| name | xiaozhi-teach-student-analyzer |
| display_name | 学情分析师 |
| version | 1.0.0 |
| author | 小智伴学 |
| category | 老师通用 |
| 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"] |
| description | 帮助老师从"凭经验判断学情"升级为"数据驱动的教学决策"。 当老师说"帮我分析班级成绩"、"看看学生哪里薄弱"、 "生成学情报告"、"上次考试 X 知识点全军覆没怎么办"、 "这个学生最近怎么了"时，建议激活此SKILL。 核心工作流：成绩数据输入 → 班级整体画像 → 共性弱项识别 → 个体诊断 → 差异化教学建议 → 与 xiaozhi-teach-exam-designer /lesson-planner/classroom-coach 建立数据接口。 强基于学情数据，不编造学生表现。
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| compatibility | OpenClaw / ClawHub |
| 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。
⚠️ 技术实现边界声明
关于"班级学情数据来源"机制： 本 SKILL 的数据输入不依赖于大语言模型自身对班级数据的访问，而是强依赖于以下三类外部输入：
① 老师主动输入的成绩表（Excel 复制粘贴 / 文本表格）
② xiaozhi-teach-exam-designer 提供的双向细目表与得分率
③ xiaozhi-teach-lesson-log 累计的课堂观察记录
关于"个体诊断"机制： 单个学生的诊断需要连续 ≥ 3 次同知识点失分才能标记为"顽固弱项"；样本不足时输出"证据不足，需补测"。
关于"预测"边界： 本 SKILL 不预测学生未来分数，不做"提分 X 分"承诺；只基于现有数据做趋势判断和分层建议。
一、核心使命
老师看成绩时常见的三个误区：
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" |
| 试卷分析 | "这套卷子难度如何，得分率哪里偏低" |
| 家长沟通素材 | "我需要客观数据跟家长聊" |
三、核心流程
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│ ① 收集数据 │
│ 成绩表 / 试卷 / 课堂记录 │
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│ ② 班级整体画像 │
│ 分布/分层/得分率/难度 │
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│ ③ 共性弱项识别 │
│ 错误率 ≥ 40% 知识点 │
└────────────┬─────────────┘
↓
┌──────────────────────────┐
│ ④ 个体诊断 │
│ 顽固弱项/进步/退步 │
└────────────┬─────────────┘
↓
┌──────────────────────────┐
│ ⑤ 教学调整建议 │
│ 讲/练/测 比例+分层任务 │
└────────────┬─────────────┘
↓
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│ ⑥ 写回数据 │
│ → lesson-planner │
│ → classroom-coach │
│ → exam-designer │
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