量化指标计算

✅ 1. 多模态教培资源处理准确率 ≥ 85%

📌 定义：

衡量系统对文本、图像、视频、3D课件等非结构化资源的实体识别、语义标注和粒度化再构建的准确程度。

📈 目的：

确保教培资源经过处理后，信息抽取结果与人工标注一致度高，保证质量。

🧮 公式：

处理准确率 = 正确处理的资源数量 / 总处理资源数量 × 100%

💡 说明：

• 正确处理的资源数量：系统处理结果与人工标注（或标准答案）一致的样本数量。

  • 例如实体识别中，识别出“避雷器”并正确标注为“设备名称”，算1个正确处理。

• 总处理资源数量：参与评估的全部样本数量，包含不同模态。

• 实际评估可使用 F1-score（精准率+召回率综合指标）进行补充说明，尤其适合文本处理任务。

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✅ 2. 系统处理延时 ≤ 2秒

📌 定义：

衡量系统完成一次教培资源处理任务所需的时间。

📈 目的：

确保系统响应足够快，适用于实时应用场景。

🧮 公式：

处理延时 = T_响应完成 − T_请求提交

💡 说明：

• T_响应完成：系统输出处理结果（如完成视频剪辑、实体识别）的时间戳。

• T_请求提交：用户或系统发起处理请求的时间戳。

• 通常采用 平均延时 或 P95延时（95%任务处理时间不超过该值）来衡量性能。

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✅ 3. 员工学习进度识别准确率 ≥ 85%

📌 定义：

评估系统能否正确判断员工是否完成学习任务、是否达标等。

📈 目的：

确保学习过程监测的智能化和准确性。

🧮 公式：

识别准确率 = 正确识别的学习状态数量 / 总学习状态数量 × 100%

💡 说明：

• 学习状态：如“已完成”、“学习中”、“未完成”或具体行为（如某视频是否观看满80%）。

• 正确识别指系统输出与事实一致。

• 可参考 LMS（Learning Management System）日志 + 人工对照表校验。

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✅ 4. 能力差距智能分析误差 ≤ 10%

📌 定义：

衡量系统对员工能力评估结果与人工（专家）评估结果之间的误差。

📈 目的：

验证能力分析的精确度，保障后续培训内容推荐的准确性。

🧮 公式（平均相对误差）：

误差 = (1/N) × ∑(|系统评估值_i − 标准值_i| / 标准值_i) × 100%

💡 说明：

• 系统评估值_i：系统对员工第i项能力的评分（如变电检修能力=0.75）

• 标准值_i：专家评估或人工打分值

• N：总评估样本数量

• 也可采用 均方根误差（RMSE） 替代

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✅ 5. 能力画像更新频率 ≥ 1次/日

📌 定义：

系统自动更新员工能力画像的频率。

📈 目的：

保证能力画像反映最新学习和任务表现。

🧮 公式：

更新频率 = 能力画像更新次数 / 天数

💡 说明：

• 自动更新应涵盖学习记录、行为日志、技能变化等

• 可使用 定时批处理（每日0点） 或 实时流处理

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✅ 6. 个性化资源推荐准确率 ≥ 85%

📌 定义：

衡量系统推荐给员工的培训资源是否真正“有用”或“被接受”。

📈 目的：

验证推荐系统的个性化有效性。

🧮 公式：

推荐准确率 = 推荐结果中被接受/完成的数量 / 推荐总数量 × 100%

或基于点击率/完成率评估：

Top-N 推荐准确率 = 用户点击或完成Top-N中推荐内容的次数 / N × 100%

💡 说明：

• 被接受：员工点击、完成、收藏、好评等行为。

• 多维度评估推荐结果，如点击率（CTR）、转化率、平均评分。

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✅ 7. 推荐响应时间 ≤ 2秒

📌 定义：

从用户发起推荐请求到系统生成推荐结果的时间。

📈 目的：

确保推荐系统具备良好实时性体验。

🧮 公式：

推荐响应时间 = 推荐完成时间戳 − 推荐请求时间戳

💡 说明：

• 实际可取平均值、P95、P99做评估

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✅ 8. 支持典型岗位场景 ≥ 5个

📌 定义：

平台是否为5个以上典型岗位建立完整知识/能力模型，并具备推荐能力。

📈 目的：

验证系统覆盖度。

🧮 公式（枚举）：

支持岗位数 = 系统已建模岗位类型数量

💡 说明：

• 可列出示例岗位，如“调度员”、“线路运维”、“设备检修员”等

• 每个岗位需有知识库、能力模型、推荐规则等支撑