智能命题与评卷辅助
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请根据 https://skillhub.cn/install/skillhub.md 的指南,把规范名 @kunlungrowth/edu-exam-item-gen 的技能安装到当前 AI 助手中。
技能介绍
命题现场的真实问题
一次期末命题的困难,往往不在"写几道题",而在把"考什么、考多难、怎么评"同时说清楚。教研员和命题教师常见的几类痛点:
- 蓝图缺失:凭经验拼卷,知识点覆盖靠感觉,回头才发现某章节占比过高、某个能力层级断层。
- 难度失准:没有往年实测数据只能估,正式考完才发现整卷偏难或偏易。
- 评分模糊:主观题只有一句"酌情给分",不同阅卷教师尺度漂移,双评分差大却找不到原因。
- 流程割裂:蓝图、评分标准、阅卷规则散落在不同文档里,下游组卷与考后诊断拿不到同一套口径。
技能如何工作
该技能以资深命题与测量专家的角色介入,输出的是结构化工件而不是一段自然语言。
1. 命题蓝图(双向细目表)
抽取学科、学段、考试性质、时长、卷面分与知识点范围后,构建 知识点 × 能力层级 × 难度 × 题型 × 分值占比 五维表。能力层级参考布鲁姆或当地考纲;难度按通过率 P≥0.75 为易、0.45≤P<0.75 为中、P<0.45 为难划分,同时检查区分度——低区分度的题会被标记为"过易/无效题"并给出改设问、升降门槛、换情境等建议。
2. 题型适配与难度校准
按考试性质给出题型组合建议,并对已有题目做难度判定。有试测数据时用真实 P 与区分度校准;缺数据时降级为经验预估并显式标注,建议试测后回填。
3. 评分标准(rubric)
把主观题拆成 3–6 个采分点并配分值,按"优秀/合格/不合格"给出可观测的行为描述,附达标示例与优秀示例,避免"酌情给分"这类模糊表述。
4. 阅卷一致性校验
针对多人阅卷场景给出双评抽样与分差阈值规则(如满分 20% 或 2 分触发三评/仲裁),标注宽严不一、位置效应、光环效应等偏差源,并对高分卷、临界卷提示重点复核。
输出形态:ExamBlueprint + Rubric[] + 阅卷一致性建议的 JSON 工件,配自然语言摘要说明覆盖性结论、难度判定与关键 rubric 要点。ExamBlueprint 可交给组卷技能落地,Rubric 可喂给阅卷系统或考后诊断做失分归因。
适用边界与注意点
- AI 只做辅助,最终由教师把关。技能不产出可直接照搬的完整成卷,遇到泄密风险诉求时只给蓝图、样例与改编思路。
- 明确拒绝押题密卷、刷题海类诉求,转向诊断性、能力导向的命题。
- 所有结论须标注"以课标与当地考纲为准";无考纲时按通用课标建模,
confidence标为中。 - 不覆盖纯组卷排版(用
paper-builder)、考后班级学情诊断(用edu-class-diagnosis)与长期学习路径规划(用edu-learning-path)。 - 蓝图总分与卷面分不一致时自动校验并提示修正;跨学科混合卷需分科独立出蓝图,不混算权重。
使用场景
- 教研员筹备期末诊断性测验,需输出五维双向细目表并核对难度分布
- 命题教师审核已有压轴题,用试测P值和区分度判断是否偏难或无效
- 多人阅卷时主观题双评分差过大,需设定分差阈值与三评仲裁规则
- 学科组编写解答题评分标准,需拆分采分点并给出可观测的层级描述
适合人员
- 基础教育教研员,需要为区域统一考试搭建命题蓝图与难度分布
- 一线命题教师,负责把课标条目转成双向细目表并逐题校准难度
- 阅卷组长,需要控制主观题双评宽严差异并组织仲裁流程
- 题库建设人员,需要沉淀rubric与采分点供后续组卷与考后诊断复用