此示例工作流程展示了教师和管理人员如何将ManageBac+的学术分析、行为记录和Ask AI结合起来，以快速识别成就、获取见解并与家长分享有意义的反馈。
五步工作流程
导航至学术分析
前往“学术分析”页面，选择学期、班级或学生组，即可查看成绩趋势、分数、努力程度评分和进步模式。选择“学生”可重点关注个人表现。
按成绩状态筛选并选择学生
应用“关注”、“进展顺利”、“优秀”或特定科目表现等筛选条件。点击学生姓名即可查看其图表和分析摘要。
查看学生个人资料或导出分析快照
在筛选后的视图中，您可以：
- 打开学生档案以继续查看行为记录，或
- 导出分析快照以供共享或记录使用。
使用 Ask AI 创建行为记录
📌 术语说明：根据您学校的账户设置， “行为与纪律”可能以不同的名称显示，例如“表扬” 、 “反馈”或“成就” 。本指南中的步骤仍然适用。
导航至“行为与纪律”页面。输入评论，或点击“咨询AI”并输入类似这样的简单提示：
“克洛伊近期的表现有了显著提升。请根据她在课堂上的额外努力（表现非常出色），正式给予积极的反馈。”
选择能够准确反映学生分析数据的建议，或根据需要进行调整。
发布并与家长分享
完成后，点击“添加行为备注”保存。您还可以：
- 通过ManageBac+通知通知家长
- 将此说明包含在作品集或期末评语中。
- 可用于家长会或学生评价
利用分析技术标记早期干预和负面表现
学术分析还可以帮助识别可能需要早期辅导的学生。教师可以结合作业提交情况、成绩下降情况和出勤趋势，利用行为记录和人工智能助手（Ask AI）进行及时干预。
| 关注类型 | 分析如何识别它 | Ask AI 如何帮助规范干预记录 |
| 学业成绩下滑 | 期末成绩下降或随着时间的推移出现明显的下降趋势 | 生成以学术数据为参考的支持性、以改进为导向的反馈 |
| 缺失或迟交的提交 | 提交状态标记显示了各科目的迟交或未完成作业。 | 人工智能有助于为学生制定建设性提醒和后续行动方案。 |
| 出席率或参与度下降 | 分析报告中出现了出勤率下降或参与度降低的警报 | 人工智能会起草一份专业、牧函风格的便条，反映出勤情况。 |
| 缺乏努力或参与 | 分析中的低努力得分或教师输入的评分标准反馈 | 提供详细的行为反馈，并提出改进建议。 |
| 早期预警指标（处于风险中） | 出勤率下降、成绩下滑或参与度问题等因素的综合影响 | 支持牧灵关怀记录，并可与顾问、协调员或家长共享。 |
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