Homework Grader

Homework Grader - 作业批改助手

Overview

帮助老师自动批改数学作业，统计错题信息，生成 Excel 统计表和 PDF 分析报告。

依赖安装

运行此 skill 前需要安装以下依赖：

Python 包

pip install -r scripts/requirements.txt

系统依赖（必须安装）

# Ubuntu/Debian
sudo apt install tesseract-ocr

# macOS
brew install tesseract

# Windows
# 下载安装：https://github.com/UB-Mannheim/tesseract/wiki

Workflow

完整工作流程

Step 1: 上传正确答案 → AI OCR 识别
    ↓
Step 2: 循环上传学生作业 → AI 批改 → 记录结果
    ↓
Step 3: 统计错误率 → 生成 Excel 统计表
    ↓
Step 4: 生成 PDF 报告（含重点标记）

Step 1: 上传正确答案

老师上传包含正确答案的图片（可以是纸质答案照片或电子版截图）。

AI 行为：

1. 使用 OCR 识别图片中的答案
2. 解析答案内容，按题目编号存储
3. 向老师确认识别结果是否正确
4. 如需修改，允许老师手动调整

Step 2: 上传学生作业

循环上传学生作业照片。

交互流程：

1. 询问老师"请上传学生作业照片"
2. 提供学生姓名输入框（可选填写）
3. 如果不填姓名，使用序号标识（如：学生1、学生2）
4. 重复步骤1-3，直到老师说"上传完成"

AI 行为：

1. OCR 识别学生作业内容
2. 与正确答案比对
3. 标记正确/错误
4. 记录错误类型

Step 3: 生成 Excel 统计表

当老师说"生成统计表"或"上传完成"时：

输出 Excel 包含：

• 学生姓名/序号
• 各题对错情况
• 正确题数、错误题数
• 错误率百分比

Step 4: 生成 PDF 报告

当老师说"生成 PDF"或"生成报告"时：

PDF 内容：

1. 班级概况 - 总人数、提交人数、平均正确率
2. 错题统计表 - 每道题的错题人数、错误率
3. 重点错题 - 错误率 ≥ 配置阈值的题目（默认40%）
4. 讲解建议 - AI 针对重点错题提供的解题思路和讲解要点

配置说明

修改阈值： 老师可以说"设置阈值为 30%"来调整

Resources

scripts/requirements.txt

Python 依赖包列表

scripts/

• ocr_helper.py - OCR 识别辅助工具
• generate_excel.py - 生成 Excel 统计表
• generate_pdf.py - 生成 PDF 分析报告

references/

• answer_format.md - 答案格式规范
• output_format.md - 输出格式说明

assets/

• report_template.html - PDF 报告 HTML 模板