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浏览 48 个人工编写的教学情境，包含丰富语境、学生档案和公开案例元数据。
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变得 可观察。
Teachometry 将复杂的教学行为转化为结构化、透明的基准。通过人工编写的案例、评分标准和评测结构，了解 AI Tutor 在贴近真实教学的情境中如何诊断、引导、适应并支持学生。
Open data Research-oriented Community-driven
Subjects
5类别
- 数学18 (38%)
- 编程10 (21%)
- 科学8 (17%)
- 历史或社会研究6 (13%)
- 语言6 (13%)
占全部案例的比例；n = 48。
学生水平
5类别
- 初中20 (42%)
- 中学12 (25%)
- 小学高年级8 (17%)
- 小学6 (13%)
- 入门2 (4%)
占全部案例的比例；n = 48。
学生状态
8类别
- 初学者10 (21%)
- 过度自信但答案错误8 (17%)
- 理解不完整8 (17%)
- 概念误解6 (13%)
- 其他16 (33%)
查看全部 8 种学生状态
- 初学者10 (21%)
- 过度自信但答案错误8 (17%)
- 理解不完整8 (17%)
- 概念误解6 (13%)
- 步骤错误6 (13%)
- 未尝试便卡住4 (8%)
- 答案正确但不确定4 (8%)
- 答案正确但推理错误2 (4%)
占全部案例的比例；n = 48。
Capabilities
27能力标签
- 学生可执行的行动22 (46%)
- 概念正确性20 (42%)
- 步骤提示12 (25%)
- 检查理解10 (21%)
查看全部 27 项能力
- 学生可执行的行动22 (46%)
- 概念正确性20 (42%)
- 步骤提示12 (25%)
- 检查理解10 (21%)
- 反事实适应10 (21%)
- 错误检测10 (21%)
- 错误定位10 (21%)
- 解释深度适应10 (21%)
- 步骤正确性10 (21%)
- 有效提问10 (21%)
- 学习支架10 (21%)
- 事实正确性8 (17%)
- 依据已有知识调整8 (17%)
- 不泄露答案6 (13%)
- 明确下一步6 (13%)
- 难度适应6 (13%)
- 推理一致性6 (13%)
- 不确定性检测6 (13%)
- 概念提示4 (8%)
- 识别概念误解4 (8%)
- 针对概念误解的适应4 (8%)
- 误导性简化4 (8%)
- 答案正确但推理错误2 (4%)
- 提示校准2 (4%)
- 识别知识缺口2 (4%)
- 避免过度帮助2 (4%)
- 学生自主性2 (4%)
各类别案例数，类别可重叠；n = 48。
学习任务（8）、语言（2）与评测覆盖情况
学习任务
8类别
- 引导式解题12 (25%)
- 错误诊断8 (17%)
- 答案检查6 (13%)
- 概念解释6 (13%)
- 其他16 (33%)
查看全部 8 个学习任务
- 引导式解题12 (25%)
- 错误诊断8 (17%)
- 答案检查6 (13%)
- 概念解释6 (13%)
- 知识回忆6 (13%)
- 推理检查4 (8%)
- 迁移准备4 (8%)
- 提示请求2 (4%)
占全部案例的比例；n = 48。
语言
2类别
- English24 (50%)
- 简体中文24 (50%)
占全部案例的比例；n = 48。
评测维度
5类别
- 可执行性42 (88%)
- 引导能力24 (50%)
- 正确性18 (38%)
- 诊断能力18 (38%)
- 适应能力14 (29%)
各类别案例数，类别可重叠；n = 48。
维度覆盖统计各类别中至少包含一项评分标准的案例数，类别可重叠。基准 0.1 · 产物 schema 1。数据集增长会重新计算覆盖情况；schema 变更需要显式审查展示版本。
Disclosure policies: 允许完整解答: 8 · 要求完整解答: 6 · 仅提供提示: 16 · 不提供答案: 8 · 部分解答: 10
开放且可复现
从设计上保持透明。
公开开发案例和评测标准可供检查。公开案例产物不包含仅供评估器使用的答案和评分标准。这里的覆盖情况描述的是人工编写的数据集，而不是教学效果或学习结果。