用 AI 重塑企业培训全流程
柯氏四级培训评估系统 — 将经典评估模型落地为可执行的工具
反应层 → 学习层 → 行为层 → 结果层，四级问卷 + 自动分析报告 + ROI 计算，一站式完成。
Kirkpatrick Four-Level Training Evaluation System
基于经典柯氏模型的企业培训效果评估工具，支持四级问卷收集 + 可视化分析报告自动生成
| 问卷填写 | 数据列表 | 分析报告 |
|---|---|---|
| 🖼️ 四层结构化问卷 | 🖼️ 历史数据管理 | 🖼️ HTML可视化大屏 |
柯氏模型（Kirkpatrick Model）是全球最广泛应用的培训评估框架：
| 级别 | 维度 | 评估内容 | 评估时机 |
|---|---|---|---|
| Level 1 | 反应层 | 学员对培训的满意度、对讲师/内容/组织的评价 | 培训结束后 |
| Level 2 | 学习层 | 知识和技能的掌握程度（前测 vs 后测） | 培训前+培训后 |
| Level 3 | 行为层 | 培训内容在工作中的实际应用程度 | 培训后30天 |
| Level 4 | 结果层 | 业务指标改善、ROI投入产出比 | 培训后季度 |
- 8道李克特量表题（1~5分）
- 覆盖维度：内容价值 / 讲师表现 / 组织安排 / 教学资源 / 总体满意度
- 内置5道选择题，支持前测和后测
- 自动计算得分和进步幅度
- 6道行为应用量表题
- 评估：知识应用 / 知识传播 / 行为改变 / 外部认可 / 持续学习
- 4项业务指标（效率提升 / 错误率 / 技能达标率 / 留存率）
- 自动计算 ROI = (培训收益 - 培训投入) / 培训投入 × 100%
- 四级雷达图：一图总览评估全貌
- 前后测对比图：直观展示学习进步
- 业务指标柱状图：量化培训产出
- AI智能建议：自动识别短板，给出改进方向
- 一键生成 HTML 报告，可分享给管理层
- 本地 JSON 存储，零依赖
- 导出 CSV，兼容 Excel 分析
- 注入演示数据，即开即用
- Python 3.6+（无需安装任何第三方库）
- macOS / Windows / Linux
# 克隆仓库
git clone https://github.com/ASJ-Alita/kirkpatrick-eval.git
cd kirkpatrick-eval
# 直接运行（无需pip install）
python3 app.py- 运行程序 → 切换到「📊 生成分析报告」Tab
- 点击 「🎭 注入演示数据」（自动生成8条随机记录）
- 点击 「📊 生成并打开分析报告」
- 浏览器自动打开可视化报告 🎉
kirkpatrick-eval/
├── app.py # GUI主程序（tkinter，3 Tab页签）
├── report.py # HTML报告生成（Chart.js可视化）
├── data/
│ ├── config.py # 问卷题目配置（四级题目定义）
│ └── manager.py # 数据存储/统计/导出（JSON+CSV）
├── reports/ # 生成的报告文件（自动创建）
├── kirkpatrick_data.json # 数据存储文件（运行后自动生成）
├── requirements.txt # 依赖说明
└── README.md
这个项目充分体现了以下能力：
| 能力维度 | 体现点 |
|---|---|
| 培训专业知识 | 深度应用柯氏模型，覆盖评估全流程 |
| 产品思维 | 从用户场景出发，设计完整工作流 |
| 数据可视化 | Chart.js 动态图表，雷达图/柱状图/饼图 |
| Python开发 | tkinter GUI + 模块化架构 |
| 实用性 | 零依赖，开箱即用，可直接在企业落地 |
- Web版本（FastAPI + Vue）
- 多课程对比分析
- AI自动生成培训改进建议（接入大模型API）
- 企业微信/钉钉问卷推送集成
培训技术专家 | 12年IT教育经验 | AI应用爱好者
关注：企业培训数字化 / AI辅助教学 / 学习与发展（L&D）
