信息化環境下學生成績預警系統的設計研究

趙子云 陳明選

摘要：隨著高校管理信息化的發展，高校普遍使用了教務管理系統，該系統積累了大量的學生成績數據。本文從不同的層面統計分析不同對象的成績，進而設計對學生和管理者而言都迫切需要的成績預警系統，目的在于對學習成績在不及格邊緣徘徊的學生提出預警，強化教務管理系統中成績管理系統的作用，以期能夠有效提高學生學習成績和教育成效，并有利于管理者加強教育管理。

關鍵詞：成績數據；分析；預警

中圖分類號：G434 文獻標識碼：A 論文編號：1674-2117（2015）23-0119-04

引言

教育部《教育信息化十年發展規劃（2011—2020年）》指出，要加快學校管理信息化進程，建立電子校務平臺，加強教學質量監控，推動學校管理規范化與校務公開，支持學校服務與管理流程優化與再造，提升管理效率與決策水平，提高辦學效益，支撐現代學校制度建設。[1]而隨著我國高校管理信息化的發展，高校紛紛使用教務管理系統實現教學管理信息化，該系統經過多年使用形成了概括考試課、考查課、專業基礎課、公共選修課等多種課程的大量成績數據集合，這些數據不僅是成績管理的工作記錄，同時也是教學者進行后續教學的重要依據。但此類數據在成績管理系統中只是數據的集合，基本上沒有進一步的分析，更沒有由此而提供給學生以及高校管理者急需的服務。

國內高校信息化建設起步較晚，雖然在開展學分制改革后，成績管理系統與校園網進一步融合，使成績管理向智能化、綜合化的方向發展，但是現有的成績預警系統更多的只是學分預警，即只是針對學生有無修滿足夠的學分進行預警，沒有從預測學生課程是否及格的視角進行預警，而且在成績分析工具的開發上也沒有形成普遍應用。

教務管理系統中學生成績統計分析

教學工作者在對教務管理系統中的學生成績進行統計分析時，首要任務是要清楚選擇什么數據及其使用目的。[2]因此，對學生成績的統計分析應以高校教務管理者的身份從學生和任課教師的視角出發整理教務管理系統中尚未完善的成績數據并分析問題。

1.統計分析方法

筆者采用Oracle數據庫中的分析函數和Java開源數據統計方法庫Apache Commons Math相結合的方式分析成績，并以Oracle為主、Apache Commons Math為輔，若Oracle的分析函數不能滿足需求則使用Apache Commons Math。[3]

2.案例分析

本文基于江蘇省無錫市某高校教務管理系統對學生成績數據的統計，從不同維度、不同層次分析學生成績可能出現的問題，從而進行預警系統的設計。該校是一所工科為主的省屬公辦全日制普通高職院校，在該校教務管理系統中積累了2000—2001學年至2014—2015學年（共15年）的學生的所有成績數據，下面采用上文所提及的統計分析方法對其進行分析。

（1）入學高考成績和高校學習成績相關性分析

學生入學高考成績和高校學習成績具有較高的相關性。[4][5]隨著歷年來的高校擴招，這一相關性也愈發明顯，但是由于大學的學習是一個為期3～4年的動態過程，只有分析所有學年成績才能顯示其相關性。筆者選取2010級學生為樣本，分析所有課程學習成績的相關性。分析結果如表1所示，顯著性系數α值取0.05。分析結果表明學生入學高考成績與其在大學3年的學習成績顯著正相關。

（2）性別對高校學習成績的影響性分析

本文以案例高校的某工科分院和某文科分院的2010級學生為樣本，分析所有課程學習成績的相關性。工科分院男生多于女生，文科分院女生多于男生。分析結果如表2所示。

分析結果表明女生的成績不論在工科分院還是文科分院都明顯高于男生。所以在成績預警設計中需對性別設置不同的預警分數。

（3）專業基礎課成績對專業課成績的相關性分析

在高校人才培養方案中一門專業課的學習一般會以1～2門專業基礎課的學習為前提，如果學生在專業基礎課上遇到困難，出現成績不佳的情況，那么在專業課的學習上也可能會遇到困難。本文以案例高校的某工科專業和某文科專業的2010級學生為樣本，分析專業基礎課成績和專業課成績的相關性。分析結果如表3、下頁表4所示，顯著性系數α值取0.05。

分析結果表明不論是工科專業還是文科專業，專業基礎課成績對專業課成績都有著顯著相關性影響。

成績預警系統設計

1.系統總體框架

筆者針對高校學生成績所設計的預警系統由人機交互界面、成績分析、數據庫系統三級框架結構組成（如下頁圖1）。人機交互界面對不同類別課程的成績數據庫、學生學習情況和課程信息進行加載、修改和查詢，并對成績分類管理分析，進而產生預警。成績數據庫、過程性評價和課程信息由Oracle數據庫服務系統對入學高考成績、高校課程學習成績、學生缺課率，及作業分數等過程性評價數據進行管理、分類。在數據分析過程中，使用Oracle分析函數或Apache Commons Math進行分析。最后，使用Java語言實現人機交互界面和數據庫的對接，將預警結果通過人機交互界面反饋給用戶。

2.成績預警系統的E-R模型設計

筆者所設計的成績預警系統有三個基本實體，即學生、任課教師、教學管理者，并分為三級預警，其E-R模型如圖2所示。

在學生剛入學時，該系統就對學生高考成績進行第一步分析，分別根據該專業的男、女生的高考數學、英語、文科綜合、理科綜合四項的平均分數設定預警線，低于平均分數線的分別對高等數學、大學英語、文科類基礎課程、理科類基礎課程成績進行第一級預警，即高考成績預警，并通過教務管理系統的人機交互界面顯示紅色預警文字，使學生清晰地認識高考成績在大學學習中的延續性。

在課程學習中，任課教師發現學生對所學課程不感興趣、缺課情況嚴重、期中考試不及格或者作業完成情況差等造成該生學習過程性評價差時，系統將產生該生的該門課程可能會不及格的預警信息，任課教師也可自主選擇是否在系統中對該生發布第二級預警信息，進而幫助和督促學生改進學習習慣，提高學習效率。

在學生大二年級開始，教師可先根據系統預先設定的規則（如每個年級的學生最低的成績績點閾值），自動搜索學生的成績數據庫，發現專業基礎課成績績點偏低的學生，并生成可疑績點學生數據庫。然后，在可疑績點學生數據庫數據的基礎上，根據不同年級、不同專業、不同性別，結合該專業的人才培養方案，分析每名學生已選修的課程（未及格、及格但分數過低）、未選修的課程，以及可選課程的機會，來判斷該生是否屬于學分績點過低的學生，并將其分為學分績點過低但可正常補救、學分績點過低但需要特殊措施進行挽救、學分績點過低無法挽救三類學生。接著，由教育管理者通過系統對該生入學高考成績、性別、專業基礎課成績和專業課成績的相關性分析后，結合任課教師的第二級預警信息對該生進行綜合分析評定發布第三級預警信息。最后，通過教務管理系統的人機交互界面顯示紅色預警文字，告知相關分院教學管理者和學生本人，且在告知信息中可以提出建議及采取的措施。

總結

筆者通過研究國內外成績預警系統的現狀后，基于高校原有教務管理系統，從不同維度、不同層次分析學生成績的相關性，從而進行成績預警系統的設計，希望能幫助學生及時發現學習中存在的問題，讓任課教師更好地實現教學目標，使得教學管理者更加直觀便利地了解并明確現行教育教學方法的優缺點，從而對改善教學實效起到一定的參考作用。

參考文獻：

[1]教育部關于印發《教育信息化十年發展規劃（2011-2020年）的通知[EB/OL].http：//www.moe.edu.cn/publicfiles/business/htmlfiles/moe/s3342/201203/133322.html.

[2]顧小清，黃景碧，朱元錕，袁成坤.讓數據說話：決策支持系統在教育中的應用[J].開放教育研究，2010（5）.

[3]鄧文俊，曹陽波，劉英群，程建鋼.基于教務管理系統的數據分析工具的研究與設計[J].中國電化教育，2014（5）.

[4]丁澍，繆柏其，葉大鵬.高考成績與大學成績的相關性分析[J].中國大學教學，2008（11）.

[5]呂欣，古副文.高考分數與大學成績相關性實證分析[J].教育情報參考，2005（9）.

作者簡介：趙子云，31歲，男，就讀于江南大學人文學院碩士研究生，工作于無錫職業技術學院教務處，研究方向為信息化教育理論與實踐。陳明選，58歲，男，教授，工作于江南大學人文學院，研究方向為信息化教育。