基于數據分析實施學生自我評價的方法研究

朱錢鋒 范秀竹

摘 要：文章主要研究和實踐學生自我評價的方法，避免盲目的只是著眼于分數的表面評價。文章的學生文化課程成績分數和在年級中的名次進行數據分析，得出較為合理的學生自我評價的方法，以期為學生在后期的學習中指出明確的方向。

關鍵詞：數據分析;自我評價

中圖分類號：G632.4 文獻標識碼：A 收稿日期：2019-01-07 文章編號：1674-120X（2019）12-0117-03

當代的初中生在學習過程中缺乏自我評價，有一大部分學生只是關注自己的學習成績得分，而缺乏對自己的合理的科學的評價。學生在學習的過程中不會用數據進行自我分析，往往會出現一些誤解，沒有通過數據分析的認識既是盲目的，也是缺乏科學性的。教師在教學教育過程中提供一些有效的數據分析方法可以幫助學生更好地進行自我分析，可以更好地讓學生認識自己和把握自己，從而在學習中能夠進一步明確自己的方向。要進行合理的數據分析，數據要有一定的積累，需要每次都能夠及時地記錄數據，以便合理地分析。本文通過數據分析，合理地指導學生進行自我評價。

一、基于數據分析來評價自我單科的進退

如果只從分數上來評定成績的進退其實是很不合理的，因為每一次測驗的內容不一定相同或者每一次的試卷的難易程度是不同的，因此，只注重表面的分數是盲目的。正確看待自己的進退應該在看到分數進退的同時，更好地關注名次的進退。

（一）數據呈現（表1、圖1、圖2）

本文的數據都以語文、數學、英語滿分為120分，科學滿分為160分，全年級總人數為680人為依據。

（二）基于成績數據分析進退的自我評價方法

最直接地評價自己成績進退的方法是直接看成績的分值變化，這種評價方法其實是最表面的評價方法。從表1可以很清楚地看到，該學生語文成績月考1比月考2要考得好。從圖1的數據點來看也可以發現月考1的數據點在月考2的數據點之上，因此從成績分值來分析，該生月考2沒有月考1考得好。該評價方法其實是缺乏數據合理分析的一種表現，也是最懶的評價方法，只是停留于看分數數值的表面。

（三）基于名次數據分析進退的自我評價方法

比較深入的評價方法應該拋開數據表面的分數，充分地考慮試卷的難易程度和知識的重合性。如果通過名次來評價，要比直接根據分數數值來評價更具有合理性，因為名次可以建立在同難度和同知識點的基礎上。通過表1的語文名次，可以明顯發現該學生月考2是比月考1要進步的，這卻和上面只看分數數值出現截然不同的結論。從圖2的折線圖的數據點分析，也可以發現月考2的數據點在月考1的數據點之下，而且跨度還是比較大，因此可以判定該學生月考2在月考1的基礎上有了很大的進步。這種較深入的數據分析方法比直接看分數數值的方法更為準確。

（四）單科進退評價方法的優劣

分析表1中數據不難發現，該生的語文成績從分數上看，月考1的分數要比月考2的分數高，如果只看表面分數，該學生可能會以為自己月考2比月考1考得差，但是從名次上看，該生的成績是進步的，而且進步是比較明顯的，因此，盲目看分數表面很容易走進誤區。其實，通過數據不難發現，月考2的語文測試難度要比月考1的難度大。

從折線圖上分析，如果成績的上下位置和名次的上下位置是反的，那么盲目地比較會出現誤導的情況。從圖1上看，月考1的語文數據點在月考2的上方，從圖2的數據點來看是月考1的數據點也在月考2的上方，如果出現這樣的數據分布，那么即會體現成績看上去是退步，但名次其實是進步的局面，此時就要清楚地知道自己并不一定是退步，應該算是進步，因為分數上的進退只是表面，名次的進退才更具有合理性。

二、依據名次來評價自我的成績的穩定性

成績的穩定對學生的學習是至關重要的，穩中有進是最好的。如何合理看待自己的進退是很關鍵的，如果走入評價方法的誤區，會出現事倍功半的悲觀局面，甚至在有些課程上出現反向努力的結果，即該多花時間去加強的學科沒有多花時間，需要花時間的學科而以為是很好的學科。

（一）數據呈現（表2、圖3、圖4）

（二）基于成績數據分析穩定性的自我評價方法

通過成績數據的分析是最簡單的，直接從表面就可以看出穩定性如何，即簡單的比較第一次成績和第二次成績的得分穩定性。如果轉化成折線圖，則只要看成績的數據點的集中度就可以了，如果集中度越高則成績就越穩定，如圖3所示該學生的英語成績的數據點非常集中，則說明該學生的英語成績從分數上看是穩定的。

（三）基于名次數據分析穩定性的自我評價方法

通過名次數據來分析，既可以通過觀察名次的數據，也可以從折線圖上數據點的集中度來分析，集中度大則穩定性高，集中度小則穩定性差。如圖4所示，折線圖上的科學名次數據點是上下分離比較大的，則說明該學生科學成績不夠穩定。

（四）成績穩定性評價方法的優劣

從成績得分數據和成績名次來分析可以發現，成績得分的穩定性結果和名次的穩定性結果并不一致，在實踐中發現，通過名次數據點分析更可靠。在直觀性方面可以發現，折線圖的直觀性比數據表要更佳清晰。

三、依據名次來評價是否偏科

依據數據來進行自我評價是否偏科是一個較為可靠的方法，摒棄傳統的依據分數來盲目地比較不同學科的分數來定義偏科的行為。

（一）數據呈現（表3、表4、圖5、圖6）

（二）基于成績數據分析評價自我是否偏科的方法

根據成績得分的線性關系繪制圖線如圖5所示，該學生的語文相對偏弱，英語相對偏強。根據線性圖發現偏離均線較遠的為偏強或者偏弱學科，而與均線比較近的則是正常。

（三）基于名次數據分析評價自我是否偏科的方法

根據成績名次線性圖可以發現該學生數學偏弱，英語為優勢學科。明顯發現其數學的偏離較遠，因此該生要在數學上多加努力。

（四）評價自我是否偏科的優劣

從成績得分數據的線性關系和學生名次的數據關系發現得出不同的結果，如圖5中顯示的是數學為正常，但圖6中顯示的是數學為弱勢學科，在實踐中發現根據名次線性圖確定是否的正確性更高。

四、學生自我評價的方法小結

通過實踐發現如果只是停留在成績得分表面的數據分析是不夠科學的，這種數據分析是忽略了試卷難度和試卷差異的。在實踐中發現利用名次數據分析是比較科學的。

（一）名次進退的判定的方法（圖7、圖8、圖9）

依據名次的折線圖大致可以分為三類：進步型、波動型、退步型。圖7顯示的是進步型，其名次在上升，曲線呈下降趨勢;圖8顯示的是波動型，波動型要分兩種，一種為上下幅度較大的則是波動性大的，另一種為上下幅度較小的則為波動性小的;圖9為退步型，名次在退步，曲線在上升。

（二）學科穩定性判定的方法（圖10）

判斷名次穩定性的方法可以依據圖10 的折線圖來判斷，可以分為四種情況：第一種為低位穩定型，即圖10中語文的數據點非常的集中而且名次比較靠前，數據點的位置比較靠近橫坐標;第二種為低位分散型，即圖10中數學的數據點是離散的而且名次比較靠前，數據點的位置比較靠近橫坐標;第三種為高位集中型，即圖10中英語的數據點非常的集中而且名次比較靠后，數據點的位置比較遠離橫坐標;第四種為高位分散型，即圖10中科學的數據點是離散的而且名次比較靠后，數據點的位置比較遠離橫坐標。集中型則說明成績較為穩定，而離散型則說明成績不夠穩定。

（三）偏科學科的判定方法（圖11、圖12、圖13）

通過線性圖來分析是否偏科是具有科學性的，判斷是否偏科有三種方法：第一種是單科偏弱型，單科的名次的數據點偏離均線較遠，并且名次遠離橫坐標即名次靠后;第二種是不偏科型，單科的名次的數據點都靠近均線;第三種是單科偏強型，單科的名次的數據點偏離均線較遠，并且名次靠近橫坐標即名次靠前。

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