AI-3（课后学情分析）是玄武屏 核心竞争壁垒——课堂结束后，AI 自动汇总互动数据生成深度报告。

为什么无人能复制：数据在你这里，动画也在你这里，AI 颗粒度可以细到"某个学生在 GGB 里拖动了几次滑块"——这是竞品永远拿不到的数据。

AI-3 处理什么数据

来自 Layer 3 课堂系统的全量交互数据：

数据	来源
每页停留时长	客户端心跳
答题对错 + 时长	实时答题模块
错题提交	错题收集
圈点结果	圈点回收
GGB / HTML 关键变量	变量同步
学生屏幕截图	截图同步
学生反应（举手 / 困惑）	实时反应
在线 / 离线状态	WebSocket

报告示例

本次课堂分析报告
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课堂：物理 · 动量守恒（高一）
时间：2026-04-20 14:00–15:30
参与：47 / 50 人

✦ 整体评估
本次课堂参与度高（互动密度 8 次/分钟），知识点掌握分化明显——前 70% 学生达标，后 30% 在动量与冲量的关系上有困难。

✦ 难点分析
第 3 页"动量守恒判断题"全班正确率 62%（低于及格线）。
错误集中在选项 C：将"内力"误认为"系统外力"，建议下次课重点辨析。

✦ 时间分布
- 第 1-2 页（导入）：3 分钟（合理）
- 第 3-5 页（核心）：35 分钟（其中第 3 页停留 12 分钟，超出预期）
- 第 6-8 页（习题）：40 分钟（学生反应难度大）
- 第 9-10 页（总结）：5 分钟（仓促，建议下次留 10 分钟）

✦ 学生分组
- 优秀组（10 人）：答题正确率 > 90%，可推送拔高题
- 一般组（25 人）：答题正确率 60-90%，正常推进
- 困难组（12 人）：答题正确率 < 60%，建议课后单独辅导

✦ 个性化建议
- 张三：表现优秀，本次推送 3 道竞赛题
- 李四、王五：动量守恒前提理解有误，已生成专项练习
- 孙七、周八：全程未提交任何互动，可能不在状态，建议关注

✦ 下次课建议
1. 用 5 分钟回顾第 3 页"内力 vs 外力"
2. 增加 2 道辨析题（已自动生成）
3. 第 6 页习题难度可降一档
4. 用 AI-5 数字人讲解员重新讲核心公式（可让基础弱的学生反复看）

✦ 教师评价
- 互动节奏良好
- 第 3 页讲解时长合理
- 建议第 6 页增加铺垫
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为什么这个能力是壁垒

数据细颗粒度

AI-3 能拿到颗粒度极细的数据：

• 学生在 GGB 里拖了几次滑块
• 拖动到哪些值
• 哪些学生反复拖动同一变量（思考中）
• 哪些学生 1 次拖到位（理解透彻或瞎猜）
• 哪些学生根本没碰（放弃了）

竞品（Kahoot / Mentimeter / Quizlet）只有"答题对错"这一维数据。

AI 模型 + 内容 + 数据三位一体

我们有：动画素材库（85+ 章）+ 课堂行为数据 + 学生答题记录
   ↓
训练专属模型：理解每个动画的"应该怎么操作"
   ↓
评估学生操作质量（不只是对错，还有"思考路径"）

报告类型

1. 单堂课报告（默认）

每次课堂结束自动生成，3-5 分钟内可下载。

2. 学生成长报告（按月）

汇总该学生本月所有课堂表现，看长期趋势。

3. 班级横向对比（按周 / 月）

不同班级之间的数据对比，给学校 / 校长用。

4. 课程整体报告（按学期）

整门课的所有课堂汇总，看教学效果。

数据导出

格式	内容
PDF	完整 AI 报告（适合打印 / 转发）
Excel	原始数据（适合二次分析）
CSV	各表分别导出
API	企业版接入 LMS

隐私与权限

数据	谁可查
全班聚合数据	主讲人
个人详情	主讲人 + 该学生本人
跨班对比	学校管理员
长期趋势	老师 + 家长（可选）

详见「78. 内容保护」。

跨场景应用

虽然名字含"课堂"，AI-3 适用所有 Layer 3 场景：

场景	报告标题
教育	课堂分析报告
企业培训	培训效果报告
医疗考核	医师培训档案
军事训练	训练成效分析
博物馆	访客互动洞察

计费

按调用次数 + 数据量：

• 单次报告：~ ¥3–10
• 长期趋势（按月汇总）：¥10–30
• API 接入：按调用量套餐

详见「55. AI Prompt 技巧与定价」。

下一节讲 AI-4 自动出题。