技能介绍

要解决什么问题

K-12 批改里，学生往往只看到一个总分，不知道哪一步、哪个知识点丢了分；老师则要在一摞卷子里重复做「对答案键 + 按 rubric 扣点 + 写评语」。edu-homework-grader 面向有标准答案或评分量表的场景：在给出分数的同时，保留可复核的扣分理由，并把错题归到可教学的错因类型上。

技能如何工作

整体是一条固定流水线：输入解析 → 题型识别 → 评分 → 错因归因 → 报告。

输入：纯文本（题目、作答、答案键）、作业照片（走 OCR）、PDF、以及 Excel/CSV 批量名单。
题型：脚本 detect_item_types.py 将每题归类为选择、填空、判断、简答、作文、数学推导、化学方程式、翻译等。
客观题（选择/填空/判断/化学方程式）：与答案键严格比对；填空会做空白与全半角归一，并参考 knowledge/synonym_*.json；化学式用 chem_eq_check.py 做配平与计量检查。
主观题：按 templates/rubric_*.json 打分；数学推导用 math_step_grader.py 分步给分（中间步骤对也可部分得分）；作文按内容/结构/语言等维度、在 rubric 约束下辅助评估；翻译结合 BLEU、语法与关键术语覆盖。
错因：diagnose_errors.py 将错误标为知识点缺失、概念混淆、计算失误、审题错误、表达不规范、应试策略等，并可挂接课标/章节代码。
输出：学生版逐题反馈、教师版班级统计与共性错题、以及可导出的班级报表；每条得分带 why_lost_points 推理链，便于申诉复核。

适用边界与注意点

必须有 ground truth：没有答案键也没有 rubric 时，不应使用该技能。
用途是批改，不是代做：输入应是待评作业，而不是让模型替学生完成作业。
高风险主观卷：无 rubric 的高利害考试，或需要正式成绩单的场景，结果仅作教学辅助，报告会提示请教师终审；技能本身不独立对外联网传学生信息，处理路径取决于你配置的助手与 OCR/模型提供方。