入学水平测评

解决什么问题

新学期摸底或转学生分班时，教师常面临三重困境：手动命题耗时且难以保证分层科学性；测评后仅得到分数，无法定位具体知识断层；家长咨询“孩子处于基础/达标/拔高哪档”时，缺乏数据支撑。edu-level-assessment 聚焦分层诊断需求——让一份卷子既能测出当前水平，又能反推补弱路径。

核心能力与工作流

1. 参数化命题引擎
输入学科、学段、目标水平后，技能自动按梯度配比组卷：

• 基础档：70%基础 + 20%中档 + 10%综合
• 达标档：50%基础 + 30%中档 + 20%综合
• 拔高档：30%基础 + 40%中档 + 30%综合
• 竞赛苗子：10%基础 + 30%中档 + 60%综合

每道题标注考查知识点（KP）、典型错法和解题关键步骤，解析部分直接关联课程标准。

2. 反向诊断机制
对中高档题生成 WeakPoint[] 结构：

• kp：失分暴露的具体知识模块（如“一次函数与图像”）
• gap_level：根据题目层级评估补弱优先级（3-5 级）
• evidence：关联题号与诊断逻辑（如“Q3 若错说明系数符号判断有误”）

3. 闭环生态适配
生成的 QuizSet 可直接调用 edu-homework-grader 批改，WeakPoint[] 可注入 edu-learning-path 生成个性化学习路径，或由 edu-class-diagnosis 汇总班级共性问题，形成“测评→批改→诊断→补弱”闭环。

适用边界与注意点

• 不适用场景：正式期中/期末统考（需严格对标考纲与保密）、单题讲题（建议用 edu-homework-grader）
• 参数默认值：题量 15-20 题、时长 60 分钟、含作答卡，可通过自然语言调整
• 输出校验：自动执行自审流程，确保无超纲、答案唯一、解析与 KP 严格对应
• 跨学科适配：支持数学、语文、英语等主流学科，理科可启用步骤分判定逻辑

当需要快速建立学情基线或向家长解释分层结果时，该技能提供的结构化诊断输出比单纯分数更具工程可解释性。