课程基本信息
用于报告封面与存档。课程目标、指标点映射会写入报告第 2 节。
课程目标（CO）
支持 2～4 条课程目标。目标权重 pj 用于计算课程总目标达成度 T，合计应为 1。
| 编号 | 课程目标描述（可观测、可评价的行为表述） | 支撑毕业要求指标点 | 目标权重 pj | 操作 |
|---|
从大纲智能解析（可选）
粘贴或上传课程大纲文本，由 AI 抽取课程目标、考核环节与权重，确认后回填。未启用 AI 时此功能置灰。
考核环节设置
可增删考核环节；勾选“按题拆分”后，成绩按题目录入，权重矩阵也按题目列配置。
分值矩阵（权重 wij）
行 = 课程目标，列 = 考核环节 / 题目。每个目标所在行的权重合计须等于 1，权重取值 0～1。
达成度合格阈值
班级课程目标达成度 ≥ 阈值判定为“达成”。常用 0.60 / 0.65 / 0.70。
期末卷“题目 → 课程目标”归集工具
适用于按题拆分的环节。选择每道题归属的课程目标，按分值比例自动生成权重，便于快速初始化矩阵。
成绩录入
逐格录入或从 Excel 粘贴 / 上传。缺考、缓考、免修会在统计时剔除，但保留个体记录。
学生成绩表
各课程目标达成情况
统计指标与模型校验
模型 2（逐生平均法）为主算法；模型 3（环节平均值法）并列展示用于校验，差异 > 0.05 时标黄。
环节贡献度分析
条形长度为该环节对目标达成度的贡献占比；橙色标出相对薄弱环节，红色标出主要拉低达成度的环节（得分率×权重损失最大）。
学生达成度明细
Dkj = Σ (得分 / 满分 × wij)。缺考/缓考/免修学生不参与班级统计。
预警学生名单
任一课程目标低于阈值的学生，建议列入帮扶名单并在报告中说明。
计算过程（可展开）
展示每个目标的公式代入值与一名学生的逐生计算示例，便于复核与认证材料留档。
计算快照与前后对比
每次点击“计算达成度”都会记录一次快照（时间、阈值、版本、权重矩阵），可对比参数修改前后的结果。
数据质量与预警
权重、成绩、缺考标记等校验结果。
报告文字（可编辑）
数字部分由代码固定生成；以下两段可手工修改，或由 AI 起草后审核确认。
报告预览
《课程目标达成情况分析及持续改进报告》，含 6 个规定章节。
AI 辅助配置（可选）
兼容 OpenAI Chat Completions 接口。密钥仅保存在本地浏览器 localStorage，不会上传到任何服务器（仅发送给你配置的 API 服务商）。
① 确认 Base URL 以
/v1 结尾且服务商允许浏览器跨域；② 或改用学校提供的中转地址；③ AI 功能仅辅助文字，不影响任何计算与导出。隐私说明：启用 AI 后，课程名称、课程目标、达成度统计与配置提示会发送至你配置的 API 服务商；学生姓名与学号不会发送。不启用 AI 时，所有数据只在本地浏览器中处理。
数据管理
数据默认自动保存到本浏览器。建议定期导出 .json 项目文件备份。