技能介绍

从一堆成绩列到可交付的试卷分析

期末考试后，教师通常要处理 Excel 里的逐题得分：哪些题太简单、哪些题区分度低、班级分布是否异常、成绩是否符合正态、多次考试趋势如何。手工做图往往只能覆盖少量指标，报告排版还要反复复制图表。这个技能要解决的是：把题目得分表整理成可检查、可讨论、可发布的分析材料，而不是停留在一次性截图。

它如何工作

输入为 .xlsx、.xls 或 .csv：第一列是学生标识，后续列是各题得分，最后一列可放总分。技能基于 pandas、numpy 读取和清洗数据，用 scipy、scikit-learn 计算难度、区分度、信度、效度等项目分析指标，并通过 plotly、matplotlib、seaborn 生成图表。输出通常包括：

基于 Plotly 的交互式 HTML 仪表盘，支持悬停和缩放；
面向微信公众号的响应式 HTML 推文；
Word 或 PDF 格式的分析报告；
单独的 PNG 或 SVG 图表文件。

图表覆盖成绩分布、分数段占比、题目得分率、难度-区分度四象限、题目相关性热力图、Q-Q 图、异常值检测、班级对比，以及 IRT 项目特征曲线等。适合期末讲评、教研组复盘、公众号发布和试卷质量评估。需要注意：数据列必须能明确区分“学生”和“题目”；缺失值会自动处理，但会影响统计口径；异常值会被标注，而不是直接删除；若只有总分而没有逐题得分，题目难度、区分度等分析会受限。