學情分析系統中分析反饋功能的設計

宋陽　周波　趙冬梅

摘? 要： 目前，大部分院校的學情分析工作仍處于手工統計和借助Excel等辦公軟件的階段，難以為有效教學提供可靠信息和科學保障。因此本文擬設計一款學情分析系統，著重給出系統數據分析和結果反饋這兩大難點問題的解決思路，使系統能夠有效地解決數據采集、統計分析的信息化、自動化問題，深度挖掘基礎數據，實現對學情質量及時有效地監控、診斷和反饋。

關鍵詞： 學情分析;數據分析;結果反饋

中圖分類號： TP311.52? ? 文獻標識碼： A? ? DOI：10.3969/j.issn.1003-6970.2019.07.019

【Abstract】： The academic analysis of most colleges is still in the stage of manual statistics and Excel office software at present， which is difficult to provide reliable information and scientific guarantee for effective teaching. Therefore， this paper intends to design the academic analysis system， focusing on the solution of the two difficult problems of data analysis and result feedback， so that the system can effectively solve the data acquisition， informationization and automation of statistical analysis， and deeply mine the basic data to realize timely and effective monitoring， diagnosis and feedback.

【Key words】： Academic analysis; Data analysis; Result feedback

0? 引言

學情分析系統能夠幫助教員全面把握階段性教學成果、實現教學質量動態監測，及時發現教學過程存在的問題并依此對教學方法和教學重點、難點做出合理的改進或調整，有的放矢地解決在教學中存在的各種問題，達到提升教學質量的目的[1-3]。

目前的學情分析主要存在以下問題：（1）無視或輕視“學情分析”。一些教員并未意識到學情分析的重要價值，敷衍了事。（2）學情分析中教員的主觀意識嚴重。教員不及時地進行學情分析，依靠自己的教學經驗進行總結。（3）學情分析視角單一，方法簡陋。在目前的學情分析中，缺乏對科學的學情分析方法的使用，學情分析過于表面化、簡單化、老套化，缺乏有價值的理論挖掘[4-6]。

1? 研究思路及方法

由于學員信息的高度保密性，校園不開設互聯網，連接軍網易引入安全隱患等軍隊院校的特殊性，本系統擬設計為一款單機版軟件，單機版軟件不需要后期維護，占用內存較小，失誤率較少，教員在個人計算機和windows操作系統下即可完成相應操作。本系統將利用C#語言編程，可以提供友好的圖形操作界面，用戶體驗性好。

一套充分借助自動化手段的功能完備的學情分析系統首先要能夠存儲、統計學員的基本信息，其次能夠對學員的成績等數據進行采集存儲，最重要的是能夠綜合各種數據并深度挖掘數據間的聯系，分析數據，反饋學員的學習情況和教員的授課效果。因此，本系統需要實現模塊參數的設定，數據的采集存儲和結果的分析反饋這三大功能。

本系統的關鍵和難點問題集中在“結果的分析反饋”這一功能的實現上，主要包括以下兩方面：一是采用何種算法分析采集存儲的數據，二是針對數據的分析結果，系統如何給出相應的反饋意見。下面本文將著重介紹這兩大功能的解決思路。

2? 分析數據的算法

目前，常采用的分析數據的算法主要是數據挖掘技術和數理統計方法。數據挖掘就是從大量的、不完全的、有噪聲的、模糊的、隨機的實際應用數據中，提取隱含在其中的、人們事先不知道的、但又是潛在有用的信息和知識的過程[7]。數理統計是數學的一個分支，它以概率論為基礎，研究大量隨機現象的統計規律性。首先從來源上講，數據挖掘與數理統計都來源于統計基礎理論，它們的很多方法在很多情況下都是同根同源的[8]，普遍觀點認為數據挖掘是數理統計方法的延伸和發展。分析人員需要確定數據分布和描述變量間的關系時，適合使用數理統計的分析方法，但相對于海量、雜亂的數據時，數據挖掘技術有更加明顯的應用優勢。經過深入研究，本系統擬采用數據挖掘中的統計分析方法中的常用統計、相關分析和差異分析等方法。

考試的分數是一組雜亂無章的隨機數據，為了反映考試成績中的各種客觀信息，通過前期的調研，本系統擬采用下列算法實現分析數據功能。

2.1? 計算分析

2.1.1? 集中趨勢指標

成績的集中趨勢指標可以反映班級學員的成績的一般水平和學員成績分布的集中趨勢，有利于學員確定自己在班級成績中的位置，也便于不同班級之間的成績比較。能夠體現成績集中趨勢的指標包括：實考率、缺考率，分數段及各分數段比率，及格率，算數平均數（平均分），中位數和眾數。

（1）實考率、缺考率

由于軍隊院校學員的公差任務和傷病情況較多，學員缺考現象時有發生。為了提高數據統計分析的準確性，需要在進行考試成績統計分析與評估前統計實考、缺考人數和實考、缺考率。

實考率、缺考率的計算公式：

實考率=實際參加考試的人數/應該參加考試的人數*100% （1）

缺考率=缺席參加考試的人數/應該參加考試的人數*100% （2）

以下指標中涉及的總人數均為實際參加考試的人數。

（2）平均成績

平均成績由算數平均數、中位數和眾數決定。算數平均數是我們計算平均成績最常用的方法和基本形式。算術平均數具有科學、嚴密、可靠、易于計算和理解的優點，缺點是容易受極端數值的影響。中位數是通過排序得到的，它不受極端數值的影響，部分數據的變動對中位數沒有影響，一旦算數平均數受到極端值的影響而失去代表性時，中位數可作為全班學員的平均成績，但中位數的缺點是計算不方便。眾數是指數據中出現頻率最多的數，眾數計算簡便、易于理解，不受極端數值影響，當許多學員的成績都為同一個數值或成績分布偏態較嚴重時，用眾數作為平均成績有其特殊意義。

（3）分數段及各分數段比率、及格率

通過分數段人數的統計可以反映出學員成績的集中情況，可以從分數段人數的統計上檢驗本次成績是否成正態分布。本系統擬對成績進行五級的分數段劃分，即60分以下段，60-69分段，70-79分段，80-89分段，90分以上段，分別對應成績的不及格，及格，中等，良好和優秀水平。各分數段的人數除以參加考試的總人數即為各分數段的比率。

及格率是考試成績達到最低通過標準的人數比例，可作為班級之間橫向比對的數據。

2.1.2? 離散程度指標

為了全面評價學員成績，除了分析集中趨勢指標之外，還必須測定分數之間的離散程度。離散指標越大，說明差異程度越大，集中趨勢越弱，成績分布越不均勻，平均成績代表性越差;離散指標越小，表明學員的成績越接近，說明考試難度過大或過小，未能反映學員在學習中的真實差距。適合評價考試分數離散程度的指標主要有最高分、最低分，極差，標準差，標準差系數和標準分。

（1）最高分、最低分

最高分和最低分分別為一次考試中成績最高 的分數和成績最低的分數，反映考試最好和最差的情況。

（2）極差、標準差、標準差系數

極差又稱全距，是最大值與最小值的差，是測定學員成績離散程度最簡單的指標。極差計算簡單，意義明確，但只取決于極端數值的大小，忽視了中間學員成績的差異，因此，只能粗略地反映學員成績的差異情況。標準差又稱均方差，是方差的算術平方根。標準差可以避免受極端數值的影響，對數據反映的是拉開成績的容易程度，即反映學員成績南北極分化現象是否嚴重，標準差過大過小都說明考試中存在著不正常狀況。標準差系數又稱變異系數，它的大小不僅取決于標準值的離差程度，還決定于數據平均水平的高低，主要用于對不同級別數據的離散程度進行比較。

（3）標準分

在學校、社會的常規考試中，用百分制表示的原始分數是目前應用最為廣泛的成績表示方法，上述分析算法也是針對原始分數。然而，在不同難度、不同班級、不同時間的考試中，原始分數不具備可比性，為了真實反映考生之間學習情況和個人能力的差別，必須將原始分數轉化為可比較的標準分，標準分的科學性和合理性已經越來越受到人們的? 關注。

2.2? 圖表分析

（1）正態分布

正態分布也稱常態分布，又名高斯分布，是一個在數學、物理及工程等領域都非常重要的概率分布。在統計某次考試成績分布規律的時候，將成績按分數段制成統計圖，如果中等成績占最多數，其余成績以中等成績為中軸，向兩側逐次降低，則稱這次成績呈正態分布。教員可以從考試的成績分布規律來檢驗考試成績的合理性。

（2）偏度

偏度又稱偏態系數，是表征概率分布密度曲線相對于平均值不對稱的程度，是反映一次考試成績分布不對稱的指標。

偏度大于0，表明成績分布為正偏態，說明低于平均分的人數超過了一半;偏度小于0，表明分數的分布為負偏態，說明高于平均分的人數超過了一半。偏度能夠反映出該部分內容的難易程度和學員的普遍掌握程度。

（3）峰度

峰度又稱峰態系數，是表征概率密度分布曲線在平均值處峰值高低的特征數。

峰度大于0，說明本次考試中等分的學員人數多，低分和高分少;峰度小于0，說明本次考試高中低分數的人數比較接近。

綜上所述，分析成績數據的算法體系如圖1所示，采用科學合理的方法分析學員的成績，能夠激發學員的學習動力，實時掌握學員的學習情況，教員可以結合實際情況調整教學計劃，提高教學質量。

3? 反饋結果的方法

本系統的一大創新點是針對分析結果，自動給出正確有價值的反饋意見，系統擬從下面三個方面實現反饋結果的功能。

3.1? 分析數據的結果反饋

（1）數據反饋

在數據反饋部分中將分析數據功能中計算的反映班級整體成績情況的指標以及學員某次考試的原始分和標準分進行反饋顯示。反饋形式：原始分和標準分舉例如表1所示，分析計算得到的指標參數如表2所示，根據分析數據的結果，總結出重要的考試成績信息。

（2）圖表反饋

將學員成績10分為一組，分為10級，繪制成績分布直方圖，使每一組分數的情況一目了然，便于檢驗成績是否符合正態分布。反饋形式：成績分布直方圖舉例如圖2所示，以及正態分布結果。

圖表分析結論：

成績符合正態分布，為負偏態分布，試卷偏簡單或者學員掌握情況良好。

3.2? 學員、教員意見反饋

收集學員對本次考試的意見，導入保存顯示學員的反饋意見，并錄入保存顯示教員依據試卷情況和往年教學經驗的反饋意見[9-11]。

舉例：

①學員反饋：判斷故障題難;分析題沒見過。

②教員意見：學員自己動手分析故障問題的能力欠缺，這部分內容需要進一步強化練習;學員看書不夠，分析題大多出自教材。

3.3? 生成總結報告

（1）單次成績報告

單次成績報告包括：班級學員單次成績的原始分、標準分;反映班級整體情況的指標參數及結論;成績分布直方圖及結論;學員及教員的反饋意見。

（2）學期總結報告

學期總結報告包括：班級學員平時成績、學期各次測驗總成績的原始分;期末考試成績的原始分、標準分;針對期末考試成績反映班級整體情況的指標參數及結論;期末考試成績分布直方圖及結論;學員及教員的反饋意見。

綜上所述，系統的反饋體系如圖3所示，有效地結合分析數據的分析結果和文字反饋信息，給出合理的能夠直接應用于教學的綜合性反饋意見和總結報告，既能夠給教學提供參考意見，又能推進教學改革，實現教學相長。

4? 結束語

本文設計的學情分析系統充分借助信息化、自動化手段，實時有效地實現對教學中重要數據的采集整理和統計分析，為教員“因材施教”，改進當下的教學活動，為后續教學設計的預設與調整提供重要信息。本文重點給出的學情分析系統的數據分析和結果反饋兩大難點問題的解決思路，為其他開發設計人員提供參考，并將依據此思路進一步實現系統的設計。

參考文獻

[1] 郭虎增. 在教學中如何做好學情分析[A]. 中華教育理論與實踐科研論文成果選編（第二卷）[C]. 中國教育教學叢書編委會， 2012： 2.

[2] 郭麗麗. 高等院校大學員學情分析淺談[J]. 東方教育， 2015（10）： 5-6.

[3] 張玲. 考試成績評價指標的統計分析及研究[J]. 數學學習與究， 2018（05）： 142-143+145.

[4] 馬文杰， 鮑建生. “學情分析”： 功能、內容和方法[J]. 教育科學研究， 2013（09）： 52-57.

[5] 許益通， 張冰雪， 趙逢禹. 基于學習風格的自適應學習內容推薦研究[J]. 軟件， 2018， 39（4）： 01-08.

[6] 黃誠， 張冰雪， 趙逢禹. 在線學習風格識別技術與方法研究[J]. 軟件， 2018， 39（4）： 97-102.

[7] 胡啟韜， 袁志平， 周忠海. 基于粗糙集和遺傳算法的數據挖掘方法[J]. 電腦知識與技術， 2008（11）： 336-337+340.

[8] 龍草芳， 辛玲. 數據挖掘與統計方法[J]. 電腦知識與技術， 2010， 6（28）： 7884-7886.

[9] 張陳翔. 基于 Floyd 算法的校園導航應用程序開發[J]. 軟件， 2018， 39（4）： 82-85.

[10] 楊公義， 何山， 王肖群， 等. 北京大學公開課信息系統的開發[J]. 軟件， 2018， 39（5）： 09-17.

[11] 黃超， 唐子蛟. 基于云計算技術的智慧校園平臺建設研究[J]. 軟件， 2018， 39（5）： 27-30.