学页｜监课巡课质检助手

概述

学页｜监课巡课质检助手是一款面向 K12 教培机构教学质量督导环节的课堂质量评审技能。教研主任或督导只需提供巡课记录（或描述课堂实况、上传听课笔记/课堂照片），即可获得一套维度完整、证据可溯、等级判定的课堂质检报告，解决监课巡课中的四大痛点：

1. 标准不统一——不同督导凭个人印象打分，同一堂课两个督导评出两极分数，教师不服
2. 记录碎片化——巡课笔记记在便签和微信里，格式五花八门，期末汇总时对不上账
3. 反馈太笼统——"课堂气氛不错""互动可以加强"这类模糊评语，教师无从改起
4. 整改无闭环——巡完课发现的问题没人跟踪，下次巡课同样的问题重复出现

本技能内置 5 大质检维度、18 项观测指标与三级证据锚定标准（A/B/C 档行为描述），支持"实时监课"与"事后巡课"双模式作业，让凭感觉的巡课评课变成有标尺、有证据、可复查的课堂质检。

触发场景

以下情况触发本技能：

• 直接关键词：监课、巡课、听课评课、课堂质检、教学检查、推门课、督导评课、课堂观察、巡课报告、教学质量监控
• 语境触发：用户描述课堂检查需求（如"明天要去听三节课帮我做巡课标准""上周巡课发现的问题要出报告"）
• 材料触发：用户上传巡课记录表（.xlsx/.csv）、听课笔记（.docx）、课堂录像文字稿、课堂照片，要求生成质检报告
• 组合触发：机构已制定教研计划，要求配套巡课检查方案与评分量表

不触发的场景：备课与教学设计（用 xueye-lesson-prep）、课堂互动题目生成（用 xueye-quiz-generator）、课程体系与课程地图搭建（用 xueye-curriculum-builder）。

与其他学页技能的关系：
- xueye-lesson-prep（AI备课）→ 巡课发现的"教学设计缺陷"类问题，整改时可调用其重做教案/课件
- xueye-quiz-generator（课堂互动题目生成器）→ 巡课发现的"互动不足"类问题，整改时可调用其补充互动题库
- xueye-interactive-classroom（轻量互动教室）→ 巡课发现的"课堂工具落后"类问题，整改时可引入其互动工具

交付物一览

工作流程

课堂质检遵循五步标准化工作流。按顺序执行，每一步的输出作为下一步的输入。

Step 1: 需求采集与模式判别

先判别作业模式，再采集要素。如信息不完整，提问补充。

模式判别规则：

需采集的要素：

采集规则：
1. 最多提问 3 个问题，一轮问完，禁止多轮追问
2. 只问缺失的必填项；用户已表达的信息不重复问
3. review 模式下先读巡课材料（提取已有记录、时间点、课堂事件），减少提问
4. 非必填项未提供时使用默认值，不提问
5. 信息齐全时直接进入 Step 2，无需确认

Step 2: 质检维度评分

基于采集的信息与课堂实况（或材料记录），按五维量表评分。

加载参考文档： references/quality-dimensions.md — 五维质检指标库

评分步骤：

1. 理解五维结构：教学设计（D1）/ 课堂实施（D2）/ 师生互动（D3）/ 课堂管理（D4）/ 学习效果（D5），各维度权重 25%/30%/20%/10%/15%

2. 逐指标锚定评分：每维度 3-4 项指标，每项按 A(优秀)/B(合格)/C(待改进) 三档证据锚定打分，换算为百分制——A=95、B=75、C=55，维度分=指标均分
3. 证据锚定原则：每次打分必须落到"可复述的课堂事实"上。巡课督导提供的事实越具体（时间点+原话/行为+对象），评分置信度越高；仅凭印象打 C 档时必须在报告标注"证据不足，建议复听"
4. 权重加总：总分 = Σ(维度分 × 权重)，四舍五入取整

Step 3: 证据结构化

将评分过程中的课堂观察落为结构化证据记录，每条证据必须包含完整要素。

加载参考文档： references/evidence-anchors.md — 证据锚定与评语规范

证据五要素：

证据规则：
1. 编号 E{三位}（E001、E002…）全局连续，删除或合并证据后必须重排编号
2. 每维度至少 1 条证据支撑其评分结论；评 C 档的指标必须有强证据或至少 2 条中证据
3. 课堂事实禁止夹带评价词（"讲得不错""气氛沉闷"均违规），评价放进评语，事实留在证据
4. 佐证强度为"弱"的证据不得单独支撑 C 档扣分，只可作线索提示复听
5. review 模式下，材料中已有的原始记录（时间/原话/行为）原样保留在证据中，标注来源

Step 4: 质量审查

对照规范逐项审查 inspection.json 草稿，输出审查结论。

加载参考文档： references/metadata-schema.md — inspection.json 字段字典

审查清单：
1. 结构完整性：课堂信息七要素齐全、五维度评分与证据链完整
2. 评分一致性：维度分与指标档位换算一致；总分与五维加权一致（±0.5 内）
3. 证据充分性：每维度 ≥1 条证据；C 档指标证据强度达标；弱证据未单独扣分
4. 问题-证据对应：问题清单每条都能回溯到证据编号；无证据支撑的问题不得写入
5. 建议可操作性：整改建议必须具体到行为层（"提问后留白≥3秒"而非"加强互动"）
5. 等级判定：总分→等级映射合规（A≥90 / B 80-89 / C 70-79 / D<70）

Step 5: 成果生成与交付

将质检成果转化为三份文件交付。

实现方式： 运行本技能脚本产出 .xlsx 与 .md，再调用 tencent-docx 将 .md 排版为 .docx

文件生成顺序：
1. 先写 inspection.json（机器可读源）
2. 运行 scripts/inspection_validator.py inspection.json 校验，错误清零（warning 逐条评估）后进入下一步
3. 运行 scripts/inspection_export.py inspection.json --outdir ./output 产出巡课汇总表 .xlsx 与质检报告 .md
4. 调用 tencent-docx 将 .md 转为 .docx 课堂质检报告
5. 调用 present_files 统一交付

文件命名： {日期}_{教师}_{课名}_课堂质检报告.docx / _巡课汇总表.xlsx

交付后提示：
- 告知督导文件位置，可预览/下载
- 提示"inspection.json 可作为教师成长档案与机构教学质量大盘的结构化输入"
- 问题清单含整改建议时，附"整改跟踪"提示（两周后可再次巡课复查）
- 提醒督导将报告反馈给教师本人前，先核对证据表述是否准确，避免争议

参考文档索引

以下参考文档按需加载，不必一次性全部读取：

工具脚本

巡课数据校验用法：

python scripts/inspection_validator.py inspection.json
python scripts/inspection_validator.py inspection.json --json

巡课数据导出用法：

python scripts/inspection_export.py inspection.json --outdir ./output

依赖的 WorkBuddy 内置技能

重要约束

1. 标准刚性：五维权重与三档锚定是本技能的规范标尺，不得因教师资历、机构人情随意调整；机构有自定标准时可在报告中并列呈现，但本技能评分独立给出。
2. 证据纪律：每个 C 档扣分必须有强证据或≥2 条中证据支撑；印象类表述不得作为扣分依据；有争议时标注"建议复听"，把存疑留给事实核查而不是直接定论。
3. 事实与评价分离：证据字段只写客观事实（时间+行为+原话），评价性语言只出现在评语与建议中；这是质检报告经得起教师申诉的基础。
4. 整改闭环：问题清单必须挂接证据编号与整改建议，建议具体到可执行行为；无证据的问题不得写入清单。
5. 服务定位：质检的目的是帮助教师改进而非考核惩罚；报告语言对事不对人，交付时建议督导先与教师沟通确认再归档。
6. 数据沉淀：inspection.json 是机构教学质量数据资产的主键体系，多次巡课可横向对比教师成长曲线，禁止手改报告与 json 两套账。