基于标准模块+个性化改造的下一代教学决策中枢

一、核心功能架构设计

1. 学情追踪引擎

• 全维度学习行为建模

整合课堂互动、作业质量、测试表现等12类数据源，构建动态学习画像。通过自适应权重算法自动识别关键行为指标，量化学习投入度与知识吸收效率。

• 知识点掌握热力图

基于知识图谱建立学科能力模型，红黄绿三色预警系统实时标注学生薄弱环节，教师可穿透查看每个知识点的累计错误频次与关联错误模式。

2. 智能干预系统

• 个性化学习路径生成

当系统检测到知识点掌握度低于设定阈值时，自动推送分层补救资源包，包含微课视频、专项训练题和错题重组试卷，支持教师批量调整或单独定制。

• 预警响应工作流

建立三级预警机制（提示/关注/介入），自动化触发家-校-生三方通知。教师端显示干预建议清单，涵盖辅导策略、沟通话术和资源包调用入口。

二、教学管理赋能体系

班级全景监测看板

• 教学策略优化助手

对比班级数据与同年级基准线，高亮显示教学效能的优势项与待改进项。提供课堂节奏调整、作业分层设计等六类策略卡片库。

三、家校协同解决方案

1. 学生端数据门户

• 成长轨迹可视化日历

按日/周/月维度展示学习投入度波动曲线，知识漏洞修补进度条直观显示补救成效，配套自评量表促进学生自主规划。

2. 家长端智能报告

• 五维雷达图诊断报告

每学期生成包含学科能力、学习习惯、思维品质等维度的评估图谱，自动标注超出家长预期范围的关键指标，支持一键生成沟通要点备忘。

四、系统核心优势矩阵

► 决策精准度提升

通过教学场景-数据指标-干预动作的闭环映射模型，将经验驱动转变为证据驱动

► 管理颗粒度重构

支持从区域、校区到班级、个体的四级穿透分析，实现管理视角自由缩放

► 系统延展性保障

标准功能模块与定制组件采用松耦合设计，确保机构在后续教改中可持续叠加场景化功能单元