学生综合素质画像

问题：五育记录散乱，成长画像难落地

班主任和家长常面临这样的困境：学生日常的品德观察、学业表现、体质数据、艺术作品、劳动实践等记录散落在作业本、微信群、校讯通中，难以整合成一份能用于家长会、成长档案或亲子沟通的有效画像。手工填表耗时且易遗漏关键维度，而官方综合素质评价系统又侧重行政填报，缺乏面向成长沟通的轻量化工具。

技能如何工作：从信号到画像的四步法

1. 五育数据采集与轻量化整理

支持自然语言输入或预分类的 FiveDomainRecord[] 结构，引导用户从日常场景提取信号：品德发展看值周表现、志愿服务时长；学业水平关注作业完成质量、课堂参与（不取排名，取达标/进步信号）；身心健康纳入体质测试、运动打卡；审美素养记录作品集、观展记录；劳动实践整理家务清单、研学成果。缺失维度标注"暂无记录"，避免臆造。

2. 五育雷达文字化映射

对每个维度输出 level（强/中/待提升）与 evidence（依据片段）。例如"学业中（数学波动待稳）""劳动强（会做三菜一汤）"，通过文字描述雷达形状，如"学业与品德双高、劳动突出，身心健康居中，审美待点亮"，让成长状态可读、可沟通。

3. 优势与待提升项提炼

基于多维度信号，提炼Top2-3优势项（如"责任心+生活自理能力"），强调可迁移的跨维度共性；定位Top1-2待提升项（如"审美素养"），避免贴标签，聚焦具体可操作的成长方向。

4. 家校协同发展建议

针对优势项，建议"给舞台"（如竞赛、展示、担任小老师）；针对短板，分"校内可做"（如美术社团）、"家庭可做"（如每周共看展）提供轻量活动。标注建议周期（如4周微习惯）与可观测信号（如"能独立完成一幅画"），让成长路径可追踪。

适用边界与注意点

• 非官方结论：产出为参考性成长画像，不替代学校官方综合素质评价，最终以校方为准。
• 不排名不比较：禁止横向排名或孩子间对比，仅做个体纵向成长描述。
• 隐私保护：本地处理数据，主动过滤身份证号、成绩精确分等敏感信息，仅保留素养信号。
• 异常处理：记录过少时标注低置信度并提示补充；数据矛盾（如"体育强"但体测不及格）需用户确认口径；学段不明时追问年级、档案类型及现有记录维度。
• 下游衔接：画像中的"学业水平"维度可作为 edu-class-diagnosis（班级诊断）的上游数据源，支撑更深度的教育分析。