ChatGPT 学习分析报表技能：区分参与和学习成果

ChatGPT 安装步骤

从固定版本 GitHub 原文下载 skills/learning-analytics/SKILL.md。将它作为 learning-analytics 的独立文本技能，保留名称、描述及正文。
在已启用技能和上传权限的 ChatGPT 工作区，打开「插件 → 技能 → 创建 → 从电脑上传」，选用文件选择器接受的技能包格式。也可在「使用编辑器创建」中录入原名称、描述和文本指令。
完成扫描后，确认 learning-analytics 出现在已安装列表。在新对话输入 @ 并选择此技能，使用页面的虚构示例检查输出。

从课程目标出发定义报名、参与、作业提交和达标指标。给每项指定分母、资料来源和报表读者，支持小规模课程复盘。

虚构成人写作课有 30 人报名、24 人交作业、18 份通过两条核心标准。为教师写报表指标、计算结果和一个后续问题。

提交率是 24/30=80%，提交者达标率是 18/24=75%，全部报名者中达标是 18/30=60%。报表把三种口径放在数字旁，并注明缺交原因未知。

GitHub 原文 · 更新日期 2026-11-13

需要有技能创建权限的合资格 ChatGPT 工作区，选择上传时还需相应权限。这份纯文本移植的安装路径按 OpenAI 文档核对，工作区运行待验证。

提交率反映参与行为。用评分标准下的达标情况及其分母报告学习成果，并记录未交作品覆盖不到的群体。