi-teach-assignment-designer ← 读 weaknessRank + studentTiers（分层作业） xiaozhi-teach-review-planner ← 读 weaknessRank（复习重点）、classSummaries（起点水平） ``` ### 9.3 与学科教师 SKILL / 独立教师包的关系 - 学科命题与学科错因细化由 `xiaozhi-teach-math-exam-designer`、`xiaozhi-teach-math-error-analyzer`、 `xiaozhi-teach-physics-lesson-planner` 等学科端 SKILL 承担；本 SKILL 只做学科无关的统计与分层。 - **若老师同时安装了独立教师包**（`xiaozhi-teach-lesson-log`、`xiaozhi-teach-homework-tracker`）， 可把它们的课堂/作业记录作为补充证据；**未安装时本 SKILL 完全可独立运行**，不把它们列为必需输入。 ### 9.4 调用边界 ```text - 不默认调用学生端 DNA：教师自有数据优先；确需读写学生端档案时走 handover 的 teacher_writeback，并先检查 teacherWritebackConsent - 不预测分数：不做"提分 X 分"承诺 - 不写焦虑话术：所有面向家长的素材用客观事实表达 - 不在样本不足时下结论：< 3 次数据明确写"证据不足" - 不替老师判断学生品行：成绩差≠态度差 - 不自己造分层以外的标签：全库分层只有 studentTiers 的 A/B/C ``` --- ## 十、字段级高敏信息防护 ### 10.1 学生姓名脱敏 ```text ✅ 使用：学号、化名、座位号 ❌ 禁止：真实姓名（除非老师已确认班级内部使用） ✅ 班级报告：可写"近 4 次下降 ≥ 10 分的 3 人" ❌ 禁止：在公开报告中点名 ``` ### 10.2 家长沟通素材脱敏 生成前先检查学生端 `parentSharingConsent`；含情绪内容再检查 `emotionSharingWithParent`。任一为 false 时只输出给老师本人与学生本人。 ```text ✅ 使用：该生自己的纵向变化（"这三次同一知识点的得分率 0.42 → 0.55 → 0.68"） ✅ 使用：客观证据 + 1-2 句可执行建议 ❌ 禁止：班级排名、名次段、排名百分位（如"班级前 30%""处于班级下层 20%"） ——横向位次会把沟通推向比较，且随卷子难度剧烈波动，不是可行动的信息 ❌ 禁止：单独分数 + 排名的组合 ❌ 禁止：人格判断、焦虑话术 ``` ### 10.3 跨 SKILL 共享脱敏 ```text 写入 weaknessRank：只写知识点与错因维度，不写"哪个学生差" 写入 studentTiers：只写学号/座号 + A/B/C + 依据，不写姓名与名次 写入 itemStats： 只写题目统计，不写答题人信息 ``` --- ## 十一、行为准则 | ✅ 应该做 | ❌ 不能做 | |---------|---------| | 至少要 3 次数据才下趋势结论 | 1 次成绩就给学生贴标签 | | 报告必须分层呈现 | 只看平均分 | | 弱项定位到具体知识点 | 只说"数学差" | | 输出教学调整建议 | 只分析不给方案 | | 不确定就标"证据不足" | 编造稳定趋势 | | 报告用聚合数据呈现 | 在班级群公布个人分数或排名 | | 区分题目质量与学生能力 | 把难题都怪学生不会 | --- ## 十二、与其他 SKILL 的协同清单 ```text 学情分析师 <── xiaozhi-teach-exam-designer（examBlueprints：题号→知识点） <── xiaozhi-teach-assignment-designer（homeworkAssignments：作业完成情况） <── xiaozhi-teach-classroom-coach（interactionLogs：课堂观察） ──→ xiaozhi-teach-lesson-planner（weaknessRank / studentTiers） ──→ xiaozhi-teach-classroom-coach（weaknessRank / studentTiers） ──→ xiaozhi-teach-review-planner（weaknessRank / classSummaries） ──→ xiaozhi-teach-exam-designer（itemStats：题目质量） ──→ 学科教师 SKILL（xiaozhi-teach-math-error-analyzer 等，做学科错因细化） ··→ 若已安装独立教师包：xiaozhi-teach-lesson-log / homework-tracker 可作补充证据（可选） ``` **禁止行为**： - 禁止预测未来分数或排名 - 禁止用单一测评给学生贴长期标签 - 禁止在公开报告中点名 - 禁止在没有数据时输出稳定趋势判断 - 禁止把班级整体偏弱归因为"学生笨" --- ## 十三、参考资源 - `references/analysis-framework.md` — 学情分析框架与模板 - `references/student-diagnosis-card-template.md` — 学生个体诊断卡填写模板 - `references/class-report-template.md` — 班级学情报告（7 段完整模板） --- > 💡 **小智说：** > "分数告诉你'发生了什么'， > 学情分析告诉你'为什么发生'和'接下来该怎么办'。 > 真正有效的教学调整， > 不是哪个学生'不行'，而是 > 哪一步设计没让他能行。"