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{{ methodProgress[mCode].status === 'mastered' ? '✅' : (methodProgress[mCode].status === 'learning' ? '📖' : '🔒') }} {{ methodNamesMap[mCode] }}

{{ Math.round(methodProgress[mCode].masteryScore * 100) }}%

方法掌握度雷达

方法掌握度明细

{{ Math.round(val.masteryScore * 100) }}%

掌握度计算公式

综合掌握度

            masteryScore = 认知×{{ masteryWeights.cognition }} + 理解×{{ masteryWeights.comprehension }} + 实践×{{ masteryWeights.practice }} + 关联×{{ masteryWeights.association }} + 产出×{{ masteryWeights.production }}（权重合计 = {{ (masteryWeights.cognition + masteryWeights.comprehension + masteryWeights.practice + masteryWeights.association + masteryWeights.production).toFixed(2) }}）

① 维度权重

② 各维度计算参数

认知 = min(1, 浏览次数 × ) ← 每次浏览贡献多少认知分
理解 = min(1, 浏览次数 × ) ← 每次浏览贡献多少理解分
实践 = min(1, 计算次数 × ) ← 每次计算贡献多少实践分
关联 = min(1, 浏览?  + 计算? )
产出 = 计算≥次→ ，≥次→

③ 掌握阈值 masteryScore ≥ → 标记为 ✅已掌握

④ 全局学习行为深度

以下行为独立于具体方法，反映整体学习活跃度

{{ item.label }} {{ item.count }}次

{{ Math.round(item.val * 100) }}%

综合学习深度 {{ globalLearningDepth.overall }}%

⚠ 权重合计不等于1，掌握度分数可能超出预期范围

四维评价模型

综合自我评价、360°互评、AI诊断、学习路径行为四个来源，支持多种客观赋权方法

评价来源权重

{{ activeEvalWeights[dimKey] }} H={{ entropyWeights[dimKey] }}

⚠ 权重合计 = {{ (manualEvalWeights.path+manualEvalWeights.self+manualEvalWeights.ai+manualEvalWeights.peer).toFixed(2) }}（建议调为1）

💡 Entropy原理：各来源评分在17种方法间差异越大（信息熵越低），区分度越高，权重越大

💡 CRITIC原理：同时考虑指标对比强度（标准差）和指标间冲突性（相关系数），冗余维度权重自动降低

💡 变异系数法：各维度变异系数越大，说明数据波动越大，分配更高权重

💡 标准差法：直接用各维度标准差占比作为权重，简单直观

💡 PCA主成分分析：取第一主成分的载荷向量归一化作为权重，捕捉最大方差方向

💡 最大离差法：使所有方案在各维度上的总离差最大化来确定权重

💡 交叉熵赋权：在信息熵基础上引入与理想分布的散度，综合衡量区分度

🪞 自我评价量表对每种方法的掌握信心进行自评（1-5分）

{{ selfEvalScores[mCode] }}/5 未评价

📊 学习路径行为分（来自上方掌握度模型，实时计算）

{{ Math.round(fourDimScores[mCode].path*100) }}%

🤖 AI评价模拟数据 · P1-a导师诊断接入后更新

基于苏格拉底式诊断对话：概念理解、方法辨析、实践反思、知识关联四阶段评估

👥 360°互评模拟数据 · 班级系统接入后更新

同学互评：协作表现、理解深度、贡献度；教师评价：课堂参与、方法应用能力

📐 综合掌握度（四源加权）

              S = {{ activeEvalWeights.path }}×路径行为 + {{ activeEvalWeights.self }}×自我评价 + {{ activeEvalWeights.ai }}×AI评价 + {{ activeEvalWeights.peer }}×360°互评
            

{{ Math.round(comprehensiveMastery[mCode]*100) }}%

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B	0.88	0.70	0.75	0.62	0.70	0.625
C	0.65	0.78	0.82	0.55	0.72	0.548	🥉
D	0.80	0.62	0.70	0.85	0.58	0.461	4

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