正确认识分析考试成绩（共13篇）
正确认识分析考试成绩 篇1
正确对待考试成绩
考试后能够正确对待考试成绩，积极进行心态调节，不仅会影响同学们生活和学习的积极性，而且会影响以后的考试状态。那么，如何调整考试后的心态，让自己有个积极的心态面对以后的学习呢？
首先，要直面成绩，心态平和。对待学习成绩有两种常见的态度是不可取的：一是过分紧张，把每一次考试都看得至关重要。二是过分放松，对自身要求太低，考好考坏无所谓，都不放在心上。其实我们应保持一颗“平常心”，考好了，高兴但不骄傲，而是踏踏实实投入当前的学习中去；考得不好，伤心但不气馁，而是仔细分析原因。不管是考好还是考差，都要进行正确归因，改进和优化自己的学习方法，这样才能获得进步、走向成功。
其次，要合理分析，正视自我。世界万事万物是有联系的，考试成绩的好坏必然有它的内外部原因。考试过后只顾驻足观赏风景或者只顾埋头哭泣而忘记赶路都是不可取的。假如学生本次成绩考的较好，老师应该引导他分析促使他成功的因素是什么，是外部的条件，还是他本人主观的努力，对他自身来说还存在哪些不足，今后将怎样改进，如果他能全面地客观地分析自我，那在将来的学习生活中他将会取得更大的成功。假如学生本次成绩考的不理想，更有必要进行自我剖析，老师要引导学生，听听家长、老师、同学的意见，探究问题的所在。只有能正视自我，完善自我，吸取经验教训，才能打个翻身仗。我们要做的是全面客观地分析试卷，正确对待考试成绩。无论考试成绩如何，都要对各门试卷进行认真的分析与思考。学习的过程是一个不断完善的过程，考试就像一面镜子，考试的最大功能在于检测你对知识的掌握情况，让我们很容易的发现不足，查找弥补自己的知识缺陷，永远是有心人考后的第一项工作。任何一次考试都不是人生最后一次考试，螺旋式上升是人生的主要轨迹。
第三，要自我调适，努力不辍。对于考试失利的同学来说，既成事实，无论你再伤心，再痛苦，再后悔，也无济于事，它都已经成为现实，而敢于向黑暗宣战的人，心里必须充满光明，我们要以饱满的热情投入下一轮学习，也许经过努力短期内不一定会有收获，但你只会离成功越来越近。对于成绩进步的同学来说，考好当然值得高兴，但要知道，天外有天，山外有山，这只是小范围的竞争，决不是骄傲的资本，人生有涯而学海无涯，还须找到新的目标。
正确认识分析考试成绩 篇2
地质工作从其根源上讲, 属于一项信息类的基础调查工作, 因此, 从某种程度上讲, 地质学也可以被归类为信息科学。在地质学领域, 需要关注的信息多种多样, 相关人员除了要保证具有专业的理论知识外, 还需要保证具有一定的实践经验, 这样才能更好的对地质进行分析, 从而得出某一地点的地质的找矿效果是否良好, 因此, 作为对地质样品检测分析具有着决定性作用的两方面内容, 化探分析和岩矿分析便显得尤为重要。
2地质样品检测分析方法概述及相互间的区别
在地质学领域, 地质样品检测的方法主要分为光谱分析, 化学分析, 化探分析及岩矿分析等很多种, 受专业水平及传统因素的影响, 大部分地质工作人员都会将光谱分析与化探分析混淆, 把化学分析与岩矿分析混淆, 这对地质样品分析进程的影响是非常大的, 因此, 一定要区分好几种分析方法之间的区别, 这样才能更加顺利的完成地质样品检测工作, 从而提高找矿效果及找矿效率。
2.1如何区别光谱分析与化探分析
光谱分析这一分析方法主要是利用光谱这一媒介而完成的, 其主要目的是分析物质的组成结构及其所含的化学成分;化探分析主要指的是针对区域地球化学调查样品而开展的一项检测工作。将两者对比不难发现, 光谱分析主要依靠是方法及原理, 而化探分析则更加注重地质样品的性质。由此可见, 相对于光谱分析来讲, 化探分析更加先进, 同时也更加符合科技发展的要求, 因此, 在实际的地质样品分析过程中, 利用化探分析的方法所得出的结果将会更加可靠。
2.2如何区别化学分析与岩矿分析
化学分析这一地质样品分析方法主要依赖于化学反应而进行, 而岩矿分析则属于分析化学中的一项组成部分, 因此, 相对于化学分析来讲, 岩矿分析因其主要针对对象是岩矿, 会更加具有针对性。 目前为止, 利用岩矿分析方法能够确定的除了岩石及矿物的化学成分外还包括各化学成分所占的含量及比例, 由此可见, 岩矿分析与化学分析具有明显的差异, 相关人员在实际工作过程中一定要注意区分两者之间的差别。
2.3在地址样品检测规范中, 岩矿分析与化探分析两者被共同列为了成分化学分析的领域, 并共同组成了整个成分化学分析这一分析方法。岩矿分析与化探分析两者与光谱分析化学分析之间的不同主要体现在, 前两者表现为对某一类地质样品检测方法的统称, 而后两者所表现的则是具体的进行地址样品检测的方法。
3如何对地质样品检测方法进行分析和选择
3.1地质样品来源复杂, 种类繁多。所以一批样品多种元素分析, 选择的分析方法是组合完成的;一种元素、不同的含量选择的方法不尽相同;不同性质的样品、不同元素、不同含量的样品所采取的分析方法不同;一个区域一个元素的分析可能需要多种分析方法; 一个区域多种元素也需要多种方法去完成。一种分析方法完成不了一批样品, 一种分析方法也不可能完成多种元素, 一种元素也不是采用同一种分析方法。为此对于工作区域岩性不同的地质样品、或同一区域元素含量差异较大的地质样品, 都要选择相适应的组合分析。特别是岩石样品本身可能的组份复杂增加方法选择的难度, 元素间的干扰、样品含量高低的影响, 都导致质量的不稳定, 以至于可能造成“谬之千里”的检测结果。鉴于以上分析, 工作方法的开展, 较为合理的考虑是:对于地质样品不论是化探样品还是岩石矿物都应根据样品性质 (含量) 、分析质量要求来开展检测工作。
3.2化探批量样品所开展的化探样品化学成分分析, 考量更多的是分析方法检出限的考虑。化探样品数量较多, 一般数量上千至几千件 (至少一个图幅的样品) , 目标元素并不十分明确, 分析项目多, 检测分析元素十个至几十个, 主要目的是研究工作区域内的局部异常和变化, 客观地反映地球化学背景与异常分布, 进行矿产资源远景评价和和基础地质研究。此类样品特点是:样品间元素含量变化不大, 相互影响小, 高含量样品可报方法上限, 方便批量生产, 工作效率高, 相应成本较低。
3.3岩矿样品成分化学分析, 考量更多的是方法准确度、精密度, 重复性检测工作量大, 分析方法的允许误差小, 质量要求更高。 此类样品检测元素针对性较强, 目标元素比较明确。此类样品特点是:一般数量都较少, 往往是不足百件, 检测元素较少, 样品间元素含量变化较大, 大多存在相互影响, 工作方法一般依样品复杂程度来决定, 不方便批量生产, 检测成本高。
4化探分析与岩矿分析两者的作用
4.1化探分析、岩矿分析两者都称化学成份分析, 所以工作方法没有太大的区别。都共同依照:国家DZ/T0130-2006《地质矿产实验室测试质量管理规范》、DZG93-01~12《岩石和矿石分析规程》化学成分分析开展工作。它们的主要区别集中在:数量及质量两个方面: 前者数量及分析元素项多, 后者少;目标元素后者具有针对性;质量方面前者双份检查少、要求误差宽、检出限精密度及准确度要求低。
4.2岩石样品采用化探方法进行分析无论出于何种考虑, 这在技术上、规范中都是不可取的, 由于其岩石矿物样品组份复杂、样品间某组份含量存在的差距可能带来的干扰, 以至可能造成错误的结论, 这一点在前文中已有论述。2011年由地质出版社出版的《中央地质勘查基金项目预算标准》中, 删除了化探样品综合分析预算标准, 保留了化探单项分析预算标准, 以免造成预算混乱, 这也从另一角度明确了化探样品与岩矿样品的区别。因为只要是岩矿样品, 实际检测成本变化不大, 因为样品性质没有改变, 分析方法也是依岩矿分析开展, 报出率也有要求, 如果检测元素项又少, 则意味着单项分析方法的报出元素少, 单个元素的分担的检测成本将进一步加大, 整个分析成本也将加大。再则样品数量直接影响单件样品管理及生产分摊成本。由此为之付出的检测成本决不亚于所谓的化学分析。
5结论
通过上述文章不难看出, 化探分析与岩矿分析作为成分化学分析的两个重要组成部分, 其对地质样品的检测工具有十分重要的影响, 是否对两者有一个清楚的认识, 关系到实际地质样品检测是否能够很好的完成, 同时也关系着找矿工作是否能够更加顺利, 因此, 相关人员一定要注意区分两者与其他检测方法之间的差别, 以便于更加顺利的开展工作, 保证工作质量。
摘要：在我国地质学领域, 地质样品的检测工作占据着十分重要的地位, 同样, 国家对地质样品的检测工作也提出了非常高的要求, 因此, 作为地质样品检测中的两项内容, 化探分析和岩矿分析的质量一定要有效的得到保证, 这样才能使地质样品的检测工作更加符合国家的要求, 同时也只有这样, 才能使我国地质学领域的找矿效果得到更大程度的提高。
关键词：地质样品,化探分析,岩矿分析,方法
参考文献
[1]李廷栋.地球化学分析与极地地质调查研究[J].岩矿测试, 2012, 31 (6) :929-930.
[2]陈毓卅.对我国岩矿测试工作几点认识与建议[J].岩矿测试, 2011, 30 (4) :391-392.
正确认识与对待开卷考试 篇3
笔者认为，主要原因在于教育界对开卷考试缺乏正确的认识，因而就不能正确对待和操作开卷考试，从而导致开卷考试在一些地方被反复取消，恢复闭卷考试的现象。
一、对开卷考试的错误认识
1.副科开卷论
迄今为止，全国各地初中毕业的开卷考试基本局限于政治、历史、生物、地理等“副科”的考试。出现这个状况，根源在于各级教育部门把开卷考试当成是一种放松学习要求的考试，当成是一种给学生“减负”的方式。显然，要放松学习要求，各级教育主管部门只能在“副科”上做文章。这是开卷考试这些年一直只是在政治、历史、生物、地理几科中徘徊和反复的原因。
事实上，如果像数、理、化、语文、外语这些学科实行开卷考试，即使是命题风格不做任何改变，现在流行的数理化语外试题同样能有效地测量出学生掌握这些知识的差异。
可以说，就命题的难易而言，数理化语外等学科现有的命题已经基本适合实行开卷考试了。而政治、历史、生物、地理等学科命题如果不做大的改革，就难以有效开展开卷考试。用可以轻易翻书找到答案的闭卷考试试题去考学生，其考试的意义就基本丧失了。而数、理、化、语文和外语的考试，即使命题不改革，也不会变成抄书竞赛，特别是数、理、化。
2.开卷减负论
由于我国这几十年来愈演愈烈的应试教育，给学生造成过重的学习压力，很多人就把开卷考试作为一种给学生减负的方式来对待。为此，一些地方甚至完全放弃了对开卷考试的实质性监考。取消了开卷考试科目的教学，就给闭卷考试科目的教学腾出了大量的时间，从而有利于闭卷考试科目的学生成绩跟其他学校的竞争排名。
其实，开卷考试既不是专门针对所谓“副科”的考试形式，也不是一种给学生减负的考试形式。开卷考试并不意味着对开卷科目的教学和学习要求的降低，也不意味着在开卷考试科目的学习上给学生减负。
二、开卷考试的目的和价值
首先，开卷考试是一种旨在反对死记硬背的学习方式和照本宣科的填鸭式教学方式的考试形式革命。它是一种倒逼教师教学方式改革和学生的学习方式革命的考试形式。
在闭卷考试形式下，考试试题往往容易出现大量基于死记硬背的试题。在政治、历史、地理、生物等学科，这个情况尤其十分严重。这些课程，考试试题的答案一般都是书上可以直接找到的要点、知识点。这种试题状况导致了这些课程教学长期流行的是教师的照本宣科和学生学习的死记硬背。
而在政治、历史、地理、生物等科实行开卷考试，它最大的特点在于，要改变过去闭卷考试下的命题特色，要最大限度减少可以直接在书上找到答案的试题。同时，要大量命制需要学生建立在对书本知识的消化理解和加工的基础上才能正确作答的试题。
因此，政治、历史、地理、生物科目实施开卷考试，它首先是要给命题人员加压。这种命题不是一般的教书匠可以完成的，也不是一些缺乏深厚的文化底蕴与知识素养的学者专家可以胜任的。
而过去政治、历史、地理、生物等科的命题，是一般的外行教师都可以胜任的。因为，过去的那种闭卷考试命题，只需要对着教材知识点，轻易地就可以将他们变成填空、判断、简答等试题形式。
开卷考试的命题，要求命题者既要对教材有充分的熟悉，更要有深刻的洞察。命制的试题，既要不是可以直接从教材上找到答案的，又要是可以通过对教材知识的真正掌握可以解答的。它的答案可以不是唯一的，但又不是可以随意得分的。
其次，开卷考试是对人脑本质特征的尊重和遵循，是对人脑规律的遵循。
开卷考试是一种有所扬弃的考试形式。它要发扬和张扬的是学生的思考能力，它要舍弃和忽略的是学生的死记硬背。
我们社会多数的教师、学者、专家都认为，必要的记忆是必需的，以为开卷考试就意味着学生不再去记忆和熟悉基本知识。这是一个严重的认识误区。开卷考试由于要在短时间内完成较多试题，如果学生对知识缺乏必要的基本的记忆，他们就没法在规定的时间内去完成全部试卷的解答，更不可能去创造性地思维。创造性思维是以非常熟悉教材的基本知识为前提的。
笔者认为，开卷考试的试题量总体应该少于闭卷考试的试题量。因为开卷考试的试题难度一般都大于闭卷考试的试题，所以不宜把开卷考试的试题设置太多。
在现实生活中和现实的工作中，从来没有闭卷操作，任何研究和工作都是允许开卷的。人类工作中的问题和困难不在于人们没有记住多少所谓的基本知识，而在于不懂得去如何利用各种书本和资料中的现成知识。特别是随着现代计算机技术的发展，人类已经可以越来越方便地找到各种知识，譬如用手机上网等。因此，开卷考试就是要培养学生利用知识的能力，机械地记忆大量知识在现代知识大爆炸的时代，既是不可能的，也是不必要的。
而开卷考试则是对人类的思考能力即思维能力的考量，它测量和比较的是应考者利用资料、自主思考和创新能力的大小和效率高低。
三、正确对待和开展开卷考试
首先，对所有的文化课程实施开卷考试。政治、历史、地理、生物这些相对来说很机械呆板的课程可以开展开卷考试，那么数理化语外这些相对灵活复杂得多的课程，实施开卷考试其实就更加容易了。因为，数理化等学科的试题，往往是直接翻书找不到答案的，考试中能找到的充其量是公式、例题等。而考生如果能根据这些东西解答试题，我们的考试目的和教育目的也就达到了。
其次，严格地对开卷考试实施监考。要严禁考试时相互间抄袭和“帮忙”的舞弊现象，要严禁科任教师参与舞弊现象的发生。总体来说，除了允许学生带书籍和各种资料外，这个监考跟闭卷考试基本没有区别。
再次，开卷考试除手机等可以跟外界联系的工具要禁止外，允许学生适当带各种文字资料入场。学生所带资料在总体积上要受到一定的约束，以免影响考场中的布局和整洁，以及其他考生和监考人员的正常行动和工作等。
最后，在命题原则上，尽量避免可以在书上翻到答案。可以适当允许有一定比例可以从书上直接找到答案的试题，善于利用书本准确搜集有关信息和资料本身也是一种能力。
总之，开卷考试是跟现代知识大爆炸时代相适应的一种必需的最基本的现代考试形式，是一种跟人脑的本质特性相适应的考试形式。
正确认识分析考试成绩 篇4
1、进修无打算。缺乏自我定位，完全处于一种被动状态，不知道自己要看什么，学什么，做什么，仅仅是因为看着别人在学就学。
2、不会科学安排时间。生活中有许多时间可以用于学习，可是好多人并不知道如何安排自己业余时间，还有有时候选择在自己精神不好的时候看书，效率很低。
3、死记硬背。记知识点时不理解就直接背，这种方法会让自己背后面的忘记前面的内容，产生疲劳。
4、不能够形成知识结构。看完整本书不能够把所有的知识串联起来，知识在脑海里十分混乱，还比较容易混淆。
5、抓不住重点。不知道哪里是考试的重点，很多知识点不清晰，练习许多与考试无关的题目，做无用功。
6、理论与现实脱离。仅仅知道背诵许多书面语言而并不知道怎么样去运用。
期中考试成绩分析 篇5
2017.5.18
一、组织形式
本次期中考试,每班抽20%学生，使用统一提供的试卷，认真组织。考前，安排所有学生单人单桌插花坐;考试期间，每个考场安排两位到四名教师进行监考(任课教师不监考自己所教的年级)，做到了严肃考纪。密封流水批阅，成绩统计要求两位老师一读一记分等措施，所测出的各科成绩真实可信。现将具体质量情况分析如下：
二、成绩统计
从成绩统计的结果可以看出,我校教学质量还有待提高，各年级基本上都存在不及格的现象，大多数科目的优秀率不是太高;同时也可以看出学科之间.年级之间成绩差距较大,发展不平衡。如四年级英语成绩优于语文数学，六年级成绩优于四五年级成绩。
三、试题分析
1、语文
本次试卷在重视考查学生基础知识的同时，重点突出了学生全面分析、技能运用等方面综合能力的测试。阅读、习作题的检测比较灵活;试题体现了新课改的精神，各年级均注重了基础知识的考查，考查学生的运用能力。看拼音写词语，课文默写和根据课文内容填空这 1 几项，学生都掌握得比较好，一般得分率都在90%以上;而分析运用能力题即阅读分析、习作，学生的得分率低于70%;有关课外知识的拓展得分率较低，以后各年级都要加强课外阅读，课外阅读真正考查了学生的语文能力。本次试卷一年级二年级题量试题较大、稍难。从上交的试卷来看，普遍存在书写潦草、不规范，横不平竖不直，尤其是中低段。
2、数学
本次试卷所出的试题能依据课标和教材,覆盖面广，重视了基础知识、基本技能、空间观念以及解决实际问题能力的考查。从卷面看，无论是试题的类型，还是试题的表达方式，都尽可能地全面涵盖所学的数学知识，并综合应用。通过不同形式，从不同侧面考查了学生对所学知识的掌握情况，考察的知识面多而广。尤其侧重体现了数学新课程标准中所提倡的数学问题生活化，以及学生利用数学知识解决身边的数学问题的合理性和灵活性。本次试卷除五年级、六年级偏难外，其余年级试题难易适中。
3、英语
试题体现了新课标精神，卷面内容新颖，符合小学生的年龄特点。试题多重视基础知识，又考查了学生运用英语的能力，难易适中，注意新旧知识的有机结合，覆盖面广。
四、答卷分析
2(1)、语文得分率较高的有看拼音写词语, 走进课文,按课文填空等，这与教师平常要求多读多背多写密不可分。
(2)、学生学习缺乏主动性，教师教什么就学什么，学生对所学知识不能做到真正的内化。如：二年级语文第三题知识积累与运用第13小题：学生多学过的词语不会运用。教师没有注重训练，学生失分率就偏高;五年级的阅读题，学生对短文读不透，对文意理解不透，所以失分较多，老师没有讲到的学生做对的不多;
三、六年级的习作学生大都写得比较好。
(3)、学生的阅读面狭窄，课外书籍少，再者，农村的孩子，由于家庭经济、家长素质等因素，不可能也舍不得去买那么多的课外读物，只要孩子能把语文书学好就满足了。本次各个年级的试卷中课外知识的失分率也比较高。
(4)、试题相当灵活，重点考查了学生举一反三的能力，学生死记硬背的多，故此类题目失分较多。
(5)、学生语言组织的能力偏差，不能准确表达。阅读分析中的回答问题及习作得分率不够高。
2、数学
(1)、基本概念，基本公式掌握不好，反映在填空题和选择题的解答上，正确率均在40%以上。
3(2)、大部分教师能把握住数学的特点，加强计算的教学，学生因计算丢失分也很多，中高年级对脱式计算的运算顺序及简便规律的使用上也还存在的一些技巧问题。
(3)、画图题完成不太好。如：四五年级近三分之二的学生都做错。(4)、解决问题的分析能力较以前有进步，只有部分学生在书写数量关系上出现错误;大部分学生能正确列式，但有些同学但失分失在计算上。
(5)、少数学生未能形成良好的学习习惯，计算只用口算，不用竖式计算的现象还存在，造成计算出错，“粗心”仍是答题中的一大“顽敌”。
(6)运用所学知识解决综合问题的能力不强，衔接性比较强的题目，少数学生得分率偏底。
3、英语
(1)、从两位英语教师的分析来看，根据情境，选出合适的词句;交际语匹配和选词填空失分较多，失分率均在60%以上。失分的原因在于学过的课文，单词并不理解其意思。本次考试五年级分值较低，平均分都在60分以下，合格率都在50%以下。
五、改进意见：
1、语文
4(1)、教师应当改进识字的教学方法，加强基础知识的训练。低年级在抓好字词等基础知识的同时，要注意培养学生的说话能力，拓展学生的知识面。加强书写指导上，不仅要求学生写正确，更要要求学生写美观、写规范。中高年级在课外阅读上应加强训练。
(2)、加强教学与生活的联系，让学生发现生活中的语文，联系生活学语文。教学每一篇课文，应当作一次阅读训练来要求学生，教师在教会学生读的同时要让学生理解和应用所学的知识，教师要在每一堂课中，适当加入拓展训练，开拓学生的创造思维。
(3)、教师应当根据学生的年龄特点改进作文教学方法，先让学生对写作感兴趣，进一步积累词汇，要让学生有话可说。
(4)、加强学生课外阅读，拓宽学生的视野，培养学生综合运用语言的能力。
(5)、加强家校联系，关心后进生。注意做好培优补差工作。
2、数学
(1)、立足教材，扎根生活。认真钻研教材，从生活数学做起，努力提高学生对数学兴趣。在教学中，我们既要以教材为本，扎扎实实地把数学基础知识夯实，又要紧密联系生活，让学生多了解生活中的数学，用数学解决生活的问题。
(2)、重视过程，培养能力。为学生提供学习材料，创造自主学习的机会。在综合实践活动中，要让学生的思维得到充分的展示，让他 们自己来分析问题，设计解决的策略，提高教学的效率。多做多练，重视联系生活实际，拓展思维，灵活的把知识转化成技能。(3)、加强数理的教学，例如小数和分数的互化，加强学生的互化能力，通分和约分比较大小，加强训练。
(4)、数学课堂也要提倡培养学生口头表达的能力，加强训练说数学，有助于增强学生学数学的信心和分析能力。
(5)、加强基础，强化习惯。经常对学生进行查漏补缺，同时注意学生学习习惯的养成教育。如：审题、估算、验算、检验方法等。
3、英语。
(1)端正学生学英语的态度，培养良好的学习习惯。倡导“读”英语，“说”英语，“用”英语，让学生在使用对话中掌握对话，不能仅满足于学生会读，会背。
(2)努力钻研教材，优化课堂教学，课堂上要培养学生学英语的兴趣，为学生学英语营造良好氛围，努力提高英语课堂效率。(3)重视基本语法的教学，要结合具体语境进行语法操练，切实做到“抓住话题，联系语境，确定语法”，培养学生综合运用英语的能力。
(4)因材施教，在帮助提高后学困生的工作上，多动脑筋运用科学的方法使他们更有效地提高英语水平。
（5）抓教师课堂教学。要求教学设计要符合学生实际、教学实际，准确把握目的、重难点，深入钻研教材，做到教学堂堂清，克服惰性和随意性。课堂要精讲多练，把课堂的主动权还给学生。作业设置要符合教学实际，精心分层设计，忌千篇一律。及时批改反馈矫正、面批辅导与集中讲评相结合，做到作业日日清。对学生要从严要求，向40分钟要质量。
期中考试成绩分析 篇6
一、试题分析
内容丰富，拼音、词语、成语、课文默写、句子排列顺序、阅读、口语交际、习作，涵盖的知识面非常广，而且有一定的深度。既注重对基础知识的考察，又注重对学生能力的培养。从答题情况来看，虽然学生对半学期所学知识的掌握比较理想，但从中也暴露出一些问题：
1、既紧紧依纲扣本，又注重知识拓展与能力的考核。此次试题，紧扣教材，从“知识与积累”到“理解与感悟”，无一不考查学生基本知识的理解与掌握，但又不唯“教材”，依托教材内容向外延伸，体现语文人文性与工具性的统一。
2、衔接生活，激发学生表达欲望
这次写作，三、四、六选择了“熟悉的人”这一话题，五年级给出两个选题(《对手》和利用给出的词语编写童话故事)，一方面运用启发性的语言，开阔学生的思路，极大地激发了学生的表达欲望，又给了学生广阔的想象空间，避免了学生写作的模仿、抄袭，真正考查了学生作文的真实水平，加强了语文“生活化”的引导。
3、注重知识的积累与运用。
4、注重对学生各种综合能力的培养。本试卷注重了对学生综合能力的培养，紧紧靠近《新课程标准》的要求，向听、说、读、写靠拢，培养了学生听、说、读、写的综合能力，有利于学生综合素质的提高。
二、优点主要表现在：
1、基础知识比较扎实
拼音：学生能根据拼音将一类字、词规范地书写出来，并且做到了笔画清楚，结构端正，正确率达到95%。
2、字词
在本次字词的测试中，考察学生对生字的掌握和词语的积累也是重点之一。本次测试对于词的考点主要体现在：成语的补充、照样子写词和词语理解等。其中，掌握比较好的是成语的补充，只有个别学生因为汉字书写错误被扣分。
3、写作逐渐有所提高
在写作文的时候，大部分学生能够用比较完整的句子来表达自己的想法，并且可以熟练的使用常用的标点符号，有的学生还能加上一定的修辞手法，让自己的作文更精彩。
4、班级层次
各年级两个班水平相当，无明显差别(最多为四年级5.14分)。说明教师的合作意识较之前有所加强。
三、存在问题
1、由于学生平时学的知识较规范，缺乏对知识整合的处理，故失分较多。本次考查的内容不仅涉及拼音、逻辑思维训练，考查学生对短文内容准确理解能力及平时积累词语的能力。还测查了学生对生活中的语文知识是否掌握的牢固。由于平时对新旧知识前后渗透的训练相对少些，导致学生对综合性较强试题缺乏独立分析能力，失分较多。
2、书写不规范。
从整体卷面看，学生的书写情况不容乐观。书写不够端正，涂改现象较为严重。
3、学生学得太“规范”。
透过整张试卷，不难看到我们学生学得太“规范”化，以至于对一些开放性题无所适从，没能真正读通、读懂、领会。更有甚者，部分学生不愿读题，凭自己的感觉，想当然地回答。由此我想到我们的语文教学：学生心不在焉地似听非听，似答非答，似练非练的情况还是普遍存在。教学目标落实不够，训练力度不够。
四、努力方向
依据此次考试的命题导向，结合我校师生实际，在今后的语文教学中，要做好以下几个方面的教学工作：
1、依纲扣本，深入挖掘丰富的语文课程资源，继续将学生引入更广阔的语文学习空间。重视学生能力的培养。在加强基础知识教学的同时，要把发展学生智力和培养学生能力贯穿在整个小学语文教学的始终。
2、紧扣训练重点，以教材为主，教给学生方法，多提供阅读材料，培养学生独立阅读能力。重视基础知识的落实。小学语文中的汉语拼音、字、词、句、阅读、习作、口语交际是最基础的知识，这些知识是进一步学习的基础，具有承前启后的作用，必须切实学好。引导学生去探索，正确理解，多积累。在教学中，既要使学生学到知识，又要重视学生获取知识的思维过程。
3、正确处理因材施教的关系。小学语文教育是母语教育，更是基础教育。因此，小学语文教学必须面向全体学生，根据学生的个别差异，因材施教。继续扎实基础知识教学，严格把关，绝不放弃一个差生。
4、注重知识的积累与运用，重视学生的理解感悟能力的培养。
5、教育学生认真读题，冷静分析，养成认真的答题习惯。
正确认识分析考试成绩 篇7
1 表格设计
2 信息录入
运行“EXCEL”软件, 创建工作簿“试卷分析工作簿”、工作表名为“XX学期XX班XX课程试卷成绩分析表”。导入学生学号与名单于工作表的M、N列, 在O列输入试卷成绩。
为防止出现错误的数据输入, 对第O列定义有效输入, 操作如下:选择该区域;在“数据”菜单上, 单击“有效性”命令, 出现“数据有效性”对话框;在有效性对话框内将数据定义为0~100之间的整数;单击“出错警告”选项卡, 在样式栏中选择“警告”, 在出错信息中输入:“数据输入错误, 请检查!”完成以上操作后, EXCEL会自动检测输入的数据, 如有错误, 将给予提示。
3 数据统计
首先统计考试人数、缺考人数、最高分、最低分、平均分、及格数、及格率。
计算公式是:
统计结果如图1所示 (C4:I4) 单元格内。
其次统计成绩分布情况, 设分组组距为10分, 共10分组, 存放于如图1 (B5:K5) 区域, 根据分组数据, 统计每组人数及所占百分比数, 存放于如图1 (B6:K6) 、 (B7:K7) 区域所示。
(B6:K6) 区域人数统计的计算公式是:
(B7:K7) 区域人数百分比统计的计算公式是:
实际操作时, 只需要在B7单元格内输入“=B6/$C$4”, 然后选中该单元格, 点击右下角实心小方块, 拖动到值要复制该公式的其它区域 (C7:K7) 即可。
4 绘制直方图
点击图表向导工具按钮。
步骤之一:图表类型———选择簇状柱形图, 单击下一步;
步骤之二:图表源数据———单击数据区域选项卡, 选中成绩分布百分比区域 (B7:K7) , 系列产生在“行”。单击系列选项卡:在系列选项卡的分类X轴标志里面单击, 选中分组数据区域 (B5:K5) , 单击下一步, 再单击下一步完成。直方图的初步样式就出来了。
右击图表柱列, 在右击菜单中选择“数据系列格式”, 点击“数据标志”选项卡, 勾选“值”, 柱列上将会出现相应百分比, 点击“选项”选项卡, 设置分类间距为“0”, 柱列将充满空间, 没有空隙, 如图1所示。最后根据需要, 也可继续优化图表其它项目, 调整至满意为止, 放置于成绩直方图区域, 如图1所示, 然后将所要打印区域排版于一页纸即可。
5 总结
虽然第一次使用Excel统计分析成绩的过程有点复杂, 但其可以作为模型反复使用, 之后每次只需几分钟输入学生成绩于表格的O列, 就能自动统计、分析, 自动将数据直接转化为直方图, 从而大大提高了成绩统计分析工作的速度和准确度, 使得成绩统计过程变得简单快捷。
摘要：利用EXCEL自有函数和绘图功能, 进行成绩统计分析, 并制作成模板, 使得成绩统计分析过程变得简单快捷、准确直观。大大提高了成绩统计分析工作的效率。
期中考试成绩分析 篇8
（二）古代诗文阅读为36分，在试卷中的占分比较大。
在试卷的所有版块中，学生在古诗文阅读版块中的得分率最低。究其原因的话：
第一，这次的古诗文阅读难度较低，可是学生做得情景却不尽人意。学生在做题过程中，构成了惯性思维，存在一种畏难情绪。
第二，古代诗歌阅读题，学生对于答题模式的掌握和古诗词的理解不到位。
第三，名篇名句默写，得分率低。虽然这次的默写都能够背出来，可是存在较多错别字。
（三）文学类文本和实用类文本阅读。
本次文学类文本阅读为《风庐乐忆》，实用类文本阅读为《宫崎骏：留下的都是梦》。从学生的做题情景来看，得分率较高，试题难度较低。但从整体情景来看，选择文学类文本阅读的学生比选择实用类文本阅读的学生得分要低。因为文学类文本对于作品要充分理解之后，才能结合题干去进行解答。并且从实际情景来看，选择实用类文本的学生更多一些。
在这一版块中，学生存在的问题是：
第一，对于题意的理解不到位。
第二，条分缕析。许多学生的答案并不是条分缕析的清楚明白呈现，而是乱糟糟的堆砌在一齐。
第三，答题的不规范。在两篇阅读选择时，需要学生在答题纸上对11题或者12题进行涂卡，而不是打对勾。
（四）语言文字运用
这一版块试题难度较低，学生的得分率高。其中，成语题需要学生的积累，病句题也存在十分大的问题，未来的学习中，将专门做一个病句专题，来加强学生对这一专题的学习。
另外15题和16题都存在必须的逻辑关系，学生做得情景稍差。
（五）写作
在写作过程中，存在的问题为
第一，议论文的结构方面的训练还需进一步加强。
第二，字数问题。经过第一次月考后的反复强调和要求，字数不够八百的问题得到十分大的改善。
期末考试数学成绩分析 篇9
（数学教研组）
一、本学期各年级数学试卷的特点
（1）主干知识突出
（2）强调基础知识
除个别题外，大多数试题涉及基础知识点的考查，体现了对数学学科知识基础性的要求。
（3）思辨性比较强
试题所要求的思辨性强，表现在对学生解读题意、思维加工、信息获取等方面的能力的考查要求上比较多，而且题出的新。
（4）坚持能力立意
通过对数学基础知识、基本技能的考查，突出了对学生能力的培养，淡化了特殊知识点的识记、不求甚解的“死记”更好的体现了数学学科的特点。
（5）从各年级试题的难易程度上看，七年级、九年级的难易程度比较适中；八年级偏难一些，题目出的太多了共33个题，没有这个先例的。
二、各年级成绩分析
（1）从及格率上看，七、九年级比较正常，七年是74.21%，九年级是36%。而八年级27.91%是最差的。
（2）从优秀率看也是七九年级比较好一些。七年级是47.18%，九年级是4.4%，八年级是4.2%。
（3）从平均分上看七年级是84.69分，八年级是50.4分，九年级是58.1分。
（4）从总体综合成绩看在九所可比学校中七年级占第二名，八年级占第六名，九年级点第二名。
总体来年成绩比较差，需要我们各位老师更加的努力工作，采取更有效的措施提高数学教学成绩。
三、学生在考试试卷中反映出的问题
（1）答题不规范：
从试卷中反应出有一大部分学生在解决数学问题的过程中，对解题步骤规范化重视程度较差，解题步骤乱字迹较差至使丢分较多。应当加强这方的规范化训练。
（2）审题不仔细，盲目作答：
审题是解决问题的前提。有些学生审题不够仔细，甚至于不审题，就草草做解答。还有一些学生根本就读不懂题，就乱答一题，比如各年级的最后一题得分率都很低。
（3）基本规律掌握不扎实、基本概念理解不到位, 知识迁移能力差：
从学生的答题情况看，绝大多数错误的产生是由于学生对基础知识掌握不扎实，对基本概念理解不清楚而造成的。比如填空题、选择题学生蒙答案的比较多，所以丢分很多。
（4）学生的计算能力很差：
数学计算是很重要的一项内容如果计算达不到应用的要求数学成绩是不会高的，所以我们有的学生对于很简单的计算都不过关，如丢符号的，运算顺序不清的，去括号时不变号的等等，所以我们的数学教学应当从这些训练做起才能提高成绩。
（5）学生画图的能力差：
画图是数学必不可少一基本功，是学必须有的能力而我们的学生这点很差，如八年级试卷中的31、32两题学生根本就作不出图来还怎么解答呢，所以我们应训练学生的还有作图这一重要的技经能。
四、对今后的数学教学工作应采取的几点措施
考试成绩的优良与平时教学工作和知识的复习方法有着很大的关系所以我们今后应当做到：
（1）重视基本概念的理解、记忆、辨析，使之准确化
选择题主要考查基本概念，且题量少分值大。因此，抓基本概念是提高分数的有效途径。经过复习，知识虽然系统化，但一些相似的概念、原理，交织在一起，也越来越易产生干扰，这就需要将模糊的知识清晰化，含糊的知识准确化，相似的知识明确化。
（2）加强审题能力培养
如何在短时间内提高审题能力？教师要做到精讲，学生要做到精练，将审题能力的培养渗透到精讲精练当中。首先，教师要跳进题海，广泛搜索，精选试题，讲深讲透。教师每讲一题，都要引导学生仔细阅读题目，弄清题目中有哪些已知条件，哪些是显现条件，哪些是隐含条件，这些条件的作用是什么；弄清楚题目问的是什么，有几问；弄清楚已知条件与问题之间的内在联系是什么，等等。当学生得不出答案或得出错误答案时，不要急于告诉答案，而是引导学生反复审题，看看题中是否有已知条件被忽视，是否有隐含的已知条件未被挖掘出来。其次，要让学生跳出题海，少做题，做好题，题做细。每做一道题，都要善于总结，数学中的技巧和规律。当出现错误时，不要急于改正答案，而要先分析错误的原因。如果是审题不细，就要作为教训，在下次做题时注意纠正。这样，久而久之，学生的审题能力一定会得到提高。
（3）注重思维能力的培养
要在培养学生思维的全面性、深刻性、创新性上下功夫。需指出的是，提高思维能力，仍然离不开“精讲精练”。经常引导学生去分析，学生的思维自然而然就开阔了。
（4）教给学生解题方法
主要指解答题和证明题。特别是最后一题的解题方法要多训练—练题型，练技巧，练方法通过大量训练后，要注意总结提炼，得出一般解题方法。
正确认识分析考试成绩 篇10
目前,我们正处于大数据时代,数据库和信息技术发展迅猛,社会各个行业的数据收集和处理能力都得到非常大的提升,作为一种能从海量数据中提取有效信息并能为决策者提供支持的技术———数据挖掘,具有非常重要的理论和现实的意义。在金融、商业、农业等行业数据挖掘都有深度的应用,而且取得了很好的效果。但在教育教学中数据挖掘则应用比较少,而中职学校对学生的成绩进行管理则更少,学校对学生的学习成绩只是停留在录入和查询。学生各个课程的成绩之间存在有价值的信息,可以帮助学校提高教师的教学质量和学生的学习效率。本文将利用SQL Server2005智能数据库平台对学生成绩进行关联规则数据挖掘,挖掘课程与课程成绩之间的有效信息,从而更好地指导教师的教学,也为学生提高学习成绩提供参考。
2. 相关概念
关联规则(Association rule)可以用来发现事情之间的联系的,我们可以利用关联规则从一件事情的发生来推测另外一件事情的发生,从而掌握事物的发展规律。在数据挖掘中关联规则用于分析不同变量之间的关系程度(概率大小),例如利用关联规则挖掘超市中商品之间的关系和消费者的的购买行为,购买面包的
客户有30%同时购买了牛奶,则售货员可以将面包和牛奶摆放在一起,从而增加销售额[1]。
以上关系模式我们可以用关联规则的形式表示,假设I={I1,I2,...,Im}是项目的集合。D={t1,t2,...,tn}:D为n为客户交易的总集合,其中ti={Ij1,Ij2,...,Ijk}:ti代表第i为客户的交易数据。
支持度(Support)和信赖度(Confidence)是关联规则两个重要的参数。其中支持度是指A项目组与B项目组同时在集合D中出现的次数,除以集合D中元素的个数;从概率的角度来说,支持度就是同时发生A、B事件的概率。信赖度是指A项目组与B项目组同时在集合D中出现的次数,除以A项目组在集合D中出现的次数;从概率的角度来说,信赖度就是在A事件发生的情况下,B事件发生的概率。关联规则的支持度为30%意味着所分析的所有事物的30%同时购买了面包和牛奶。置信度为60%意味着购买面包的顾客60%也购买了牛奶。
3. 关联规则算法———Apriori算法
Apriori算法是一种挖掘布尔关联规则频繁项集算法,核心思想是通过候选集生成和情节的向下封闭检测两个阶段来挖掘频繁项集。Apriori作为数据挖掘中研究关系型法则的入门算法,应用非常广泛,例如分析网购用户购买行为推荐商品;在通讯服务中,为移动通信商提供业务决策支持;在教育教学管理中,应用Apriori规则能有效提高教学管理效率为。
Apriori使用一种称作逐层搜索迭代方法,k项集用于搜索(k+1)项集。首先,拖过扫描数据库,累积每个项的计数,并收集满足最小支持度的项,找出频繁1项集的集合。该集合记作L1。然后,L1用于找频繁2项集的集合L2,L2用于找L3,如此下去,直到不能找到频繁k项集。找每个Lk需要一次数据库全扫描[2]。
4. Apriori算法在中职学生考试成绩分析中的应用
4.1 确定挖掘对象
笔者选取15软件信息与服务专业的学生考试成绩为例,挖掘出课程之间的相互影响关系。
4.2 数据收集
以笔者所在学校学生考试成绩为例,收集看原始数据包含的信息有:姓名、学号、图像处理、动画制作、美术基础,共300条数据,如表1所示。
4.3 数据清理
在收集学生考试成绩的数据时,由于学生存在退学、转学或缺考等原因,学生成绩数据会出现空值,而这些无用的数据会影响数据挖掘的结果。采用清理技术来填补空缺的数据值来处理这些缺少属性值的属性。本文采用忽略元组的方法把没有参加考试学生及成绩数据不完整的记录删除掉。最后得到有效记录数285条。
4.4 转换数据
使用统一的格式标识成绩数据,便于数据挖掘。本文挖掘的是软件与信息服务专业的学生各门课程之间的优秀关系,使用关联规则挖掘成绩数据需要逻辑性数据,所以大于80分成绩定义属性为“优秀”,否则为“不优秀”,如表2所示。
4.5 利用Sql Server2005平台进行关联规则数据挖掘
微软公司智能数据库管理软件———SQL Server2005,它所有具有数据挖掘功能优于传统数据挖掘工具。SQL Server2005并非一个独立的应用程序,而是开发智能应用程序的平台,它在企业数据管理、开发者效率和BI等主要领域取得了显著进步[3]。
Microsoft关联规则算法专门用于关联分析,这种方法一般用于购物篮分析。给定一个大型销售数据库,关联规则算法是在大型数据集上进行快速训练的优化算法,也是处理其他问题的较好选择。
利用SQL Servver2005关联规则进行数据挖掘处理后,项集结果如下图1所示:
规则如图2所示:
依赖关系图如图3所示:
4.6 结果分析
通过取得的结果分析,我们可以发现这样一些规则:
(1)美术基础=不优秀->动画制作=不优秀
(2)美术基础=优秀->动画制作=优秀
(3)美术基础=优秀,平面图像处理=优秀->动画制作=优秀
把这些分析与日常教学结合起来,应用到实际,与教育上的一些基本现象吻合:
(1)动画制作需要有美术基础的支持,美术基础不好的学生,动画制作不会优秀
(2)动画制作,平面图像处理学得好的学生,美术基础会比较优秀
这表明美术基础成绩对动画制作有密切的关系,要提高学生的成绩,不同任课老师之间加强合作。因此,借助数据挖掘技术,可以全面分析班级、学校、地区的成绩状况,利用微软的SQLServer数据挖掘工具可以快速有效地实现上述数据挖掘功能。教学中可以利用数据挖掘得出的结果有针对性的进行教学试验和改革,对我们中职学校的教学质量的提升具有实际的意义。
摘要：学校课程与课程之间及课程设置与课程成绩之间存在着一定的联系,通过比较分析可以发现学生成绩背后所隐藏的有价值信息。本文借助SQL Server2005智能数据库工具,将Apriori算法应用在某中职学校学生成绩关联分析中,得出一些有应用价值的规则及结论,实现了对中职学生考试成绩的智能分析。
关键词：数据挖掘,Apriori,SQLServer
参考文献
[1]谢邦昌SQL Server2008 R2数据挖掘与商业智能中国水利电出版社2011.07
[2]Jiawei Han Micheline Kamber数据挖掘概念与技术机械工业出版社2012.03
高中物理考试成绩分析 篇11
上周三、四、五，高一、二级全体学生进行了期中考试。这次期中考试不用我们实习生监考，所以我们都很轻松，老师都放我们大假，自己做自己的事情。
但是，理科第一场考试就是物理，我们周三下午就要改物理试卷，其中我负责最后一道计算题的批改。在改卷的过程中，我发现学生在答题过程中的很多问题。一、粗心大意。例如：明明对的带正电荷写成了带电电荷。二、没有审题，硬背答案。因为最后一道大题和曾经的作业题有点相似，而且比较简单，很多同学没有审好题，直接把作业题的答案做在试卷上，导致第三小问失分。我觉得，这样的错真的错的很冤。三、格式不规范。很多同学在作答过程中，很多公式的表达不规范。虽然我改得比较松，还是给他们一点分，但是这样对学生是不好的。如果在真正的高考考试里面，很多时候会因为答题不规范导致失分，这也是比较冤的。四、没有画图，运动状况没有说明清楚。许多学生本来是很做的，答案也做得对，但是就是差那么一点东西，这些就是运动状况没有讲清楚。整道题的答案全是公式，运算，这样即使全对，但是没有适当的描述，也会导致失分。
地理期末考试成绩分析1 篇12
一、对试卷的评价
本次期中地理试卷共40个小题，100分。试题分两部分：第一部分为选择题，共40小题，60分。第二部分为综合题，共3小题，40分。
1、本次测试试题素材的选用和情景的创设能够紧扣教学内容；以问题为中心，突出考查了考生对基础主干知识的整体、综合把握程度；突出考查了考生综合分析问题、解决问题的能力；突出了地理学科特色―――地理图表的考查。
2、本次测试重点诊断学生地理学科基础知识、基本技能的现实水平，为学生今后地理学习建立一个参照的平台，找出差距，明确进一步提升的方向。
3、本次测试试题整体难度适当。在试卷的命制与答案的设计过程中强调依据《高中地理课程标准（试验）》和现行教材，命题充分考虑了学生的学习现状与水平。
二、问题分析
此次考试学生失分较多的原因，经过认真的思考，总结起来主要是以下几各方面造成的：
1、平时在上课中教师缺少认真分析学生，只注意教材内容，注意进度，并没有分析学生的接受能力和认知水平。在教辅资料的使用上，学生完成得较差，缺乏独立思考完成。
2、在上课过程中发现有相当一部分学生只是一味的完成教辅，对于课本知识的掌握没有兴趣，并不配合老师的教学，课下通过与这些同学沟通，发现主要是他们学习成绩差，缺乏学习兴趣，又不愿意付出辛苦，得过且过。
3、这次考试中学生对于综合题的答题也暴露了教学中的一些问题，学习和做题中缺乏总结，只是落实不够。造成学生不会答综合题，这与我们在设计达标训练题时，综合题过少，以及缺少方法总结栏目有关，这样久而久之学生概括能力和语言表达能力的提高受到了限制。
4、对于学过的知识没有及时给学生进行巩固，一味的赶进度，造成基础知识不扎实、不熟练，平时对学生的读图、识图、析图能力的培养力度不够强，没有从学生的长远利益角度出发。也是这次考试失分的原因。
三、改进措施：
为了改进教学，准备从以下方面入手进行改进：
1、备课时时，增加情景设置，尽量选取学生身边的、有兴趣的例子进行教学，吸引学生的注意力，转移他们的其他兴趣，尽量让学生全身心地投入到课堂，对必要的知识做好链接。多选取一些有代表性的综合题，让学生在高二就多接触一些高考试题，鼓励学生及时总结答题技巧，经常锻炼，就会有成效。
2、注重学习方法的指导，指导学生及时做好归纳总结。继续加强对学生读图、析图能力的培养，加强对选择题的训练力度和强度，培养学生良好的答题习惯，鼓励学生既要勤学又要好问，及时解决疑难问题。
3、继续做好集体教研，研究课程标准，根据学生实际情况来对课本加以处理，不断丰富教法，要改进教学方式。充分发挥 “师生互动”、“生生互动”，把学生的集体智慧充分发挥出来，让学生多动脑、动手、动口。
4、在平时的训练中要培养学生答题规范。训练学生答题的规范性，要训练学生用准确、规范的地理学科语言去表述。本次测试反映出不少学生答题没有针对性，缺乏关键词，或者语言不简洁，往往答了很多内容实际上只答了一个方面，甚至还有学生出现错别字。所以在以后的教学中，要十分重视训练学生规范化的答题与书写。
5、在课堂教学中要做到夯实基础。在课堂教学中，要充分关注基础知识和基本技能的过关。教师要引导和帮助学生构建知识体系，对知识点逐点过关工作，要反复抓、抓反复，这是进一步提升能力的基础。
6、在课堂教学中要强化图表教学。要加强学生的读图、析图能力，从资料中获取信息的能力。本次测试中反映了学生这方面能力比较的薄弱，学生失分较多。在以后的教学中，这方面要加强。让学生学会从地理图像、背景资料中能正确获取信息，处理信息，并进一步能准确的转到题目的答案中。
正确认识分析考试成绩 篇13
关键词：信息技术课程,聚类分析,Clementine,K-Means聚类
0、引言
考试是检验初中信息技术课程教学目标的是否实现的重要环节, 也是评估教学质量的重要依据。历年来的考试积累了大量的学生考试数据, 利用这些数据对考试进行深入的分析, 可测定学生的学习效果, 及时发现其中问题, 为调整教学方法, 提高教学水平提供有益参考。但影响初中信息技术课程成绩的因素较为复杂, 定性因素与定量因素并存, 传统的对试卷所作的信度、效度、区分度等分析, 通常难以发现其中隐藏的规律, 找到影响学生学习成绩的关键因素[1]。聚类是深层次的数据信息分析方法, 是一种重要的数据挖掘方法。基于聚类的考试分析可以将成绩特征相同的考生聚集为一类, 从而更加客观和准确地揭示考生的知识和能力水平, 可得到传统的试卷分析难以发现的现象和规律, 对于个性化教学和素质教育有较大的指导意义和推广价值[2,3]。本文采用Clementine软件中的K-Means聚类模块对学生考试试卷成绩进行分类评价, 提出了采用可视化的数据挖掘工具处理初中信息技术课程考试数据的解决方法, 并通过实例验证其有效性。
1、聚类模型与软件
1.1 K-Means聚类算法
聚类分析是数据挖掘领域最常用的方法之一, 由聚类生成的簇是一组数据对象的集合, 同一簇中的对象尽可能相似, 而不同簇中的对象尽可能相异, 通过聚类, 人们可以发现数据分布的一些特征[4]。K-Means算法是一种简单的无监督学习算法, 该算法简单、快速、高效, 在处理大数据集时可伸缩性较好, 是一种理论上可靠、应用上高效的聚类算法。其算法的主要思想是:首先随机地选择k个对象, 每个对象代表一个簇的初始均值或中心, 对剩余的每个对象根据其与各个簇均值的距离将它指派到最相似的簇, 然后计算每个簇的新均值, 这个过程不断重复, 直到准则函数收敛。具体的算法如下:
1) 对于给定大小为n的数据集, 令I=1, 选取k个初始聚类中心Zj (I) , j=1, 2, 3, …, k;
2) 计算每个数据对象与聚类中心的距离D (xi, Zj (I) ) , 其中i=1, 2, 3, …, k, 如果满足D (xi, Zk (I) ) =min D (xi, Zj (I) , 则wk←wk∪{xi};
3) 计算k个新的聚类中心, ;
4) 判断:若Zj (I+1) ≠Zj (I) , j=1, 2, 3, …, k, 则I=I+1, 返回步骤2, 否则算法结束。
1.2 应用于试卷聚类分析的Clementine软件
对试卷进行聚类分析工作量巨大, 通常借用数据挖掘软件来实现。目前市面在售的数据挖掘软件种类较多, 主流的有SAS公司的Enterprise Mine、IBM公司的Intelligent Miner, Oracle公司的Darwin等, 它们功能完善, 处理能力强, 但通常以编程为主, 非统计专业的人员掌握起来较为困难。SPSS公司的Clementine是一款可视化的数据挖掘软件, 它拥有以下特点[5]:
1) 丰富和有效的模型算法。Clementine包含了数据的可视化、预测、分类、聚类、关联、序列等的数据挖掘方法, 而且提供机器学习和许多相关统计模型, 使数据挖掘的结果更具有可靠性与精确性;
2) 支持数据挖掘建模的全流程。从数据理解、数据准备、建立模型、模型评估到最终结果部署的数据挖掘全过程Clementine均可实现, 此外Clementine还支持数据挖掘的CRISP-DM行业标准;
3) 具有可视化操作界面, 简单易用, 分析结果直观易懂, 图形功能强;
正是由于Clementine这些特性, 使得数据挖掘过程更加直观且具有交互性, 非常适合于初中教师对试卷进行分析, 故本文选用Clementine作为聚类分析的主要工具。
2、分析的步骤与方法
本文结合应用实例介绍基于Clementine的数据挖掘全过程[6]。
2.1 数据预处理
数据的预处理是数据挖掘过程中重要的环节, 本研究以广东省河源市龙川县J初级中学九年级 (1) 班的2010-2011学年度第二学期的信息技术课程的各次阶段性考试成绩作为原始数据。首先, 将各次考试的成绩表从学校的教务系统中导出, 转换为Excel格式。成绩表的含有以下主要字段:No为“学生学号”, x1为“信息技术基础知识”科目成绩, x2为“操作系统简介”科目成绩, x3为“文字处理的基本方法”科目成绩, x4为“网络基础及其应用”科目成绩, x5为“电子表格”科目成绩。对数据进行清理, 主要的工作有:
1) 补充缺失值。对退学、转学、休学、缺考造成的数据确实采用平均值法, 以该科目的平均分数填充。
2) 进行数据转换。数据转换主要是对数据进行规格化操作, 将数据变成统一的格式。由于x1为“信息技术基础知识”科目的成绩采用的是定性评价, 采用“优秀”、“良好”等五个等级进行评价, 在进行聚类分析时需将其转换为数值型数据, 即百分制数据。因此, 需将上述五个等级的数据按照以下规则进行转换, 将“优秀”转换为“95”, “良好”转换为“85”, “中等”转换为“75”, “合格”转换为“65”, “不合格”转换为“50”.
3) 规范化数据。运用最小—最大规范化方法对数据进行规范化处理, 将数据映射到[0, 1]区间, 计算公式如下。
其中:
max{xi}——为该科目的最高分;
mix{xi}——为该科目的最低分;
完成数据预处理步骤后得到的数据如表1所示。
2.2 基于Clementine的K-Means聚类
1) 读入数据
选择Clementine的Sources|Excel|Data, 在Data选项页中通过Import File输入框选定Excel格式的“成绩表.xls”文件;在Types选项页中指定各聚类变量进入方向为“In” (即所有变量都参与到聚类中来) 并点击Read Values按钮, 将所有数据读入。
2) K-Means模型设置
选择Clementine的Sources|Modeling|K-Means, 将K-Means模型节点添加进数据流来。双击K-Means图标, 在弹出的对话框中选择Model选项页, 对该选项页中的参数做以下设置:
Number of clusters框:指定聚类数目, 这里指定为3类;
Generate distance field选项:选中该选项, 表示将输出各样本与所属类中心点的距离;
Show cluster proximity选项:选中该选项, 表示将输出各个类中心点间的距离。
继续选择对话框中的Expert选项页, 对该选项页中的参数做以下设置:
Mode选项:选择Expert模式, 表示将进行高级模式的选择;
Stop on选项:选中custom选项修改迭代终止的条件。其中, 在Maximum iterations框中指定最大迭代次数, 当迭代次数等于该值时停止聚类;或在Change tolerance框中指定一个值, 当最大的类中心偏移量小于该值时停止聚类, 满足两个条件中的一个即停止聚类。指定最大迭代次数为20次。
3) 执行和输出
设置完成后, 点击Clementine的Sources|Modeling K-Means选项页中的Execute按钮, 即可得到执行并观察到结果。也可将执行结果添加到数据流中, 方法是选择Clementine的Output|Table, 添加一个Table对象, 执行后可观察到直接的输出结果。
2.3 结果分析
Clementine采用K-Means聚类算法将成绩表中的115位学生进行聚类划分, 聚类在Viewer选项卡中以图形矩阵的形式显示出各类各变量的特征, 结果见图1。图1中以饼图显示了各类所包含的样本比例, 以柱形图反映了类内相应变量平均值的大小。图1还显示了有效性检验的情况, 由于聚类的变量均是数值型, Clementine采用F检验方法进行方差分析, 零假设是各类聚类变量的均值无显著差异, 若检验统计量的概率-P值小于0.05, 则认为该类相应聚类变量的均值存在显著差异, 该变量对识别类有重要意义, 用红色五边形表示出来。
聚类的结果表明:
1) 簇1中的学生都是考试成绩中等的, 簇2中的学生考试成绩较高, 簇3中的学生考试成绩较差。簇1中包含76条记录, 占总数的66.1%;簇2中包含26条记录, 占总数的22.6%;簇3中包含12条记录, 占总数的10.4%。可见大部分的学生信息技术课程考试成绩处于中等水平, 成绩较高的学生偏少, 而成绩较差的学生比率相对较高。这主要是由于该中学的学生大多来源于山区农村, 生源所在地信息基础建设薄弱, 计算机等信息技术设备不普及, 造成学生信息技术应用水平基础较差, 建议当地政府应该加强对农村人口, 特别是农村留守青少年学生的信息技术普及工作。
2) 各簇内变量x1 (即“信息技术基础知识”变量) 的均值偏高, 而变量x2~x5的均值显著偏低, 这表明该中学的信息技术教学在理论课程教学方面比较重视, 而在诸如“文字处理”等信息技术应用教学方面较为薄弱, 存在着“重理论、轻实践”的倾向。建议该校加强信息技术应用方面教学, 特别是应开放机房, 增加学生上机课时, 鼓励并监督学生上机自主学习。
3) 各变量在各簇中的显著程度均较大, 表明学生对各科目的学习分化程度较高, 差异显著, 建议该校加强对差生的辅导, 或采取有针对性的分层教学, 因材施教, 缩小学生间的成绩差距, 以利于整体水平上的提高。
3、结语
本文采用Clementine软件中的K-Means聚类模块对学生考试试卷成绩进行分类评价, 结果表明, 该方法可将成绩特征相同的考生聚集为一类, 易于客观和准确地揭示考生的知识和能力水平。采用方法的整个数据挖掘过程直观, 交互性强, 初中教师易于学习和掌握, 具有较高的实用性, 有较大的指导意义和推广价值。Clementine数据挖掘工具还提供了关联分析、人工神经网络预测、决策树等模型、算法, 采用这些模型算法对考试成绩展开分析将是一个值得深入研究与探讨的课题。
参考文献
[1].吕岚, 林玉连.数据挖掘技术在教学管理中的应用—以对某中学高中文科综合考试成绩进行聚类分析为例[J].软件导刊, 2008, 7 (10) :106-108.
[2].葛庆龙.SPSS的聚类分析功能在试卷分析中的应用[J].统计教育, 2008 (1) :53-54.
[3].董萍.聚类分析在教学评价中的应用[J].湖南工程学院学报, 2010, 20 (1) :74-77.
[4].陈寿文.基于面向对象思想KMeans算法实现[J].滁州学院学报, 2008, 10 (3) :42-44.
[5].岳小婷.数据挖掘工具Clementine应用[J].牡丹江大学学报, 2007, 16 (4) :103-105.