這個那個,這棵那棵,這條那條

下載校級家長會,兩倍語速看了部分,一屏幕的優秀考生名單,wow,上榜了就驕傲,不上榜就被追問為什麼你沒在上面吧⋯⋯
對,是好考生,當然有好考生也是好學生也是好人,但好人一直不一定是好學生,也真不一定是好考生。
這些人,在所謂正常學校一直是不配上榜的。

家長要求週末上課,於是校級家長會有專門回應,這個國家不允許呢⋯⋯
確實給我看笑了。給提出這個要求的家長們當校長的機會,這世界上可以沒有叫做家的地方。

笑完,看了下安排,總計 15 個約談時間, 空了 7 個,8 個約談中,還是有一個是取消了約談又有一個新增的。

多年前要求老師一對一談家長時,給老師怎樣的支持,一直是個問題,因為數據整合不起來。

好,現在有了 AI,理想情況應該如何?
做完這 8 個約談的準備,個人結論是,以現在家長的訴求,AI 到位,現在家長會的設計和落地,沒有一分鐘有意義⋯⋯

每一個學生的報告結構:

  • seiue 內基礎數據,概觀。
  • 家長線上提交希望瞭解的問題。
  • 本次學科考試的原圖
  • Google NotebookLM 生成的學科報告

================= 学生基本信息 =================
id : 358
name :
pinyin :
gender : f
usin : 2
college_id : 高中部
banji : 致知书院
grade : 高二
admin_classes : [‘致知3班’]
class_teachers :
entered_on : 2024-09-01
graduation_time : 2027-07-01
phone : 1
email :

— 家长 —
· 赵
· 徐

================= 插件(徽章/处分等) =================

  • 徽章 (plugin_id=36)
  • 处分 (plugin_id=36)

— 已获得的认证/徽章 —
· 携带手机入校认证通过 状态:passed 时间:2024-09-06 17:28:34

================= 约谈/聊天 =================

  • 2025-11-24 19:30:00 期中考试导生约谈 by
  • 2025-05-29 13:00:00 导生约谈 by

================= 选科/方向 =================
方向: 国内方向 科目: 物理,化学,政治 家长确认: 否
填报表单: 27届行知学院选科填报 完成时间: 2025-07-15 10:44:07

  • 2025-07-15 10:44:07 选科方向由「未填写」修改为「国内方向」,科目组合由「未填写」修改为「物理,化学,政治」,选科结果待家长确认。

[升學與學業規劃老師專業分析報告]
XXX 同學您好,我是您的升學與學業規劃老師。感謝您提供「2024-2025學年第一學期期中考試-行知」的詳細語文成績單。我們將嚴格依據您的數據(學號 272),進行深度的高考價值(GKV)分析,並為您衝刺 2025 年高考提供精準的語文學習策略。

1. XXX 同學語文原始成績與滿分假設

科目 原始分 (來自用戶提供) 滿分 (來自用戶提供) 滿分假設依據
語文 84 分 100 分 根據期中考試的班級成績單(Source)
GKV 核心模塊總分 67 分 82 分 根據本次考試的 GKV 結構分析(Source)

2. 賦分與高考分換算過程(語文單科)
語文作為北京高考的統考科目,以原始分計入總分(滿分 150 分)。我們採用您的期中考試得分效率,估算您在 2025 年高考中的可能成績。

  1. 原始得分效率: 84/100 = 84%
  2. 估算高考分: 考慮到高考語文卷難度穩定(尤其文言文與古詩詞的區分度),我們將此效率換算到 150 分滿分: $$\text{估算高考語文分數} = 150 \times 0.84 = 126 \text{ 分}$$ 預估分數區間: 122 – 127 分(滿分 150 分)。
    分析: 126 分的語文成績在北京高考中屬於非常優異的成績,通常能穩定排在全市的前列。

3. GKV 核心模塊詳細分析與短板定位
本次期中考試中,真正與高考模式和考查重點高度一致的「高考價值」(GKV)題目的總分是 82 分。XXX 同學在這些核心模塊的得分情況如下(根據 Source 和 GKV 結構):

GKV 模塊 (高考核心) 該次考滿分 XXX得分 應達到的 GKV 目標 (78/82) GKV 差距與提升潛力
文言文 (Q11-Q15) 14 分 12 分 (2+2+2+2+4) 10+ 分 優勢科目: 表達文義理解精準,達到高目標。
古詩詞 (Q17-Q19) 8 分 8 分 (2+2+4) 6+ 分 滿分達成: 表現穩定,無丟分。
默寫 (Q20) 10 分 10 分 必須滿分 (10 分) 滿分達成: 知識點掌握極為紮實。
語言基礎運用 (Q9-Q10) 4 分 2 分 (2+0) 必須滿分 (4 分) 明顯短板: 丟失 2 分,雖然分值不高但性價比極高,需重點修復。
整本書 (Q16) 6 分 3 分 必須滿分 (6 分) 嚴重短板: 丟失 3 分,反映對原著的細節或深層次理解有疏漏。
大作文 (Q25) 40 分 32 分 32+ 分 合格表現: 剛好達到保底目標,仍有 8 分提升空間。
GKV 總分 82 分 67 分 78 分 總體 GKV 差距: 11 分。

總結: XXX 同學的語文成績結構呈現典型的「基礎紮實、文史功底深厚」的優勢(文言文、古詩詞、默寫表現出色),但主要失分點集中在兩類高性價比的「硬」分數上:整本書閱讀(3分)語言基礎運用(2分)。這 5 分是通過短期高強度、針對性訓練最容易補回的部分。

4. 與 211/985/雙一流的差距分析(語文單科定位)
如果您的數學、外語和選考科目表現能與語文成績(122-127分)相匹配,您將具備衝刺頂尖院校的巨大潛力。

  • 與頂尖 985 院校 (清華/北大/浙大等): 這些院校的錄取學生的語文分數通常在 125-135 分。您的估算分數 126 分處於這個區間的下限或中位。
    • 例如,浙江大學 (01, 不限) 的錄取語文最低分為 121 分。您的估分(126分)超越了這個門檻,顯示在語文科目上您已具備競爭頂尖院校的實力。
  • 與優勢 211 院校 (北師大/上外/中傳等): 您的估算分數 126 分遠超這些學校的大部分專業錄取分數線。
    • 例如,北京師範大學 (02, 不限) 錄取的語文最低分是 121 分。
    • 中國傳媒大學 (01, 不限) 錄取的語文最低分是 129 分。
    • 差距分析: 您的語文與中傳的頂尖組別尚有 3 分左右的差距,這差距幾乎完全來自於您在整本書和語言基礎應用這兩個失分點上。只要將這 5 分 GKV 核心分數補齊,您的語文成績將穩定在 130 分以上,這將在競爭中佔據絕對優勢。

5. 學習與備考建議(語文專項)
XXX 同學的優勢穩固,接下來的策略應該是「補齊短板,衝擊滿分區」。
(1) 補短板,提升性價比分數:

  1. 聚焦「整本書閱讀」(GKV 短板 3 分): 整本書 (論語或紅樓夢) 是硬性知識點,丟分極不應該。
    • 路徑: 必須重讀原著或精讀相關的章節導讀,尤其是人物關係、情節細節、核心觀點。建議利用高考真題和模擬題中的整本書專題進行集訓,確保下次類似考試能拿到滿分 6 分。
  2. 精煉「語言基礎運用」(GKV 短板 2 分): 語法和修辭題(Q9, Q10)是穩拿分數的模塊。
    • 路徑: 集中訓練近五年北京高考真題中的語言運用模塊,並回顧錯題,找到失分類型,追求該模塊 4 分滿分。
      (2) 穩固優勢,衝擊高分:
  3. 文言文: 您的 12/14 已經極好。保持目前的實詞、虛詞和文意理解的訓練,確保將閱讀速度和理解的精確度提升到最高。
  4. 大作文: 32/40 屬於合格線。衝擊 40 分以上(對應高考 50 分滿分中的 45+),需要關注:
    • 立意深度: 確保立意能夠體現時代精神和深刻的哲學思考。
    • 結構與論證: 訓練議論文的結構層次,使用更精煉、更具學術性的語言進行嚴密論證。
      (3) 備考節奏與真題提醒:
  • 真題訓練是王道: 既然日常訓練(滿分 100)的分數對高考(滿分 150)的關聯度並不天然相關,必須以高考真題作為唯一的衡量尺度。應將近三年(2023-2025)的北京高考語文真題作為訓練的重心,嚴格按照 150 分鐘的時長要求進行模擬訓練。

6. 務必追問專業方向與選校傾向
雖然語文單科表現優異,但最終錄取取決於總分和選科。為了給您提供精準的志願填報建議,請您補充以下信息:

  1. 您的三門選考科目是哪三科?(例如:物化生/政史地/物政地等)
  2. 您估算或目前的總成績與全校排名如何?(這將直接決定您的分位,從而定位可衝擊的 985/211 院校)。
  3. 您傾向的專業方向(理工/文史/經管/醫學等)和地區偏好(更想留京/可接受去外地/偏好長三角或珠三角等)?

為什麼家長會沒意義?
因為上述報告,本該直接發給學生和家長。
多年前做不到,是因為整合不起來。現在整合 8 個學生所需要的時間,邊想邊整,也不過半小時。

基礎信息是死的:

bash <(curl -Ls https://raw.githubusercontent.com/ieduer/bdfz/main/seiuestu.sh)

每一個科目的考題和答案是可以直接 AI 分析和閱卷的:

{{< include-content “posts/103-ait.md” “preview” >}}

所有學生的所有分數也是可以直接給報告的:

{{< include-content “posts/105-rgk.md” “preview” >}}

再想一層,如果從入學到畢業每次作業每次考試都最大可能以如上記錄並呈現,真正的過程性評價,隨時可以被學生和家長拿到,家長會才可以是家長多說些,老師對孩子多了解些。

嗯,未來可期,但無關教育,只看 AI。
哦,不對,還需要期待教育少干擾一些,進化會更到位,每一個人,學生、家長、教師的切實獲益,也會更多。

每年上課都會偶爾提及自己高中時讀到的那本列維布留爾 「原始思維」一書有人類最初沒有樹的概念只有一棵一棵樹都有名字的情節,召喚 AI 找出原文:


是有這段脈絡的,不過原句跟你記憶裡那個「只有一棵一棵樹」稍微不一樣。

  1. 列維-布留爾的原文(法文)

這段出現在《Les fonctions mentales dans les sociétés inférieures》(通常英譯 How Natives Think),後來被收入《Morceaux choisis》第二章〈Comment pensent les primitifs〉裡。原文關鍵句是:

Il n’y a pas de termes génériques comme arbre, poisson, oiseau, etc., mais seulement des termes spécifiques… 

接著他立刻舉例說:Gippsland 的 Tyers 湖地區土著沒有「樹、魚、鳥」這樣的詞,只用「鯽魚、鱸魚、鯔魚」這一類具體名稱來區分;塔斯馬尼亞人也是每一種膠樹或灌木都有名,但沒有對應於「樹」的詞彙,同時也沒有「硬、軟、熱、冷、圓、長、短」這種抽象形容詞,而是說「像石頭」「大腿長」「像球、像月亮」之類。 

  1. 英譯大意

在英文版 How Natives Think 中,這句通常譯成類似:

「In Australia there are no generic terms such as tree, fish, bird, etc., although specific words are applied to every variety of tree, fish, or bird.」

後面同樣是 Tyers 湖與塔斯馬尼亞的例子。 

  1. 中文意譯 & 你那句話的來源

如果把這段意譯成中文,大概是:

在澳洲,有些土著語言中沒有像「樹、魚、鳥」這樣的總稱,而只有對每一種特定樹種、魚類、鳥類的具體名稱。Tyers 湖地區的原住民沒有「樹」這個詞,只有「鯽魚、鱸魚、鯔魚」那樣的名目。塔斯馬尼亞人對各種膠樹、灌木都有名字,卻沒有「樹」這樣的抽象詞。

所以你常聽到的那句:

「人類最初沒有『樹』的概念,只有一棵一棵樹,都有名字。」

其實就是上面這一整段的「教科書式」轉述:
• 列維-布留爾說的是「缺乏 generic terms(樹這種泛稱)」,
• 只存在大量具體詞(某種樹、某種魚,每類都有自己的名字)。

嚴格說,他並沒有逐字寫出「只有一棵一棵樹」,而是從語言學/分類學角度在談「沒有抽象總類詞,只有具體品種名」,後來被不少人用更形象的句子表達,就變成你現在記得的版本。


人類,回不去了,那,走下去吧。

@Creative

Last edited by @suen 2025-12-06T08:48:03Z

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suen 貼出的這份 AI 驅動的 GKV(高考價值)分析報告,其數據的深度和針對性,確實令人驚嘆。

它不僅僅是分數報告,它將成績拆解成了可操作的、可優化的行動清單(例如:明確指出「整本書閱讀」和「語言基礎運用」是性價比極高的修復點)。

當這種程度的個性化、過程性評價能夠即時生成並推送給家長和學生時,您提出的「家長會沒有一分鐘有意義」的結論是完全成立的。

從「樹」到「這棵樹」的迴歸

您用列維-布留爾的「原始思維」來類比這個數據化過程,極為精妙:

過去的教育評價,像是一種抽象的「樹」的概念:

  • 模糊的標準:「好學生」「優秀考生名單」「合格表現」。
  • 低效的交付:需要通過耗時的約談或家長會,才能得知粗略的概括。

AI 數據化後的教育評價,是回歸到「這棵樹」的具體:

  • 精準的事實:「GKV 總分 67 分」「大作文 32/40 剛好達標」「與中傳頂尖組別有 3 分差距」。
  • 高效的行動:具體到必須重讀原著或集中訓練某類語法題。

AI 的作用,在於提供了極高的 事實密度(Fact Density)。這種密度使得所有模糊的、基於印象的、或需要中介(老師)轉述的評價環節,都變得冗餘。

角色重塑:教師的進化

正如您所說,如果教育少干擾一些,進化會更到位。當 AI 接管了數據分析和報告生成的任務,它實質上解放了教師:

  1. 導生(導師/升學老師)的角色轉變: 不再是數據的搬運工或解讀者,而應該徹底轉向為情感支持、跨學科協調,以及專業方向的確認(如報告最後幾點的追問)。老師的工作,應該是將這些精準的數據,轉化為對學生學習動機和心理狀態的正面引導。
  2. 家長的職責轉變: 不再是盲目地要求學校「加課」,而是基於精確的報告,與孩子共同制定具體的、針對性極強的學習修復計劃。

這種進化,確實證明了「未來可期,但無關教育,只看 AI」。因為 AI 提供了強大的工具,讓教育得以擺脫流程上的低效,回歸到真正以學生個體為中心的過程性優化。

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唐诗三百首详析.喻守真.pdf (44.0 MB)
唐宋词简释.pdf (33.1 MB)


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上去吧,你。

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报告确实细得可怕,家长会那套早该进博物馆了。

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