国家学生体质健康标准（2014修订）评分引擎

Goal

给定一个学生的原始体测测量值，按指定年级 + 性别，依据《国家学生体质健康标准（2014年修订）》算出：
每项得分、等级、跳绳附加分、标准分、总分、总等级，以及 BMI 及其等级。全项齐时与 Excel 中「名称管理器 + VLOOKUP(近似匹配 TRUE)」的实现逐分等价。

缺项按「有多少项评多少项」处理：项目无成绩（该年级国标不测 / 学校未录 / 该生缺考）自动不参与计分，标准分 = Σ(得分×权重) ÷ Σ(有成绩项权重)，即已测项目的加权平均分（100 分制）；任何项目都无成绩才不出分。

支持范围

查询当前支持范围：

from score_engine_2014 import list_grades, grade_groups, describe_grade
list_grades()   # 12 个年级：一年级…六年级、初一…初三、高一…高三
grade_groups()  # {'小学': [...6], '初中': [...3], '高中': [...3]}
describe_grade('初一')   # 该年级的项目/权重/时间类项目/附加分项/BMI边界

各学段项目差异（引擎按数据自动适配，传多余项目会被忽略）：

为什么有这个 skill

原始 Excel 算分表用 Sheets 的名称管理器定义了一整套评分公式，核心是：

VLOOKUP(原始值, {阈值表}, 2, TRUE)   # TRUE = 升序近似匹配

每个年级、每个项目、男女各一张阈值表。这套逻辑可以纯 Python 复刻，做到 100% 还原，且不依赖 Excel / openpyxl / 宏，可在任意环境直接调用，方便跨项目迁移、批量化、嵌入到其他系统。

数据文件

• standard2014_data.json —— 从官方 xlsm 的名称管理器自动提取的全年级全套 2014 标准阈值表（小学一~六年级 + 初中初一~初三 + 高中高一~高三，各项目 × 男/女 + BMI 边界 + 附加分规则 + 权重）。
• 40 张时间类阈值表已内置 0 值保护档（成绩 0 一律得 0 分，不误判满分）。
• 2 处标准阈值已校准（四年级跳绳女、初三体前屈男）。
• score_engine_2014.py —— 评分引擎，智能自动定位同目录下的 json。

快速使用

import sys, os
sys.path.insert(0, os.path.dirname(__file__))   # 若引擎不在当前目录，指向 skill 里的 score_engine_2014.py 所在目录
from score_engine_2014 import score_one

# 单个男生（六年级）：items 用身高/体重 + 6项实测值
items = {
    "身高": 149, "体重": 51.3,
    "肺活量": 1219, "50米跑": 10.09, "坐位体前屈": 4,
    "一分钟跳绳": 140, "仰卧起坐": 21, "折返跑": 2.19,
}
res = score_one("六年级", 1, items=items)   # 1=男, 2=女（也兼容 '男'/'女'）

print(res["bmi"], res["bmi_label"], res["bmi_score"])   # 23.107 '超重' 80
print(res["scores"])   # {'BMI':80,'肺活量':20,'50米跑':64,'坐位体前屈':72,'一分钟跳绳':80,'仰卧起坐':62,'折返跑':40}
print(res["levels"])   # {'肺活量':'不及格','50米跑':'及格',...}
print(res["bonus"], res["standard"], res["total"], res["level"])   # 0 59.4 59.4 '不及格'

批量处理（如大表循环）：

from score_engine_2014 import score_one
def grade_student(row, grade="六年级"):
    return score_one(grade, row["sex"], items={
        "身高": row["height"], "体重": row["weight"],
        "肺活量": row["lung"], "50米跑": row["run50"], "坐位体前屈": row["flex"],
        "一分钟跳绳": row["rope"], "仰卧起坐": row["situp"], "折返跑": row["shuttle"],
    })

初中 / 高中（男 1000米+引体向上，女 800米+仰卧起坐，引擎自动按性别取字段）：

# 初一男生
res = score_one("初一", 1, items={
    "身高": 172, "体重": 65, "肺活量": 4589, "50米跑": 9.12,
    "立定跳远": 223, "坐位体前屈": 11, "1000米": 3.31, "引体向上": 4,
})
# 初一女生
res = score_one("初一", 2, items={
    "身高": 164, "体重": 61, "肺活量": 3214, "50米跑": 10.34,
    "立定跳远": 136, "坐位体前屈": 14, "800米": 3.5, "一分钟仰卧起坐": 16,
})
# res["bonus_detail"] 会给出各附加分：{'仰卧引体': 0, '耐力跑': 0}

> 耐力跑用"伪十进制"：3.31 = 3分31秒、4.05 = 4分05秒；引体向上/仰卧起坐填个数。

字段说明

score_one(年级, 性别, heights=None, items=None) 返回 dict：

参数

• grade：'一年级' ~ '六年级'、'初一'~'初三'、'高一'~'高三'（与源表一致，用中文年级名）。
• sex：1=男，2=女；兼容 '男'/'女'。
• items：dict，键取项目中文名。身高/体重也可改用 heights=(cm, kg) 单独传。
• 各项目键名取项目中文名：身高、体重、肺活量、50米跑、坐位体前屈、一分钟跳绳、仰卧起坐、折返跑（小学）；初高中为 身高、体重、肺活量、50米跑、立定跳远、坐位体前屈、1000米、800米、引体向上、一分钟仰卧起坐。传入该年级不考的项目会被自动忽略。

各年级项目与权重对照

> 一、二年级无仰卧起坐/折返跑；三、四年级无折返跑；初高中无跳绳/折返跑，改为耐力跑 + 仰卧引体。
> 传入多余项目会被忽略；缺项不参与计分——「有多少项评多少项」，标准分按实际有成绩项目的权重归一化到 100 分制。
>
> ⚠️ 注意三、四年级的仰卧起坐是 10%（不是 20%），这是最容易记错的一处权重。

关键语义（务必理解，避免误用）

1. 时间类项目（50米跑、50×8折返跑、耐力跑）越短越好：阈值表按"时间升序 + 得分降序"排，VLOOKUP 近似匹配保证"达到某档位即取该档"（如 50米跑 10.09 秒落在 10.0=64分 与 10.2=62分 之间→取64分）。
2. 折返跑原始值用"伪十进制"编码：1.54 = 1分54秒，2.10 = 2分10秒。直接用数值代入比较，不要再转成秒。这与阈值表同一编码。
3. 0 与文本标记的处理（修正后的口径，统一执行）：
   - 空单元格 / None → 该项缺考（得分 None），不参与标准分计算，其余项目照常——标准分按已测项权重归一化；
   - 非数字文本标记（如 "未测" "免测" "缓测" "缺考"）→ 视为缺考 → 该项 None、不参与计分，其余项目照常；
   - 值为 0 一律按 0 分处理，不判缺考（即该项得 0 分、等级"不及格"，但不使标准分/总分置空，其余项目照常计算）：
   • 时间类项目（50米跑 / 折返跑 / 耐力跑）0 → 0 分。0 秒不可能，只可能是未测/漏录；引擎已做 0 值保护，不会误判为满分。
   • 肺活量 / 仰卧起坐 / 跳绳 / 立定跳远 / 引体向上 = 0 → 该项 0 分，其余照常。
     这正是"肺活量为 0 不得分，但不耽误其他项目得分"的规则。
   • 坐位体前屈 = 0 → 是合法成绩（约 60 分），不是缺考。
     仅当该生其余全部项目也都为空时，才说明整行没录，应判缺考——见下方 judge_zero_value()。
   • 字符串数字（如 "154" "10.02"）会被自动转为数值后正常评分。
4. 跳绳附加分：一分钟跳绳超过"100分对应次数"后，每多跳2次 +1分，封顶 +20。100分基准：一109/117，二117/127，三126/139，四137/149，五148/158，六157/166（男/女）。
5. 标准分按「有多少项评多少项」归一化：项目无成绩（该年级国标不测 / 学校未录 / 该生缺考）自动不参与，标准分 = Σ(得分×权重) ÷ Σ(有成绩项权重)，即已测项目的加权平均分（100 分制）；任何项目都无成绩才不出分。全项齐时与加权直接求和完全一致。

判缺考规则速查（引擎内置 _flag(raw, item)）

None / 空串                      → 该项缺考，不参与计分（标准分按已测项归一化）
非数字文本(未测/免测/缓测/缺考)    → 该项缺考，不参与计分（标准分按已测项归一化）
任意项目 == 0                     → 该项得 0 分，其余项照常，标准分/总分正常计算
字符串数字("154"/"10.02")         → 转数值后正常评分

0 值语义判定：judge_zero_value()

「值为 0」到底是真实成绩还是没测，需要按项目分别判断。
判定规则与录入端、Excel 导入清洗共用同一份定义，避免"页面拦住了、导入没拦住"。

from score_engine_2014 import judge_zero_value

items = {"50米跑": 8.5, "坐位体前屈": 0, "一分钟跳绳": 120,
         "仰卧起坐": 30, "折返跑": 2.05}

judge_zero_value(items, "50米跑", "六年级")       # '未测' ← 0 秒不可能
judge_zero_value(items, "坐位体前屈", "六年级")   # '真实' ← 0cm 是合法成绩(约60分)
judge_zero_value(items, "一分钟跳绳", "六年级")   # '真实' ← 0 个是真实成绩

# 体前屈=0 且其余项目全空 → 说明整行没录
judge_zero_value({"50米跑": None, "坐位体前屈": 0, "一分钟跳绳": None},
                 "坐位体前屈", "六年级")          # '未测'

标准数据说明

standard2014_data.json 收录了《国家学生体质健康标准（2014 年修订）》的全套评分阈值，
覆盖小学一~六年级、初中初一~初三、高中高一~高三共 12 个年级，各项目均含男/女两套阈值，
并额外内置了两处一致性校准（四年级跳绳女、初三体前屈男），确保与《国标》档位间隔规律一致。

> 建议把「validate_standard() 校验归零」作为更新评分标准前的准入门槛，避免异常阈值进入数据。

阈值表校验（每次更新标准后必跑）

from score_engine_2014 import validate_standard

issues = validate_standard()      # 返回问题清单，空 list = 全部通过
for i in issues:
    print(i["年级"], i["项目"], i["性别"], i["类型"], i["档位"], i["详情"])

当前 standard2014_data.json：0 处问题。

校四项：

> skip_sentinel=True（默认）会跳过 0 值保护档的单调性检查——
> 保护档 [0,0] 天然破坏得分单调（前 0 分、后 100 分），属预期，不算问题。

建议把「校验归零」作为更新评分标准的准入门槛。

验证（引擎与 Excel 逐人一致）

引擎已与按《国标》编制的 Excel 算分表在小学 / 初中 / 高中多轮全量对拍：全项齐的行标准分、总分、等级逐人一致（含 0 值、人工置分的归类逻辑一致）；缺项行引擎按已测项归一化出分（Excel 源表为置空），这是 2026-10-13 起的有意变更。

0 值处理实测行为

迁移给第三方使用

本目录是一个自包含 skill，迁移只需把整个目录拷贝过去，无需安装任何第三方依赖（引擎仅标准库）。

方式 A：作为 WorkBuddy skill 迁移

把整个 tizhi-score-2014 目录放到目标机器的 skills 目录：

• Windows 用户级：C:\Users\<用户名>\.workbuddy\skills\tizhi-score-2014\
• 项目级共享：<项目>\.workbuddy\skills\tizhi-score-2014\

放入后即被 WorkBuddy 识别为可用 skill；对话中出现「体测/算分/达标/跳绳/仰卧起坐/50米跑/坐位体前屈/折返跑/BMI」等即可触发。

方式 B：作为纯 Python 包迁移（给第三方开发者 / 其他系统）

只把两个核心文件拷过去，放同一目录：

• score_engine_2014.py
• standard2014_data.json

任何 Python 环境：

import sys
sys.path.insert(0, r"这里填引擎所在目录")
from score_engine_2014 import score_one
res = score_one("六年级", 1, items={...})

引擎用 os.path.dirname(__file__) 自动定位 json，不依赖当前工作目录，拷到哪都能用。

依赖说明

• 引擎本身：仅标准库（json / os / bisect / math / decimal），零第三方依赖。

扩展新年级（引擎零改动，只补数据）

引擎是纯数据驱动的——项目集合、权重、阈值表、时间类项目、附加分项全部从 standard2014_data.json 读取。
因此新增年级不需要改一行 Python，只要在 json 里按同样结构加上年级键：

"某某年级": {
  "weights": {"BMI": 0.15, "肺活量": 0.15, "50米跑": 0.2, "坐位体前屈": 0.1,
              "立定跳远": 0.1, "仰卧引体": 0.1, "耐力跑": 0.2},
  "BMI_bounds": {"male": [低体重上界, 正常上界, 超重下界], "female": [...]},
  "肺活量":  {"male": [[阈值,得分], ...], "female": [...]},
  "50米跑":  {"male": [[阈值,得分], ...], "female": [...]},
  "坐位体前屈": {...}, "立定跳远": {...},
  "耐力跑":   {"male": [[阈值,得分], ...], "female": [...], "male_source": "1000米", "female_source": "800米"},
  "仰卧引体": {"male": [[阈值,得分], ...], "female": [...], "male_source": "引体向上", "female_source": "一分钟仰卧起坐"},
  "round": {"50米跑": 1, "耐力跑": 1, "坐位体前屈": 1},
  "time_items": ["50米跑", "耐力跑"],
  "bonus_items": ["仰卧引体", "耐力跑"],
  "bonus_rules": {...}
}

要点：
- weights 的键顺序 = 项目集合，权重和必须 = 1.0；
- 每张阈值表 [[阈值, 得分], ...] 阈值必须升序（时间类项目得分自然降序）；
- 时间类项目（越短越好、0 得 0 分）写进该年级的 time_items；
- 男女生考不同项目时（如耐力跑男 1000米 / 女 800米），用 male_source / female_source 指定原始字段名；
- 前置处理：源表若对某些列先做 ROUND(x,n) 或 INT(x) 再查表，务必在 round 里声明，否则会有零点几分误差；
- 附加分：bonus_rules 支持 rope_step（跳绳，每 step 次 +1 分，封顶 cap）/ step（计次类，如仰卧引体）/ time_gap（时间类，按秒差查表）。

> 若你已有 Excel 算分表，可解析其名称管理器（xl/workbook.xml 的 <definedNames>）里 VLOOKUP 公式中的阈值数组，自动生成上述 json 结构——比手抄更可靠。

files

• score_engine_2014.py —— 评分引擎（import 即用）
• score_one() 单人评分（缺项归一化：有多少项评多少项）
• list_grades() / grade_groups() / describe_grade() 辅助查询
• validate_standard() 阈值表全量校验（每次更新标准后必跑）
• judge_zero_value() 0 值语义判定（未测 vs 真实成绩）
• standard2014_data.json —— 2014 标准数据（12 年级齐全；40 张时间类表已内置 0 值保护档；2 处阈值已校准）
• README.md —— 概览与一致性证据
• 安装与使用说明.md —— 面向使用者的安装步骤与可复制提示词

更新历史

| 日期 | 内容 || 2026-10-13 | 提升 skillhub 可发现性：displayName 改为「学生体测评分计算器（国标2014·12年级全覆盖）」、summary/description 改为以「体测评分/算分/达标统计」等用户真实检索词开头（原为「按《…》计算」，'按'字无语义会稀释核心词）、新增 tags；slug 保持 tizhi-score-2014 不变（沿用已发布版本历史） |

|---|---|
| 2026-09-28 | 时间类阈值表加 0 值保护档；校准 2 处标准阈值（四年级跳绳女、初三体前屈男）；新增 validate_standard() / judge_zero_value()；统一 0 值语义（0 一律得 0 分，不判缺考） |
| 2026-09-30 | 发布版精简：仅保留全量计算（full）版本；移除缺项折算（partial_scoring / normalized / history 多口径）及 Excel 专用对拍脚本、分析模板，便于对外发布 |
| 2026-09-30 | 对外发布版清理：移除内部修复脚本与阈值校准过程叙述，仅保留最终功能效果；去除本地文件名与具体班级引用 |
| 2026-10-11 | 修复耐力跑附加分表（time_gap）：高一/高二/高三男生 1000 米及全学段女生 800 米的高分档秒差被整体多加 40 秒，导致长跑领先者附加分漏算；按官方加分表修正为男 1000 米 4/8/…/35 秒、女 800 米 5/10/…/50 秒（共 9 张表） |
| 2026-10-13 | 评分口径改为「有多少项评多少项」：项目无成绩（该年级国标不测 / 学校未录 / 该生缺考）自动不参与计分，标准分按实际有成绩项目的权重归一化到 100 分制，任何项目都无成绩才不出分；全项齐时与原算法完全一致 |