班级学情
查看作业提交、整体正确率和班级共同薄弱知识点。
产品示例 · 无需登录
先看使用依据与实际输出，再决定是否创建账号
说明用示例数据 · 实际输出取决于可用记录与人工审核
班级学习证据
- •32 份已提交作业
- •分数加法正确率 61%
- •11 个错误集中在通分
可复核的教学建议
- 先重讲通分方法
- 安排 11 名学生做短测
- 下一次作业后再比较
学情只描述已有记录，不把一次作业变成对学生的永久判断。
脱敏说明用示例
从班级记录找到下一步
班级学习记录
32 人中 26 人已提交
11 个错误集中在通分
说明用示例
先复讲通分
下一次作业后再比较
只描述已有记录，不评价学生能力；老师复核后决定教学行动。
什么是学情分析？
学情分析把分散的学习记录整理为提交进度、正确率、错题模式、薄弱知识点和待复习内容。每项结论都应回到真实作答证据，而不是用 AI 推测代替老师判断。
学生学习诊断
追踪单个学生的作答、错题和待复习知识点，并保留数据来源。
数据驱动教学
把学习证据转成重教、分层练习、个别辅导和家校沟通行动。
从学习数据到教学行动
- 01
收集真实记录
连接测评、作业、提交、批改、错题与练习结果。
- 02
按知识点整理
依年级、学科、教材与知识点计算覆盖、正确率和常见错因。
- 03
老师决定跟进
核对证据后安排重教、补强练习、个别辅导或家庭支持。
适合哪些学情分析场景？
- 课前查看上一阶段薄弱知识点
- 跟踪班级作业提交与批改状态
- 识别需要补强或进阶挑战的学生
- 生成可核对的学情报告与家校沟通重点
FAQ
常见搜索问题
老师可以查看哪些学情指标？
可以查看提交进度、正确率、错题、薄弱知识点、待审核内容和学生跟进状态。
AI 学情分析如何避免错误结论？
每项分析都应连接真实作答和批改记录；没有数据时不生成学生结论，老师可以继续核对异常项。
学情分析能直接生成个性化练习吗？
可以把已经确认的薄弱知识点带入练习生成，同时保持年级、教材和当前教学范围一致。