湖北省十堰市 · 拔尖创新人才培养工程
平台介绍与使用指南
以连续训练数据为基础、以学习科学为方法、以 AI 为辅助、以教师判断为保障的拔尖创新人才培养系统。
阅读约 8 分钟
重要性让潜力发现更早、更可信，让培养过程更有针对性。
科学性把学习、练习、测量、评价和教师干预连接成连续闭环。
独特性以连续证据观察成长，而非只看一次成绩。
必要性AI 提供讲解、反馈和证据建议，关键判断由教师确认。
01
为什么需要这套系统
拔尖培养最难的并不是“有没有题”，而是能否尽早发现真实潜力、判断学生是否真正掌握，以及把有限的教师时间用在关键判断上。
单次成绩容易受到题目和状态影响；教师也很难持续记录每名学生的作答过程、错误原因、复测表现和思维变化。
系统持续记录学生学了什么、怎样作答、在哪一步受阻、接受过什么提示、错误是否再次出现，以及隔一段时间是否仍然掌握。所有信息共同回答一个问题：学生的能力是否在真实、稳定地增长？
02
底层逻辑：让每次训练进入培养闭环
- 1明确目标确定知识点与能力方向
- 2完成任务专项训练、迁移或复测
- 3留下证据答案、步骤、提示和照片
- 4形成判断AI 汇总，教师复核
- 5安排下一步补弱、挑战或继续保持
- 6间隔验证检验是否稳定掌握
系统持续观察四类信号
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| 信号 | 系统要回答的问题 | 主要证据 |
|---|---|---|
| 对不对 | 基础知识和方法是否掌握？ | 正确率、完成情况、解题步骤 |
| 记得牢 | 过一段时间是否仍然会做？ | 间隔复测、重复错误、遗忘变化 |
| 扛得住 | 面对难题能否持续推进？ | 挑战任务、纠偏过程、完成耐力 |
| 想得深 | 能否解释、迁移并形成完整思路？ | 结构化解答、追问过程、代表题 |
03
科学培养不是多做题，而是让训练产生有效变化
- 形成性评价在日常学习中持续判断“下一步做什么”，不等到考试后才发现问题。
- 间隔复测用延迟后的再次提取，区分“刚学会”与“稳定掌握”。
- 适度挑战训练落在当前能力边界附近，避免用大量重复题制造虚假进步。
- 多源证据综合客观题、证明过程、复测、迁移表现、AI 分析与教师确认，降低单次误判。
- 教师终判AI 提高信息处理效率，教育判断仍由教师负责。
04
学生六维能力培养与能力画像
六维能力不是六个用于排名的分数，而是六个明确的培养方向。能力通过真实任务反复培养，通过多次证据逐步形成画像。
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| 能力维度 | 主要观察 | 培养方式 | 核心证据 |
|---|---|---|---|
| 问题建模与信息提取 | 识别条件、结构并拆解问题 | 审题、条件转化、画图建模 | 解题思路与结构化作答 |
| 推理与证据 | 证明链是否完整、结论是否有依据 | 证明题、补理由、找逻辑缺口 | 关键步骤和证明过程 |
| 方法选择与迁移 | 能否选对方法并用于新问题 | 变式、改条件、跨专题综合 | 迁移挑战和陌生题表现 |
| 执行与数学表达 | 计算、符号和表达是否准确清楚 | 规范书写、分步表达、完整提交 | 步骤、结论和批阅记录 |
| 验证与纠错 | 能否验算、定位错误并修正 | 错因标记、反例、错题复练 | 纠错过程和间隔复测 |
| 挑战与创新 | 能否探索陌生问题和非标准路径 | 高难迁移、开放证明、多解比较 | 无 AI 挑战和代表题原稿 |
画像如何形成
- 完成真实任务
- 积累多次证据
- AI 形成画像草稿
- 系统选择代表题
- 教师抽检确认
- 发布画像与建议
教师确认前只显示证据数量、观察和建议；正式发布后才显示 L0—L4。客观题答案不能单独证明高水平建模、迁移或创新；高等级必须包含过程证据和无 AI 的迁移或保持表现。“证据不足”是正常状态。
六维等级不进入积分、段位或榜单，不由 AI 自动决定学生分层。画像只服务于确定下一步培养方向。
05
AI 如何真正赋能培养
AI 不是独立聊天窗口，而是贯穿学习、练习、测量和评价的数据处理与学习支持能力。
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| 环节 | AI 的作用 | 必须守住的边界 |
|---|---|---|
| 学 | 围绕指定知识点解释、追问和启发 | 不代替学生作答 |
| 练 | 结合当前任务提供针对性反馈 | 未提交前不给完整答案 |
| 测 | 整理结果与结构化过程证据 | 全程留痕，结果可复核 |
| 评 | 汇总多次证据，形成观察与建议 | AI 不决定分层，教师终判 |
平台关注的不是“AI 回答了多少问题”，而是 AI 是否让个性化学习更及时、教师判断更高效、培养过程更可解释。
06
系统与普通刷题平台有什么不同
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| 普通刷题平台 | 本系统 |
|---|---|
| 重点是题量和即时得分 | 重点是连续形成可复核的成长证据 |
| 做完一道题，流程基本结束 | 结果进入错题、复测、画像和后续任务 |
| 主要看正确率和排名 | 同时观察掌握、保持、挑战和思维过程 |
| AI 常以自由问答或直接答案出现 | AI 在受控场景中讲解、反馈和辅助评价 |
| 评价停留在系统分数 | 关键评价由教师基于代表证据确认 |
07
系统使用说明
从`今日任务`开始，系统会把练习、反馈、复测和画像串起来。下面按数据流说明每一步在哪里操作、提交什么、完成后得到什么。
登录并进入数学
在首页选择入口；学生选择数学方向，输入学校发放的账号和密码。系统按账号权限进入相应页面。
在“今日任务”开始训练
查看任务卡状态：未开始点击“开始任务”，进行中点击“继续任务”，到期复测按要求重新独立作答。正式能力证据以今日任务为主，自由刷题不能替代任务完成度。
在做题页提交有效作答
选择题选择答案，填空题输入答案；证明题上传原始作答照片，并填写解题思路、关键步骤和最终结论。只写答案不能形成完整过程证据。
查看反馈或进入“AI 讲解”
提交后查看判定与知识点。AI 会携带当前题目和作答上下文，可追问原因和卡点；未提交题目不给完整答案。
在“复核与报告”批阅解答题
打开待批阅队列，查看题目、参考答案、学生思路和照片，标记“对”“半对”或“错”。半对或错必须选择错因；判错后系统生成复测任务。已批阅页签支持回看和改判。
在“错题本”完成纠错
答错后选择真实错因。可按知识点或错因筛选、打开原题并复练。一次复练通过不等于掌握，后续仍需完成今日任务中的间隔复测。
在“学生列表”查看进度并干预
点击学生姓名，查看当前学习点、各状态知识点数量、下一复测和关注项。必要时指定下一主知识点和训练天数；取消指定后恢复系统调度。
在“能力档案”查看画像
教师发布前查看证据数量、充分度、AI 观察和建议；发布后增加六维雷达图、L0—L4 正式等级、周期变化和“经教师确认”标识。
在“能力画像抽检”确认并发布
选择周期和学生，核对系统选出的 1—3 道代表题，对六维选择 L0—L4 或“证据不足”，点击“确认并发布画像”。学生刷新能力档案即可查看。
通过“题库上传 / 题库审核”保障内容质量
上传端负责校验与导入；审核端查看题干、知识点和来源，执行通过、拒绝或改判。未挂知识点的题目只能进入自由刷题，不能承担正式任务。
08
系统按什么节奏运行
今日任务 → 独立提交 → 查看反馈 → 错题归因。普通训练日建议 45—60 分钟，按思考时间而非固定题量安排。
系统汇总任务、错题、复测和能力证据；教师重点查看高风险、高潜和低置信度样本，调整训练方向。
诊断基线 → 专项训练 → 迁移挑战 → 无 AI 复测 → 代表题抽检 → 发布正式画像，作为下一周期起点。
09
当前功能范围
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| 已可使用 | 统一登录、数学今日任务、自由刷题、客观题判定、证明题结构化提交、AI 讲解、错题本、错因与复测、能力档案、学生列表、解答题复核、题库上传与审核、能力画像抽检和发布。 |
|---|---|
| 当前学科 | 数学正式开放；物理、化学、生物、信息学暂不作为当前可用承诺。 |
| 明确开发中 | 我的天梯、榜单、赛事地图、班级总览、苗子候选等页面或其真实数据能力。 |
| 后续加厚 | 班级薄看板、对话抽查、离线 AI 质检、更多学科和跨周期报告。 |
今日任务 → 做题与提交 → AI 讲解或错题纠正 → 间隔复测 → 能力证据 → 教师抽检 → 正式画像。