01
学生画像
汇聚成绩、作业、实训与学习参与等信息，观察个体能力与成长轨迹，定位需要关注的弱项。
01 / 核心能力
从分散数据，
到看得懂的学习画像。
让教师与管理者看见问题，
也让学生知道下一步如何提升。
02
学情分析
按班级与知识点查看掌握情况，识别共性薄弱点，为分层教学与授课调整提供参考。
03
班级报告
整理班级学情与目标达成情况，支持报告导出，便于教研讨论与家校沟通。
04
AI 学习诊断
围绕学生的知识断点与学习表现形成个性化诊断，给出提升路径与针对性练习建议。
05
四级视图
串联个体、班级、专业与学校四级视图，让不同角色看到与自身任务相关的学情信息。
06
诊断回流
将诊断结论与错题连接到备课和题库，帮助教师把薄弱点转化为下一轮教学重点。
02 / 应用流程
让数据分析，走到教学行动。
从汇聚到反馈形成回路，
让分析结果持续参与教学改进。
- 01
汇聚过程
连接作业、考试、实训等学习过程信息。
- 02
形成画像
按知识点与能力维度整理个体及群体表现。
- 03
诊断归因
定位薄弱点，结合上下文分析问题成因。
- 04
教学干预
安排分层练习、辅导与针对性教学调整。
- 05
反馈改进
观察后续表现，持续修正教学与学习路径。
诊断提供参考，教师结合实际情境作出判断；把数据用于支持学生成长与持续帮扶。
03 / 教学场景
同一份学情，
支持不同角色的判断。
教师看班级，学生看自己，学校看趋势。
让信息与行动在同一条链路上连接。
面向教师
让教学重点更清晰
从班级共性问题出发，把有限的教学时间用在关键处。
- 班级薄弱点定位
- 围绕知识点掌握情况，调整授课重点与练习安排。
- 分层教学与教研
- 比较目标达成与学习表现，为课程优化提供参考。
面向学生
让下一步努力有方向
了解自己的知识断点与能力弱项，逐步建立学习节奏。
- 学生个性化辅导
- 结合诊断与练习建议安排补缺，减少无方向的重复刷题。
- 成长轨迹回看
- 观察作业、考试与实训中的表现变化，持续调整方法。
面向院校
让管理决策有依据
从群体趋势到个体关注，支持质量监控与学生帮扶。
- 学业预警与帮扶
- 结合过程数据识别需要关注的学生，支持及时介入。
- 质量监控与家校沟通
- 通过专业、学校视图与班级报告开展教研和沟通。
归因与干预
看见薄弱点，更找到改进的方法。
让分析继续向前一步，
从问题解释走向具体的学习与教学安排。
01
学情归因分析
结合学生作业、考试与实训表现，分析薄弱知识点的可能成因，形成可解释的参考结论。
02
干预建议回流
把诊断与归因结论连接到备课和题库，帮助教师制定下一轮教学与辅导安排。
03
自适应学习
围绕学生掌握情况调整练习路径与难度，结合针对性题目，支持个性化学习节奏。
04 / 技术规格
落地所需，
一目了然。
从数据来源到视图层级，
帮助院校明确学情建设的连接点。
- 多源汇聚，减少分散整理
- 角色视图，关注实际任务
- 诊断回流，服务教学改进
| 适用角色 | 学校画像分析；教师学情、报告与学生档案；学生学习诊断 |
|---|---|
| 数据来源 | 备课、作业、考试、实训与智能体调用等过程数据 |
| 视图层级 | 个体、班级、专业、学校四级视图联动 |
| 诊断能力 | 知识断点识别、提升路径与针对性练习建议 |
| 报告产出 | 班级学情报告与导出，支持教研及家校沟通 |
| 预警能力 | 结合过程数据识别学业风险，支持教师及时关注与帮扶 |
| 数据对接 | 连接题库组卷、作业批改和作品评审中的错题与考点 |
| 数据管理 | 按院校与用户权限查看学情、报告及学生画像资源 |
让技术，回到教学价值
让每一份学习数据，
都能支持下一次进步。
结合贵校现有数据基础，规划学情汇聚、画像与诊断建设方案。
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