时间：2022-09-02 15:00:29
关键词：大学；成绩分析；教与学
中图分类号：
G4
文献标识码：A
文章编号：1672.3198（2013）03.0135.03
1引言
大学校园是大学生学习专业知识，完善自身能力的殿堂，然而在各大学高校中，大学生对学习的积极性不高，补考重修的现象极其普遍。试卷中课堂上多次讲过的理论知识，答案正确率却很低。通过对大学生试卷答题成绩的分析，研究试卷得分的相互关系并追溯其根本的原因，可以充分了解到大学教与学的现状。对这种现状进行反思，找到能够改进的方法，为教师提高教学质量，学生改变学习态度提供借鉴，具有重大的现实意义。
2概述
2.1基本情况
我们主要针对A学校的两个专业中的四个班的宏观经济学成绩进行分析。其中b、c班学生的专业是金融学，共有81人（简称金融班），d、e班是国际贸易专业，共有77人（简称国贸班）。不同专业的四个班人数相仿，都属于经济类专业，并且由同一个老师教授，具有可比的基础。据了解，金融班与国贸班的上课情况有一定的区别，与国贸班相比，金融班大部分学生都按时上课，上课与老师互动较多，回答问题积极且作业完成较好。这些表现都体现在平时成绩中。宏观经济学总评成绩根据试卷总分的70%与平时成绩的30%总和进行计算，最终的结果作为衡量学生是否挂科的基础。
2.2主要研究内容
学习成绩是考核学生学习结果的主要方法，而学习结果受到客观因素即课堂环境，教师传授知识程度，也受内在因素个人学习态度等的影响。本研究首先实地考察了两个班的课堂情况，结合授课老师的评价，对两个班级的课堂的整体情况进行了解，接着通过对学生最后的学习成绩与课堂整体教学情形、知识接受情况、学生学习态度、挂科率、男女生差异之间关系的分析，得出教学中的几点现状和相关的结论并分享几点启示。
3实证分析
3.1研究假设
由于不同班级学生组合的差异，在课堂上不同的班级与老师的互动性往往不同。而我们认为这种现象最终将会体现在不同班级学习成绩方面的差异上。因此假定：H1：课堂互动性强的班级总体成绩较好。另外，由于个人因素对学生成绩的影响较为重要，比如到课率、上课思考问题的程度、课后思考、课后预习复习情况等。而课后的情况收集困难，并且可信度不易测量，在本研究中，我们把相比更为客观的到课率、学生上课回答问题的积极性作为考核学生平时表现的平时成绩，即作为衡量学生学习态度的主要标准；把试卷卷面总分作为衡量学生课程学习情况的具体表现；而把试卷中几乎每节课都讲到过且进行详细总结的论述题的得分作为一个具体的知识板块考核学生接受知识的程度，并假设论述题知识模块掌握程度中等及以上的学生超过60%，则认为大学生知识接受程度高；总评成绩综合考虑了总分与平时成绩，且小于60分判定为挂科，因此把总评成绩作为是否挂科的标准。综上所述，我们假定：H2：大学生知识接受程度很高。H3：学生的卷面总分与平时成绩正相关。H4：平时成绩优秀的学生基本不会挂科。由于男女学生的教学环境相同，并且考试试卷是同一的，我们假设：H5：男女生学习成绩差异不显著。
3.2样本的选取
我们选择A大学的金融班79份，国贸班71份试卷共150份宏观经济学试卷成绩作为有效样本，其中剔除了补考和重考的8份试卷。利用SPSS 19.0统计分析软件进行实证分析，以此证明我们的假设是否成立。
3.3统计结果及分析
3.3.1两个班级的试卷总分差异分析
据表1，金融班的平均成绩大于国贸班的平均成绩，说明金融班的成绩总体水平高于国贸班；而标准差小于国贸班的标准差，说明金融班总分的离散程度相比国贸班比较小，学生成绩总体比较均衡。由此可以看出，课堂互动对班级的总体成绩会有一定的影响，课堂互动好的班级会有更好的考试成绩结果。证明原假设成立。
3.3.2论述题的总体得分分析
首先对论述题的总体情况进行描述性统计。得出的结果如下表：
从表中可以看出，论述题得分均值小于6（总分为10分），说明学生在这道题的成绩普遍偏低，偏度为负数，说明论述题的正态分布图往左偏，总体来看，得分低的学生数大于得分高的学生数。
由于论述题在试卷上的赋分值为10分，在总分为100分的试卷里占分比10%。考虑到可能的问题难易程度，我们不采用单纯的6分制为及格分的形式，而把论述题得分占学生试卷得分的比例作为得分情况（表3）的一个关键因素。根据论述题在试卷中赋分的比例，我们认为若某个学生的论述题得分大于或等于6分，且占试卷总分比例（设为a）大于或等于10%，则认为他的论述题这个知识模块掌握的好，而低于6分，且比例低于10%，则说明他这个知识模块掌握的不好。根据统计：
很容易看出，论述题知识模块掌握的不好的学生所占比重明显比掌握程度好的学生高。掌握程度不好的学生比例超过40%，说明学生的知识接受程度没有达到高水平。否定原假设。
3.3.3学生总分与平时成绩的关系分析
根据A班授课老师的打分标准，首先对平时成绩的情况进行频度的统计（表4）：
可以看到平时成绩大于等于85分的比例达到76.7%，说明平时成绩高分比较多，我们认为，平时成绩大于或等于85分的学生学习态度比较好，平时成绩属于正常的区间，而小于85分的同学学习态度差，平时成绩偏低。经过P-P图和Q-Q图的检验，发现两类学生平时成绩和总分基本服从正态分布，因此分别对这两类学生平时成绩和总分的相关性进行Pearson相关度检验：
（1）学习态度差的平时成绩与总分相关性检验。
结果发现，学习态度差的学生平时成绩与总分存在着高度显著的正相关关系，且Sig=0
在此基础上，对学习态度差的学生平时成绩与总分进行一元线性回归，得到回归系数表：
可以看出，学习态度好的学生平时成绩与总分也是正相关的，Sig=0.014
在相关性分析的基础上，对学习态度好的学生的平时成绩和总分进行线性拟合，发现线性和曲线拟合度都比较差。说明它们之间的线性关系并非很明显。
然而，对学习态度好的学生总分进行频率分析：
可以看出，学习态度好的学生总分低于60分的学生只占其中的13.9%，说明学习态度好的学生基本上成绩都比较好，只有小部分可能因为理解不透彻，缺乏有效的复习等其他原因，考试成绩低于60分。
总体来看，不论是对学习态度好的学生还是学习态度差的学生，学生的总分都与平时成绩有着正相关的关系。并且学习态度差的学生的平时成绩与总分之间还存在着一元线性关系。这也证明第二个假设成立。
3.3.4平时成绩与挂科的关系分析
由于授课老师对学生的总评成绩往往参考平时成绩，并且按照一定的比例进行计算最后的总评分。因此平时成绩毫无疑问对总评成绩产生很大的影响。为了分析两种不同类型学生的最后可能挂科的情况，仍然对它们之间的关系进行区别分析。
根据表11和表12的对比，学习态度差的学生总评成绩中有17.1%小于60分，说明学习态度差有将近1/5的学生可能会挂科，而学习态度好，平时成绩比较高的学生，尽管其中有13.9%的学生总分小于60分，但根据总评成绩的比例平分，最终却没有人挂科。虽然这只是这4个班级的具体情况，但至少我们可以得出：学习态度好的学生基本上不会挂科的结论，证明原假设。
由表14知，男生赋值为1，女生赋值为2，方差的Levene的F检验Sig.值为0.015
4 结论与启示
4.1结论
（1）课堂互动对学生成绩存在影响。分析表明，课堂互动好的班级学生学习效果相对较好。
（2）大学生的知识接受程度现状并不理想。课堂多次讲述的知识点掌握程度不高。
（3）学生的学习成绩与平时成绩存在着正相关关系。且学习态度差的学生，平时成绩与学习成绩相关高度显著，且存在一元线性关系；而学习态度好的学生学习成绩也会受到平时成绩的影响，但线性关系不明显。
（4）学习态度差的同学挂科机率较大，而学习态度好的学生基本不会挂科。
（5）大学男女生学习成绩存在显著差异，女生成绩稍优于男生。
4.2相关启示
（1）改进教学模式。课堂上应形成教学互动的形式。传统教学多数是课堂上“讲解―接受”、“示范―模仿”的模式，这种模式从中学以来在大学还没有得到实质的改变。而这种模式往往不能激发学生上课的积极性，课堂互动很难调动起来。而大学是一个鼓励学生创新式思维的地方，教学的功能是学生通过学习获得更加适应社会的能力，重点应该突出学生而非教师。因此在教学的过程中，应该消除以简单的知识传授和应付考试为满足的教学方式，教师要注意激发学生学习的积极性，同时关注促进学生逐步提高主体意识。例如，可以通过合作学习模式，即学生经过分组，让学生在学习过程中充分利用所学的知识，达到老师所要求的课堂内及课堂外的小组学习目标。这样在考察学生知识的同时，也能锻炼小组之间的合作、协调能力，提高每个学生的整体参与度。
（2）改革成绩考核结构。在研究的过程中，我们发现目前大多数学校的评分标准中，最终试卷考试的成绩占有绝大部分比重，平时成绩也主要集中在出勤、课堂表现和作业上，很难考察到课后学习的情况，因此很多大学生平时学习不努力，直到考试之前的临时抱佛脚现象比较严重。改革现有的成绩考核模式也显得比较迫切，比如增加课堂内考核，小组任务考核、期末知识答辩考核等平时考核的比例和范围，把成绩的最终控制改革成为过程控制，根本上改变“一考定成绩”的模式；期末试卷考试更加注重知识与理论相结合的考核，根据课程实际情况灵活选择开卷与闭卷的形式等。
（3）大学生应该注重端正学习态度。由于学生自中学以来长期在教师督促下学习，形成了对待学习主动性不高的习惯，而在学习环境相对宽松、老师督促较少的情况下，大学生们普遍内源性学习动力不足，抱着“60分万岁”的态度对待课程的学习。因此自主学习、端正学习态度是现在大学生必须重视的问题。根据对学习态度与挂科之间关系的分析，也为学习态度重要性提供了理论依据。而针对这种情况，学校应努力提高大学生对学习的认识。如：通过思想素质教育，让大学生们认识到学习是自身技能提升的重要手段，并以报告会等形式引导大学生转变中学的学习模式。大学生个人应认识到大学学习对自身完善的价值，端正学习态度并持有不断吸收新知识的心态才能不虚度青春。
参考文献
[关键词] 助理全科医师；试卷分析；信度；难度系数；区别度
[中图分类号] R-4 [文献标识码] C [文章编号] 1673-9701（2017）02-0125-03
Brief introduction to commonly used indicators of assistant general practitioner's examination paper
ZHANG Donghai1 ZHAO Liuzhuang2 GANG Jun3 XU Deying4 LIU Shuang3 MA Xiuhua2
1.Department of Gastroenterology， Daxing Hospital， Capital Medical University， Beijing 102600， China； 2.Office of Hospital， Daxing Hospital， Capital Medical University， Beijing 102600， China； 3.Department of Science and Education， Daxing Hospital， Capital Medical University， Beijing 102600， China； 4.General Practice and Continuing Education of Capital Medical Unicersity School， Beijing 100069， China
[Abstract] Eight indicators are used in evaluating examination quality， including reliability， validity， difficulty， discrimination testing and average marks， standard deviation， score distribution， grade. Commonly used methods for the above indexes which are suitable for general graduation examination paper analysis would be introduced briefly.
[Key words] Assistant general practitioners； Examination paper analysis； Reliability； Difficulty coefficient； Difference degree
试卷分析是针对大量的成绩数据进行统计、计算、分析，进而得出科学结论的过程。试卷分析属于“教育测量学”的范畴。通过试卷分析可能提炼出诸多对考试质量进行评价的数据，此时试卷就不是单纯地“考试”，而是变（升华）为“试卷分析”。通过试卷分析所得到的比较科学的分析结果，可以进一步展开对教学活动评价，了解教学质量以及学生的学习质量（如对知识的掌握程度）等[1-7]。评价考试质量常用8个指标，包括涉及试卷的信度以及效度、难度、区分度，还包括平均分数以及标准差、分数分布状态、成绩[8-10]。对于上述指标进行分析的方法学较多、有的较为繁杂。我们曾做过相应试卷分析工作[11，12]，现结合工作体会将适合结业试卷分析的一般常用方法做一简介。
1 主要涉及试卷质量指标（信度、效度、难度、区分度）的一般分析方法[8，13-14]
1.1 试卷试题难度分析的常用具体方法
难度系数（P）通常是指试卷以及试题的难易程度，可以反映或评价大部分学生对该试题或试卷知识点的掌握程度。难度系数分析应该包括试题难度系数与试卷难度系数两部分，仅进行试卷难度系数分析不易找出具体问题（即总成绩可能掩盖具体得分点）。
1.1.1 试卷总体难度分析的常用方法 试卷整体难度一般以0.6～0.8为宜。方法1：难度系数（P）=试卷的平均得分÷该试卷的满分值。如：试卷平均分为75分，该试卷满分为100分，则P=0.75。该方法较为粗糙，故较少采用。方法2：试卷难度系数（P）=（考试成绩前27%学生的得分之和+考试成绩后27%学生的得分之和）/两组总人数满分之和（考试成绩前27%学生指考试成绩排名在前27%的学生，将这些学生的成绩相加即为得分之和；考试成绩排名在后27%的学员以此类推）。
1.1.2 试题难度系数（P）常用计算公式 方法1：难度系数=试题的平均得分÷该题的满分值。方法2：难度系数=该题的总得分÷该题的满分值。满分值是指：参加考试人数×该题卷面的分值。如果所有试题均采用1分制（即：满分100分，试题100道，每道1分；不采用扣分制），则该题得满分值就是参考人数。所得结果也是该题的答题正确率。此时用方法2就较为方便。
1.2 区别度分析的具体方法学
区别度（D）是指能够区分考试（测验）成绩好的学生和考试（测验）成绩差的学生的指标，一般通过计算高分数段和低分数段学生的难度系数而得出。要同时分析试题区别度数与试卷区别度，单独分析试卷区别度易于掩盖试题的区别指数，误导选用试题。区别度越高，区分能力越强。但是，在结业考试中允许D=0的试题出现。一般以
1.3 试卷信度分析的具体方法学
试卷信度（α）评价该试卷检测结果的可靠程度、可重复性的指标，即为评价被测者在测试中的实际测量值与真实能力是否一致性的指标。最好的试卷信度应该在0.9以上，若低于0.7以下则不甚可靠。计算方法如下。
1.3.1 克朗巴赫公式[Cronbach系数（α）] （α）= 试题数/试题数-1×[（所有被测者第i题的方差-所有被测者总分的方差）/所有被测者第i题的方差]。该方法适用于非选择题以及多值计分题（即：试卷试题的类型较多、各题分值不同，如包括多选题、是非题、问答题等）。计算过程较为复杂，需要每道试题计算后得出结果，该方法应用较多。
1.3.2 库德-理查逊信度（简化）公式 适合用于每题1分的选择题（即试题计分为1分或0分的试题）。信度系数=[n（s-1）2-X（n-X）]/[（n-1）s2]（计算较为简单）。（n为卷面满分成绩，X为平均总分，s为标准差）[11]。该方法最大的好处是不需要逐题计算通过率。
1.3.3 库德-理查逊信度（简化）公式的进一步简化 计算较为简单。此公式适用于所有试题为每题1分选择题的试卷。信度系数=[K/（K-1）]{1-[X（K-X）/Ks2]}。K为测题的数目，X为平均总分，s为标准差）[5]。
1.3.4 相关系数（R）计算[10] 该方法计算较为复杂。具体公式可以参考相关文献。
1.4 试卷效度分析
效度用于评判测量的正确性、有效性（反映测量到的与所要测量的二者之间的符合程度）[5，6，8，14-15]。如果将测验总分看作是内部效标，则该测题的区分度也就是该测题的效度（即内部效标的效度）[5，6，8，14]。所以，如果仅分析试卷本身只要有区别度即可。因此，在多数的研究中没有计算“效度”[1，3，7，11]。其他获得效度的方法如下。
1.4.1 相关系数（R）计算 基本方法是通过计算两门性质相近学科、或同一学科前后两次考试成绩的相关系数（R）来评价此次考试成绩的有效性。
1.4.2 百分一致法 按考试成绩将学生分为高、中、低3组，用各个试题中高、低分组之差除以相应的满分，即可得出此题的效度值。这实际上雷同于“区分度计算”方式，仅适应于本试卷的检测[16]。
1.5 试题难度系数（P）与区别度（D）之间的关系
P值越大则说明试题难度越小（内容为多数学生掌握），P值越小说明试题难度越大（多数学生未掌握），此两种情况试卷或试题的区别度均较差；要有较好的区别度，试题难度应适中。
较易试题的难度系数≥0.7；0.4
2 主要体现学生成绩的分析指标（成绩、平均分数、标准差、分布状态）[5，6，10，13，14]
2.1 成绩
即考生试卷的总得分。这是基本原始数据，是所有数据分析的基础数据，必须仔细输入。
2.2 平均分数
是最直观的集中量数。一般认为平均分数的最佳数值为75（百分制）。
2.3 标准差（s）
例如，甲班与乙班的考试平均分数相近但分数分布差异明显，则不能说两个班级的成绩相近。此时不仅要考虑到平均分数，还要计算分数的离散程度（简单可以理解为“分数分布情况”，学术名称――差异量数）。常用的差异量数有多种，经常采用的差异量数是标准差。计算公式可以在统计学教材查找到。计算标准差，理论上讲学生人数越多越好。一般认为：标准差≤10即能符合要求。标准差过大说明全班分数差异过大，需要教师予以注意；但过小则信度下降，区别度下降，标准差也可用于信度计算。
2.4 分布状态
简单理解就是看整个班级（年级）学生的成绩分布情况。一般要求是正态分布，结业考试可以允许一定的正偏态分布，但绝不能完全一边倒。一般习惯是利用成绩分布曲线分析学生的考试成绩（纵坐标为学生人数，横坐标为分数），可以直观的下结论（定性分析）；如果要进行定量分析，则需进一步计算偏态量数及峰态量数[10]。
试卷分析的方法学较多，本文仅介绍较为简单、易于掌握的部分。利用试卷分析结果，可以评价教学效果，但其评价的基础是要有高质量的“试卷”（难易程度适当、知识点掌握的较好），这同样涉及教与学两方面的努力。试卷分析仅仅是手段而已，也可称为是教育测量的工具。在进行试卷分析的准备过程中，首先要编制适合测试对象的“试卷”：编制试卷则要根据测验目的进行，最基本的是要依据测验功能决定是进行能力倾向测验（学生的潜在能力如何？）是学业成绩测验（考察学生经过教育教学过程后学业成绩的掌握情况，也称“考试”）。进一步，则要根据培养目标进行分数解释，如果是“目标参照性测验”则其及格就是最基本的教学要求水平参照点，分数愈高说明达标的完满程度愈高；如果是“常模参照性测验”，即测验目的是鉴别性测验（优选，如高考），则测验的难度就要适当增加以利于选拔。结业测验一般是“目标参照性测验”，本文介绍的简便方法学适用于“目标参照性测验”。
研究结业考核标准与模式是不断探讨的课题[17]，结业试卷分析不仅可以评价本次考核内容的学生掌握情况、教师教学效果，同时也可以评价不同教学单位在教授同一课程时其间教学效果的差异性[18]。“3+2”助理全科医师培训[19-21]是一项新的工作，我们在其中的《临床综合课程》教学实践、教学管理中，纳入试卷分析体系作为评价整体教学水平、发现不同教学单位教学差异点的手段之一[8，9]，取得了较好的效果，不仅了解了教学效果，同时也为提出新的教学思路提供启发点，为集体备课提供了具体依据。因此，掌握试卷分析方法学，既是教师的基本功（特别是高校教师），也是教学管理部门应该熟悉的管理内容与管理技术。
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关键词:分析系统;诊断方法;科学测量方法
中图分类号:TP311文献标识码:A文章编号:1009-3044(2009)36-10280-03
The Exploitation on Students' Score Quality Analysis
SHEN Jian, YE Fu-jun
(Zhejiang University of Media & Communications, School of Film & Television Art, Hangzhou 310018, China)
Abstract: The paper builds an analytical system on the students' score quality part and paper analysis part, and makes a diagnostic classification on students' score using tree, so that teachers can grasp the structural problems in what students have learned more accurately. Consequently, it can have some directive functions on education in the future. It can provides measurable scientific basis for adjusting the teaching content in a timely manner and improving the quality of teaching.
Key words: analytical system; diagnostic method; scientific measurement
考试作为一种教育测量的术语,是对教学效果最直接的测量,其公正性、权威性、有效性是毋需置疑的。为使考试科学化,必须以教育测量为基础,具体地说,教育测量就是研究考试从命题、阅卷、分析到评价等一系列工作的全过程。它从教育学的微观范畴,以客观的定量分析代替传统考试方法的主观分析,为测量和考试提供了测量工具以及评价工具的理论和模式。
学生考试是对学生掌握这门课的情况的综合全面的考察,它能够反映出学生学习这门课的整体状况以及教师授课的情况以及教学效果,故很有必要对其进行分析。现在学校考试结束后,虽要求任课老师写考试质量分析表,但究其效果,还是流于形式,还只是停留在完成工作任务而已,对被测试主体学生而言,考完及格就结束,对教学主体教师而言,带着主观分析的结论写完分析表,交上试卷也就结束,至于学生真正的学习问题所在,对日后的教学的指导意义,教学内容是否合适,是非需要调整,这些都没进行科学性的深究,即使是对成绩结果显然非正态分布的情形也是如此。长期以往,势必对教学发展和教学效果产生影响,对学生的学习效果也将产生影响。由此,本人就考试质量分析进行了研究,并建立了相应的成绩质量分析系统。
1 考试成绩质量分析系统模型
整个质量分析系统分为两大模块:成绩分析模块和试卷分析模块,如图1所示。
本文的成绩质量分析系统,是建立在目前我校的试卷统一采用新的试卷格式的前提下,每份试卷都有各大题的得分栏,这也为我们进行成绩的分析带来了简便和实用性,因为我们的成绩分析模块是建立在学生对学科的不同类型知识的掌握情况进行分析。事实上,若有了这一分析模块后,教师日后在出卷时完全可以把自己的出卷思路稍作调整,从而经过分析,就能得到学生在哪一类型的知识掌握有欠缺,为日后教学内容和时间安排上进行适当调整起到一定的指导作用。
系统主要包括学生成绩输入模块、班级总分成绩分析、分类成绩分析、分类成绩类型结论、试卷质量分析等模块,各模块的功能如下:
学生成绩输入模块包括两部分,一部分是按照各类型知识的得分进行输入,另一部分是按照总分进行输入。
班级总分成绩分析模块是对班级的平均分、最高分、最低分、及格率、不及格率、标准差、偏度、峰度、总分是否正态分布情况进行分析,并列出学生所处班级的情况,可打印输出上述列表。
分类成绩分析模块是对不同类型的知识进行标准差、偏度、峰度、总分是否符合正态分布情况进行分析,从而判断出哪种类型的成绩偏差最大,以便于日后的教学内容进行调整。
分类成绩类型结论模块是对各类成绩的直方图进行分类并诊断,采用决策树,对其直方图分类归属,最后得出相应的诊断结论。
试卷质量分析模块将对试卷进行各项指标的分析。若学生的成绩在上述分析的基础上,成绩分布程非正态,则可对不同类型的得分情况进行更细致的分析,可输入不同能力的每一组中的学生各道试题的分数,计算试卷的难度、区分度、信度、效度各个数量指标,从而确定试卷的有效性和可信度,当然,也可只对各类型的得分情况进行分析,同时,若是正态分布的学生成绩,也可进行相应的分析。
2 成绩分析运用的算法及诊断性分类
在成绩分析运用中,我们把学生的成绩按其所属的类型的不同分为理论知识型、简单应用型、综合应用型三大类,对它们进行分析的同时,都和总分的分析情况相比较,以便于比较出哪类知识和总分的偏差较大,具体的算法公式简要举例如下:
对成绩的正态性分析:
设
注:n表示学生人数,xi为第i个学生成绩。把学生成绩进行分类,每隔10分划为一个区间,记为(ai-1,ai],i=1,2,…,n。令fi表示频数,i=1,2,…,n,建立频数表。皮尔逊非参数检验取公式如下:
其中r为区间数。
,i=1,2,…,n。
在上述基础上,我们分析了学生成绩的不同能力直方图与正态分布图之间的比较,由于直方图的结果往往和正态分布会有一定的差别,而且不同类型反映出来的教学结果也会不同,故对结果直方图进行分类,而且分类的判别点也会不同,故采用了决策树对学生的成绩直方图进行诊断性分类,并把其分为正态型、右偏型、左偏型、孤岛型、双岛型、多岛型六类。分类图形如图2所示。
对不同的诊断类型结果会反映出不同的情况,一般而言,在六种类型的分类上我们主要会有如下的判断:
正态型:近似于正态分布,中间高、两边低、左右基本对称,则反映教学及考试环节正常;
右偏型:峰偏在正态型的右边,大多数学生成绩较好,则反映教学质量好,且学生学习态度及效果佳,或者试题较易;
左偏型:峰偏在正态型的左边,大多数学生成绩较低,则反映教学质量低,且学生学习态度及效果不佳,或者试题较难;
孤岛型:有一部分的分布在高分段或低分段脱离整体的正态分布,则说明大部分学生学习情况正常,少部分学生特别优异或特别弱,特别弱的学生要特别关注;
双岛型:在低分段和高分段各形成一个近似正态的分布形态,则学生两极分化严重,教师在教学上要注意两头兼顾;
多岛型:成绩形态波段较多,形态异常,则考试成绩异常。
只有成绩的分布结果还不能准确说明问题,因为学生的成绩的情况还与试卷的难度、可信度有直接关系,为确保上述的诊断是在较为可信的条件下进行的,我们还要对试卷的试题难度、区分度、信度、效度等衡量试卷质量的指标进行测算,具体算法如下:
试题难度是指试题得分率,其计算公式如下:
其中Ki为第i题得分,。
其中xli表示第l人的第i题得分。当pi
区分度是衡量测验题目质量的数量性指标,也是衡量考生掌握各类知识能力的指标。区分度好的题,好学生得高分,客观公正,偶然因素较少。计算区分度采用极差相关法,其计算公式如下所示:
中xli表示第l人的第i题得分,yli表示第l人的第i题满分,n表示参加考试人数,rl表示第l人的极差相关,且|rl|≤1。|rl|越大表示区分能力越强,反之越弱。
信度指测验的可靠程度。记xi为第i个学生奇数题号小题得分之和,yi为第i个学生偶数题号小题得分之和,则n个学生信度计算公式如下:
rxx表示信度,0.8≤rxx
效度是反映测验结果的有效性或正确性。计算公式如下:
其中r为试题总数,Di为第i题区分度, Hi为高分组前27%的学生第i题所得的平均分数,Li为低分组后27%的学生第i题所得的平均分数,Ki为第i题满分。当rxy
3 成绩分析系统的应用
在具体实践运用中,对我校05级管理专业的90名学生的《高等数学》学科进行了运用。在成绩录入后,对学生的各类型的分布形态图进行了演示,并进行了诊断性分类,如下图所示,是对学生的理论知识型的成绩分布图,图形的各项指标进行诊断,属于正态型。
通过对上述不同类型的知识的成绩分析,教师可以较为准确的把握住学生在知识结构上的情况,若成绩有偏差,到底是哪一方面的知识有欠缺,则教师就可以有的放矢的进行查漏补缺,从而避免学生的重复性学习,提高学生的学习效率,也提高了教师的教学质量,若在正态分布的情况下,还可以有针对性地对两端20%的学生进行因材施教。
学生成绩的科学量化的分析系统的建立,不仅适用于我们所采用的样本的班级专业,事实上,它适用于所有的学生。更重要的是,在科学分析的前提下,进行了较为准确的诊断性分类,让我们在繁杂的数据中看到内在的问题,这也是考试分析所能做到的,为教学者,也为管理者提供了一定的可靠的数据分析结果。
参考文献:
[1] 张敏强.教育测量学[M].北京:人民教育出版社,1998:108-109.
关键词 Excel；Excel VBA；成绩统计
中图分类号：TP317.3 文献标识码：B
文章编号：1671-489X（2016）04-0049-05
1 前言
学生的成绩统计分析是教师在每次考试后必须进行的一项工作。参加考试的班别、科目、题型众多，考试成绩的数据量也十分庞大。教师使用Excel统计分析成绩时，需进行以下工作：学生考试成绩的填写或移动；计算总分、平均分、标准差等数据；多次考试的成绩汇总；成绩数据的筛选呈现；绘制图表分析成绩。其中一些工作需要经过多个重复的步骤，还要调用一些Excel的函数功能。
如果能够应用Excel VBA，将成绩统计的功能自动化或部分自动化，将重复的工作步骤自动执行，可以大大提高教师的成绩统计工作效率。如果能设计出较为通用的Excel VBA成绩统计数据，更是可以让一些原本不熟悉Excel统计功能和函数功能的教师轻松地在Excel这个平台上统计分析考试成绩。
2 Excel在中学成绩统计中的现状
Excel VBA使Excel的使用更自动化和个性化，在企业办公、财务统计等领域中已经得到很广泛的应用。但由于教师的工作重心更多放在课程教学中，使Excel VBA在教学领域的应用有一定的难度。
通过采访调查获悉，由于我国教育信息化工作的日渐推进，计算机已经成为大部分中学教师重要的工具。每次考试过后，几乎所有有设备条件的中学教师（以广州市铁一中学、广铁一小、明新中学等参与调查的中小学教师为样本，在其他学校中可能存在偏差）都会使用Excel来统计考试成绩。大部分教师主要利用Excel表格的格式设计、求和（总分）、求平均值、排序、制作打印成绩条等功能。而在一些重要考试后（如中高考模拟考、期中和期末考、调研水平测试等），一些教师还会利用Excel制作图表、计算名次、筛选分数段。
在使用Excel的情况上，非信息类科目教师主要使用Excel中的格式设置、图表、条件格式和一些简单的函数功能；而一些复杂的任务如函数的嵌套、跨文件调用数据等，主要是求助于学校的信息教师来完成。信息教师都能熟练使用Excel，但大多数情况下帮助其他科目教师制作成绩统计的工作表都是一次性的。特别是数据调用、嵌套函数等任务，在每次有新的考试成绩后，都要对工作表中内容进行大量的更改。这样加大了原本就承担了学校中大量信息化工作任务的信息教师的工作压力。
3 Excel VBA在中学成绩统计中的应用情况
根据采访调查，只有极少数中小学教师在成绩统计中能用到简单的“录制宏”和相关的VBA代码。这样的应用能使某些Excel中不断重复的任务自动快速地完成，但对于使用ActiveX控件和一些较为复杂的VBA代码感到比较困难。而大部分非信息类教师在Excel的使用中不涉及VBA，不了解VBA强大的功能，在平时的工作中也很难抽出时间去进行系统的、细致的学习。
现在各中学的信息教师大多有很好的编程基础，且VBA与中学信息课程中的编程内容所用语言VB一脉相承，信息教师能很快掌握并合理使用。若信息教师利用Excel VBA为所在学校的教师编写出符合学校需求、能重复长期使用的成绩统计分析程序，对整个学校的教学工作极为有利。同时也免去了每次考试后其他科目的教师求助于信息教师用Excel统计成绩的工作压力。
4 Excel VBA的使用方法
Excel VBA与Excel函数功能结合 利用Excel VBA可以对工作表中指定的区域进行赋值操作。赋值可以是数值、文本等。Excel中的函数功能主要是通过在单元格中输入函数语句实现的。单元格中存放的函数语句是文本形式的。通过VBA代码可以自动将函数语句输入指定单元格中。示例如下。
在工作表中添加一个图1所示命令按钮（CommandButton）
控件。在设计模式下双击该按钮，进入VBA代码编写界面。输入代码：
保存代码后回到工作表，点击按钮，因按钮的caption属性仍为”CommandButton1”，则执行代码中的Else语句，向P列单元格中填入求平均值的函数式。按钮Caption属性更改为“总分”，即提示再次点击按钮将呈现总分。结果如图2所示。
若再次点击按钮，则P列填充总分，按钮Caption属性更改为“平均分”。通过一个按钮和代码，就可以实现一列单元格中函数在求和求平均值之间切换。此例仅说明VBA代码和函数功能结合的使用方式，实际可编写逻辑结构更复杂的代码，填入的函数式在功能、嵌套结构上也可以更复杂，从而使实现的功能更灵活强大。
录制宏与Excel功能结合 作为一个功能丰富完善的办公统计软件，Excel中集成了大量数据统计分析、工作表格式设置的功能。通过录制宏的方式可以将在Excel中的操作步骤录制成代码，通过对这些代码的修改可以实现个性化的功能。示例如下。
在Excel“开发工具”功能区中，点击“录制宏”开始录制代码。选择F列语文成绩，设置条件格式（图3）。完成后选择开发工具中的“停止录制”。
停止录制宏后查看代码，在VBA工程的“模块”目录下，查看模块1中保存了录制的代码：
这段代码可以作为一个模板，修改其中的参数，则可以使条件格式的显示形式更个性化。将这段代码与控件结合使用，通过控件就可以设置条件格式，在多次设置时大大减少了操作步骤。
Excel VBA代码与控件的使用 通过编写代码，直接对工作表中数据进行分析和呈现。
向工作表中添加一个名称为“CommandButton2”的命令按钮控件。在设计模式下双击按钮，进入代码的编写。输入代码：
该段代码的功能是统计F列上的语文成绩，通过MsgBox对话框显示语文成绩中110分上下的学生分别有多少人。编写完成后点击按钮，效果如图4所示。
通过编写代码，还可以对数据进行选定、移动、分析等多种操作，但需要较好的编程基础和算法思维。
5 制作并试用Excel VBA成绩统计分析程序
由于大部分教师不能自行设计编写一个系统的成绩统计分析程序，实验通过设计制作一个Excel VBA成绩统计分析程序，交由教师试用，来获得教师的反馈。
根据采访调查的结果，分析教师成绩分析统计的需求，确定程序的功能。基础的功能包括：1）花名册的输入和修改；2）成绩表中的考试科目、综合科目的设置；3）成绩表按每次考试的新建、修改、删除；4）成绩录入成绩表；5）成绩自动汇总排名；6）成绩分析的功能；7）多次考试成绩的汇总；8）筛选呈现特定的学科、班级的成绩；9）选择学生个人的多次成绩呈现；10）制作成绩打印条；11）年级成绩统计图表；12）个人成绩图表。
在这些功能中，除了成绩和花名册的录入由教师按照Excel原来的数据输入方式输入相应的表中，其他的功能全部通过按钮、下拉列表控件或者程序自动运行代码完成。
图5是程序运行后显示的界面，是程序的启动界面，基础的功能主要通过右边两个按钮启动。成绩分析功能设计在成绩汇总表中，由最左边的按钮打开进入。
启动程序后点击“打开模文件”，如图6所示，可以进入花名册的输入和成绩表的设置。花名表中教师可以在特定的位置输入班级名称、学号、学生姓名等信息。关闭文件后会弹窗提示保存数据。这些花名册数据会被成绩表输入表和汇总表等功能自动调用。
成绩输入表就是每次输入成绩的表格模板。在成绩输入表模板中，教师可以通过设置好的控件对考试的科目范围（即有哪些科目）、综合科（文综或理综）进行设置。
成绩输入表模板设置好后，关闭这个工作表，程序会自动保存设置，回到开始的启动界面。点击“打开成绩输入表”后，弹出如图3所示的窗口，通过这个窗口的几个按钮，教师可以新建成绩表、打开某次考试的成绩表输入成绩、删除某次考试的成绩表或重命名某个成绩表。
在完成花名册输入、成绩表的设置、成绩的输入后，关闭工作表回到启动界面。
通过这些功能，建立的成绩表格式、功能都与成绩输入表模板一致。相较于不利用Excel VBA统计汇总成绩，每次都要手动新建成绩表并设置成相同的格式；利用Excel VBA制作的程序，大大减少了教师制作成绩表的工作步骤，且由于数据的存放方式一致，程序可以快速地调用数据，完成多班级多次多科目考试的成绩数据调用分析工作。
建立成绩表并输入学生多次考试成绩数据后，从启动界面的“打开成绩汇总表”按钮进入汇总表。通过窗体和控件，可以对汇总表中的成绩数据进行筛选查看。部分效果如图7～图9所示。
还可查看学生个人分数、学生分数图表，具备制作成绩条打印等多种功能。
交由广州市铁一中学教师使用后获得反馈意见如下：
“我使用得还不够熟练，就觉得提示界面还不够充分，查找、成绩条打印、分数、排位这些都比较好。还可以增加一些双上线的内容，比如说50%的学生总分达到一本，各学科是否达标，能够显示出来。”（根据广州市铁一中学高三黄老师原话记录。）
整个程序包含了成绩统计用到的一般功能，其中的班级统计、学生个人统计、年级成绩分析等功能十分实用。但是成绩功能众多，也导致教师使用时存在一定的困难，需要有更充分明确的界面提示，帮助教师更好地使用该程序进行成绩统计分析工作。（根据广州市铁一中学及其他省市中学试用程序的教师填写的问卷整理得。）
6 Excel VBA在中小学成绩统计分析中应用的建议
根据Excel VBA编写程序的特点，以及教师试用Excel VBA编制的成绩统计分析程序反馈的意见，提出两点建议。
1）非信息类教师大多数有使用Excel进行统计分析。录制宏、ActiveX控件等功能较易掌握，可以向非信息类教师推广录制宏、控件等功能的简单使用。学校在培训教师信息化能力时，应适当加入Excel VBA的内容，可以大大提高教师在成绩统计分析上的工作效率。
2）信息类教师大多具有良好的编程基础及Excel软件使用基础，在学校的信息化工作中，信息类教师应重视Excel VBA的应用。无论是教务管理、成绩统计分析、学校财务工作信息化等方面，均应让Excel VBA大展身手。协助非信息类教师制作成绩统计分析工作表时，可参考文中的成绩统计分析程序，设计编写适合所在学校使用的小程序，提高非信息类教师的工作效率。这样也减少每次考试后都要制作成绩表的工作压力。
参考文献
[1]郗金甲，范进勇，李练，等.Excel VBA实战技巧精粹（修订版）[M].北京：人民邮电出版社，2013.
[2]马文宇.Excel中小学标准化测试中教育信息处理的应用[J].中国现代教育装备，2009（12）.
[3]沈浩.Excel高级应用与数据分析[M].北京：电子工业出版社，2008.
【关键词】 一体化教学 成本核算与管理 成绩评价
《教育部关于全面提高高等职业教育教学质量的若干意见》（教高〔2006〕16号）指出：“人才培养模式改革的重点是教学过程的实践性、开放性和职业性，实验、实训、实习是三个关键环节。要重视学生校内学习与实际工作的一致性，校内成绩考核与企业实践考核相结合，探索课堂与实习地点的一体化。”2010年7月，国务院颁发的《国家中长期教育改革和发展规划纲要（2010―2020年）》则谈到职业教育要面向社会着力培养学生的职业技能。不管是教育部16号文还是国务院的规划纲要，其核心观点都在于培养学生的专业实践能力。近年来，教育界关于如何培养学生的专业实践能力的讨论很多，其中一体化教学模式被广泛接受，其主要特点是强调教、学、做一体化，以学生为主体，引导学生在解决工作任务的过程中学习专业理论知识，反过来，再利用积累的专业理论知识创造性地解决新的工作问题，即所谓的“做中学，学中做”。
一、实验设计背景
成本核算与管理是广州番禺职业技术学院会计专业开设的一门专业核心课程，共设有90个学时。在传统的以讲授为主的教学模式下，以材料费用核算为例，其教学实施过程一般是：首先由教师讲解材料费用的分配方法，然后学生模仿例题做练习，最后由教师评讲。结果是学生连领料单是什么都没见到，只会做练习，并不能解决工作中材料费用的核算问题。引入一体化教学模式后，我们首先对材料费用核算涉及的知识与能力进行分析（见表1），接下来针对表1分解的知识与能力重新组织教学过程，基本过程如下：学生（分组分岗）熟悉虚拟企业经营环境（来自实训教材或教学软件）、生产工艺流程、成本核算制度、对单据进行归类、编制发料汇总表（假设企业采用一次加权平均法对发出材料进行计价）、编制材料费用分配表、编制记账凭证、登记相关账簿；老师主要是引导学生提出问题并思考解决的办法，或者老师提出一系列问题，引导学生思考，比如：面对众多的领料单怎么办？要不要一张张处理？怎样设计合适的发料汇总表？为什么要编制分配表？怎样设计合适的分配表？用什么方法分配公共材料费用？依据是什么？处理材料费用的原则是什么？明细账在材料费用核算中起什么作用？不要行不行？设计明细账的依据是什么？老师在整个授课过程中要管控好课堂，做一个引导者，充分调动学生的学习积极性与主动性，让学生在行动中学习，高度体现“知行合一”，而不是被动的接受。
成本核算与管理课程考核形式也由传统的“考勤+练习+期末考试”的形式改变为形成性考核方式，具体如表2所示，侧重考察学生处理问题的能力。
二、实验设计
在高职教育中，一体化教学的核心是激发学生学习的积极性和主动性，目的是提高学生的自学能力、实践能力、创新能力和团队合作能力。
1、实验设计的基本要素说明
（1）自变量：本实验中自变量为促进学生学习的一体化教学模式。
（2）处理：被试采用该教学方法则是实验的“处理”。
（3）因变量：本实验中因变量是学生学习效果（用总评成绩来表示），可以由学习态度、综合能力和专业知识掌握程度三个指标来衡量。由表2可知成本核算与管理课程的考核由平时成绩（课堂表现和平时作业）、团队作业、期末考试三个方面构成。平时成绩主要反映学生的学习态度，所以可以用平时成绩作为学习态度的测量；团队作业反映了学生的综合能力（含自学能力、实践能力、团队合作能力、沟通表达能力等），因此可以用团队作业成绩作为综合能力的测量；期末考试试题主要是按课程标准要求，从题库中抽取试题并做适当调整，因此可以用期末考试成绩作为专业知识学习效果的测量。
（4）测试对象：本实验的测试对象是会计电算化专业2012级会计1班和2班学生，其中1班学生人数为45人，2班学生人数为43人。
2、实验设计方案说明
本研究拟采取事后对照组设计方案，如图1所示。
以2012会计1班作为控制组，该控制组采取传统的教学，未采用一体化教学模式。2012会计2班作为实验组，采用一体化教学模式。该实验方案中的处理X，表示是否采用一体化教学模式，由于该变量与班级完全对应，所以可以直接以班级变量作为分组因素变量。R表示随机抽样，从诸多项目式教学课程中随机抽取到成本核算与管理课程作为实验。实验观察结果O1表示的是2012会计2班采用一体化教学模式的学习效果，用平时成绩O11、团队作业成绩O12、期末考试成绩O13、总评成绩O14四个变量来衡量；O2表示的是2012会计1班采用传统教学方法的学习效果，用平时成绩O21、团队作业成绩O22、期末考试成绩O23、总评成绩O24四个变量来衡量。除了独立样本T检验外，本实验还将采用方差分析，纳入分析的分组变量包括班级和性别。
（1）独立样本T检验的假设如下
H01：O11=O21，假设两个班平时成绩无差异，即一体化教学模式对学习态度无影响。
H02：O12=O22，假设两个班团队作业成绩无差异，即一体化教学模式对综合能力的提升无影响。
H03：O13=O23，假设两个班期末考试成绩无差异，即一体化教学模式对专业知识的掌握情况无影响。
H04：O14=O24，假设两个班总评成绩无差异，即一体化教学模式对学习效果无影响。
（2）一元方差分析检验的假设如下
H05～H08：假设一体化教学模式分别对两个班的学习态度、综合能力、专业知识掌握和学习效果无影响（单因素方差分析）。
H09～H12：假设性别分别对两个班的学习态度、综合能力、专业知识掌握和学习效果无影响（单因素方差分析）。
H13～H16：假设一体化教学模式、性别对两个班的学习态度、综合能力、专业知识掌握和学习效果无影响（双因素方差分析）。
3、外生变量的控制
在本实验中通过以下途径来控制外生变量的影响。
（1）课程都安排在第3学期，所学课程一样，两个班的学生人数、学习基础和学习习惯都差不多。
（2）没有同学重修该课程，所以没有学生接受重复测试，这样也就不会产生因重复测试而对实验产生影响。
（3）两个班都是同一个老师负责上课和考核，课程考核方式也完全相同，所以对应的测量手段是一致的。
（4）在数据预处理时可以通过分析软件剔除掉极端值。
（5）采取随机抽样方式消除选择偏差。
三、实验结果及评价
1、数据的预处理
数据的探索分析结果的描述性统计摘要如表3所示。
由表3可见，2012会计2班的平时成绩、团队作业成绩、期末考试成绩和总评成绩，无论是算术平均值还是中位数，都比2012会计1班高。两个班成绩的标准差规律性不明显。由于T检验和方差分析都假设总体服从正态分布、方差齐性和独立（对两个班级成本核算与管理成绩的测量是独立进行的，满足样本的独立性），所以在数据预处理阶段要做正态分布检验、方差齐性检验。从数据预处理的结果来看，只有2012会计1班的期末考试成绩和总评成绩符合正态分布要求（见表4，KS检验对应的P值分别为0.140、0.200，大于0.05的显著性水平，接受服从正态分布的零假设），但样本数大于30，近似大样本，是否正态分布对后续分析影响不大；而方差齐性的Levene统计检验的结果（见表5）表明，除团队作业成绩的P值接近0.05，其余的P值都远大于0.05，接受方差齐性的零假设。从数据的探索性分析结果来看，本次实验数据可以做独立样本T检验和方差分析。
2、独立样本T检验的实验结果
从表6可知，平时成绩、团队作业成绩、期末考试成绩和总评成绩四个变量T检验的P值都小于0.05，拒绝原假设，有95%的把握认为两个班平时成绩、团队作业成绩、期末考试成绩、总评成绩存在显著差异。在控制好其他外生变量的基础上，两个班级在成本核算与管理学习方面唯一的区别就是是否实施一体化教学，所以我们可以进一步认为一体化教学模式对学生学习态度、综合能力、专业知识掌握、学习效果四个方面都会产生明显影响。
从表7可知，平时成绩、团队作业成绩、期末考试成绩和总评成绩四个变量T检验的P值都大于0.05，接受原假设，即有95%的把握认为学生在平时成绩、团队作业成绩、期末考试成绩、总评成绩上不存在显著的性别差异。
3、方差分析的实验结果
（1）单因素方差分析
单因素方差分析与T检验一致，此处不再表述。
（2）双因素方差分析
该分析主要是考虑班级和性别两个因素对各项成绩的影响。根据班级与性别的交叉表（见表8），2012会计1班的男女比例和2012会计2班的男女比例刚好颠倒过来，虽然从上面的T检验知道性别对成绩没有影响，但性别与班级的交互效应是否显著并没有得到证实。从表9班级与性别变量相关性的卡方检验结果来看，班级与性别存在显著的相关关系。
从表10至表13各项成绩的双因素分析表来看，所用方差分析模型检验的P值都小于0.05，所用模型有统计学意义，可以用该模型来判断变量系数的统计学意义。与T检验的结果一致，班级变量对四项成绩的影响显著，而性别变量对四项成绩均无影响，班级与性别的交互效应对四项成绩影响不显著。
四、结论
从以上研究我们发现，一体化教学模式对学生的学习效果产生了显著影响：采取了一体化教学模式的班级的总评成绩明显高于采取传统教学方法的班级。而且一体化教学模式对提高衡量学习效果的三个方面指标：学习态度、综合能力和知识掌握情况均有显著效果。这为我们在其他专业课程中推广一体化教学模式提供了经验指导。当然本研究也存在不足之处，实验过程中尚需完善的地方如下：一是选取的教学课程太少，可以抽取更多课程作为研究案例。二是选取的研究班级太少，只选取本人所教的2个班级进行测试，在条件具备的情况下，可以和其他任课老师合作，均采用一体化教学模式，这样可以选择更多的班级做研究，比较适合做对比实验。
（注：本文由广州市教育局教育科学规划课题资金资助：高职财经类专业一体化教学体系优化与机制建构实证研究，项目编号：11B052。）
随着我校教学三项改革的不断深入，新的教学模式逐步确立，传统的考试内容、方式、方法已难以适应新的形势下对人才培养的要求，本课题通过对临床医学专科《内科学》课程考试模式进行改革，更好地适应应用型人才培养目标的要求，综合评价学生的知识、能力、素质水平，加强对学生学习过程的考核，客观完整的评价学生的学习效果，避免一张考试卷定成绩的现状，减轻学生最终一次性考试的压力。进一步推动教学内容和教学方法的改革，引导教师进行教学内容和教学方法的研究，授课过程中改变传统的授课方法，多应用先进的教学手段，提高学生在平时学习过程中的学习兴趣和自信心，变被动学习为主动学习，边学习，边复习，对重点内容强化掌握，加深记忆，提高学习成绩，降低不及格率，让学生真正听得懂、学得会、考得过。
二、研究意义和价值
通过加强学习过程的考核，客观完整的评价学生的学习效果，避免一张考试卷定成绩的现状，减轻学生最终考试的负担，把期末的考试压力转化为平时的学习动力，引导学生注重平时的努力学习和积累，相应降低学生作弊动机，有利于学生对基础知识的理解、记忆和掌握，提高学生学习的效果。通过增加实践技能考核成绩，一是弥补《内科学》成绩无实训考核的缺陷，总成绩中实践技能强化培训成绩占一部分；二是使学生从思想上重视实习前实践技能强化培训，改变以往学生不重视培训过程，培训成绩用不上的状况，使学生认真对待整个实习前实践技能强化培训过程，促进学习实践技能的积极性、主动性。同时在整个实践技能强化培训过程中，培养学生科学严谨、一丝不苟、实事求是的工作态度，为第三年的实习和以后的工作打下良好的基础。
三、研究对象
以2011级临床医学专科学生为研究对象，对该专业的《内科学》课程考试模式进行改革。将课堂提问、出勤、作业批改、期末考试、病历书写、实践技能考核等按一定比例纳入总成绩，变总结式考核为过程考核，改变原有一纸定成绩的考核评价方法，对学生进行综合评价，全面体现学生的知识、能力和素质水平。
四、研究内容
（一）编写《内科学习题集》
1.组织召开《内科学》任课教师座谈会，传达课题研究的目的和意义，征集建议、分配任务。
2.依据教学三项改革新修订教学大纲要求，依照教材《内科学》（第6版，主编雷寒，人民卫生出版社）编写相对应的《内科学习题集》，将《内科学》授课内容按照任课老师分段授课章节进行分配，每人负责所讲章节的习题编写工作，题型包括名次解释、判断题、填空题、选择题、简答题和病例分析题，其中选择题分A1型题、A2型题、A3型题、A4型题、B1型题、X型题。学期初发给学生，学生边学习，边复习，内容重点与校内内科学考试及专升本考试相吻合，着重于提高学生分析问题、解决问题的能力，使学生更好地掌握《内科学》基础理论、基本知识和基本技能，为今后的临床工作打下坚实的基础。
（二）《内科学》多形式考核
采用多种形式考核，用综合成绩对学生进行评定。新的考试模式包括平时考核（占总成绩的10%），第三学期期末考试（占总成绩的30%），病历书写（占总成绩的10%），实践技能考核（占总成绩的20%），第四学期期末考试（占总成绩的30%）。
1.平时考核：在日常教学活动中进行，主要包括出勤、课堂提问、课堂表现、作业批改等方面，百分制打分，优秀为90～100分，良好为70～80分，一般为40～60分，极差为≤30分。此项占总成绩的10%。
2.分阶段考试：《内科学》为两学期的课程，按教学计划在第三、第四学期各进行一次期末考试，统一时间安排，进行闭卷考试，学什么就考什么，不重复考，每学期考试成绩各占总成绩的30%。
3.病历书写：在第四学期开卷进行，讲完部分系统疾病后，规定时间，让学生写一份完整的大病历。此项占总成绩的10%。
4.实践技能考核：为将实践技能与专业课知识有机结合起来，让学生在学习了专业课后再体会一下实践操作，并为下一步的临床实习奠定良好的基础。在第四学期，组织学生进行实习前实践技能强化培训，内容包括一般检查、头颈部检查、肺脏检查、心脏检查、腹部检查、神经系统检查、心电图、心肺复苏八个项目，培训结束后，将考核成绩计入《内科学》总成绩。此项占总成绩的20%。
（三）流水式阅卷
改变传统的分班级阅卷方式，期末组织教师，按照题型分配，流水式阅卷，严格按照评分标准进行评分，成绩确定后及时上报。这样就能较好地避免个别教师在阅卷过程中徇私情和个别学生在阅卷环节中存在的侥幸心理。
五、结果分析
1.问卷调查结果分析。随机抽取2011级临床医学专科600名学生进行问卷调查。发放问卷600份，收回问卷600份，通过对问卷调查内容进行分析，97.5%的同学认为目前的考试模式不能体现出知识掌握情况和能力水平，需要进行改革；98.3%的同学认为现代教学应该是综合考试模式，包括平时考核、理论考试、实践考核等，提高大学生综合能力的发展；96.8%的同学认为目前的考试制度存在以下缺陷：一是考试单一，一次考试就决定成绩不合理，二是考试内容多是死记硬背书上的知识，不利于综合能力的发展，三是考试形式多为闭卷考试，不利于多方面能力的培养。97.6%的同学希望考试改革对他们的影响是能提高上课积极性、提高学习兴趣、改变一次考试定成绩的方式、注重平时能力的发展。
2.通过加强学习过程的考核，把期末的考试压力转化为平时的学习动力，增强了学生在平时学习过程中的学习兴趣和自信心，变被动学习为主动学习，学习变的有方向感，知道学什么了，并且边学习边复习，加深记忆，提高了学习成绩，降低了不及格率。据统计，2009级学生《内科学》结业考试的及格率是81.3%；2010级学生《内科学》结业考试的及格率是83.6%；2011级学生《内科学》结业考试的及格率是87.4%。
3.通过增加实践技能考核成绩，促使学生更加重视整个实践训练过程，练习双方扮演的就是医生和患者的角色，实践训练过程中，紧密联系理论知识，认真思考、认真练习、认真对待每一个操作项目，促进了学生知识、能力、素质的提高。据统计，2009级学生实践技能强化培训考核合格率为93.8%；2010级学生实践技能强化培训考核合格率为94.4%；2011级学生实践技能强化培训考核合格率为98.5%。
六、结论与展望
在计算机和网络技术日趋发达的今天，远程教学越来越成为了一种现代的教学手段之一。远程教育与传统的教育有着巨大的差别，不能像传统教学方式一样采取课堂、课外由老师监督，学期结束采取现场考试的模式对学习效果进行检验。远程教育的效果如何，必须要采取一定的考核方法才能进行。目前，大部分远程教育的考核方法都采取了形成性考核的方式进行，在远程教育过程中形成性考核与终结性考试之间存在联系，但是这两种考核方式，对学生的学习效果检验还是存在着细微的区别。笔者对某电大四门课程采取了跟踪调查，对学生形成性考核与终结性考试的结果进行分析。本文选择了在形成性考核中设定内容不同的某电大的四门课程（民事诉讼法、电算化会计、网络技术、市场营销）2009年至2011年所有学生的形成性考核与终结性考试进行对比分析，既有四门课程形成性考核之间的对比，又有这四门课程形成性考核与终结性考试的比对。
课程形成性考核分析该四门课程形成性考核内容设定，由于其学习的内容和过程截然不同，所要求学生掌握知识的着重点不同，所以设定形成性考核内容时，各有不同的侧重点和在整个学生成绩管理体系中所占比重也各不相同。民事诉讼法的形成性考核得分在学生学期总成绩中所占比重为20％，考核内容包括4次记分作业、2次集中辅导答疑的出勤情况。电算化会计的形成性考核得分占学生学期总成绩的80％，考核内容包括设置会计科目、记账、报表格式和定义、设置资产类别、资产增加和减少等网上软件模拟操作考核，重点考核学生对会计软件和会计凭证的操作能力。网络技术的形成性考核得分占学生学期总成绩的40％，考核内容由计分作业、实验和实习构成，其中计分作业占本课程学期总成绩的20％，计分作业布置4次。实验和实习成绩占本课程学期总成绩的20％，没有完成实验的学生不得参加终结性考试。市场营销形成性考核成绩占学生学期总成绩的60％，包括4次记分作业（占总成绩的10%），1次市场调查报告（占总成绩的30％）、1次读书报告（占总成绩的10%）以及参加学习小组活动、集中辅导答疑的出勤情况（占总成绩的10%）。课程形成性考核与终结性考试成绩之间的关系课程形成性考核平均分数、终结性考试平均分与课程学期总成绩之间的对比分析。
按照课程设计的分值比率来计算，必须要符合如下标准才能真实反映出学生的总成绩。每个学生的课程学期总成绩分数（Y）用数学公式表达应当为如下：y=ax+bz，其中x、z分别代表形成性考核分数和终结性考试分数，a、b分别代表形成性考核和终结性考试在学期总成绩中所占的比率。按照形成性考核和终结性考核的设定初衷，用所有学生的形成性考核分数平均分和终结性考试平均分x1和z1，则应当得出课程学期总成绩平均分（y1）的公式应当也是y1=ax1+bz1。但是，从实际情况的分析来看，y1=ax1+bz1并不成立，说明在考核过程中仍然有其他因素存在。分数段的人数所占比重分析。
按照学生成绩管理系统的设计初衷来看，应当是形成性考核分段人数所占比重与终结性考试分段人数所占比重、学期总成绩分段人数所占比重基本一致。但从实际情况分析，结果并不相同，形成性考核分段人数所占比重出现两极分化较为严重，中间分数人数较少。终结性考试分段人数和学期总成绩分段人数所占比重则两极人数较少，中间分数人数较多。这也说明在日常考核中，有些老师对于形成性考核重视度不够，对形成性考核的计分没有严格按照规定的内容进行，任意性较大。按照设计标准来说，形成性考核分值较高的人，在终结性考试时就应当能够得到较高分值，形成性考核分值较低的人，在终结性考试时就应当分值较低。但是，学生自主学习能力的影响和学生的学习兴趣和积极性等等都能够影响终结性考试分数，因此，会出现有些形成性考核分值较低的人也能在终结性考试中得分高，有些形成性考核分值较高的人在终结性考试中得分较低。
形成性考核和终结性考试成绩差异的原因分析远程教育考核有着较大的随意性。形成性考核在形式上大大简化。老师通过网络等形式交代学生作业，至于作业是否应当切中教材内容、是否能提高学生掌握的知识则可能未予考虑。学生仅仅为了完成作业，不去为了完成作业而进行学习，没有对所应学知识进行复习和理解，最终可能形成性考核分数无法反映学生的真实情况。终结性考试的题目也有些随意的现象发生，比如脱离大纲和教材、考试内容与形成性考核中作业内容重叠等等。这些都会导致形成性考核分数脱离学生真实学习情况，终结性考试成绩也会脱离学生最终学习结果，学期课程总成绩也无法反映学生对知识的掌握程度和情况。学生成绩管理不严格。远程教育的学生强调学生的自主学习能力培养，但是远程教育的学生要面对工作的压力，要处理工作与学习的关系，腾出时间来学习和做作业，可能根本就没有完成形成性考核所规定的内容。有些学校和老师认为，如果全部按照规定的要求去进行考核的话，可能会影响到远程教育学生的课程通过率和最终的毕业率，也会影响到招生等直接关系到学校利益的问题。所以，学校和老师都自觉的放宽了标准，比如在批阅学生作业时，只要上交了作业的就全部计满分，甚至有些老师为了课程学成绩的需要，在终结性考试之后才把形成性考核进行综合打分，人为的为那些终结性考试中不及格的学生把分数加上去，让学生能顺利通过考试。
网络应用障碍。远程教育的学习和考核，大都是通过网络进行的。而目前参加远程教育的学生大都是年纪相对较大的中年人为主体，很多人没有自己的邮箱，没有网络应用能力，所接触的网络知识大都用于聊天和浏览网页，对于网络上提交作业和下载文件等知识还存在着一些障碍，这些也影响着考核结果的真实反映学生的学习效果。很多学生在学习思维上还是以传统的纸质书本上，无法接受新兴的网络学习这种模式。考核内容设定有待完善。虽然各个课程有各个课程自身的特点，我们无法要求所有课程都按照一个模式进行，也无法要求所有的课程中形成性考核和终结性考试所占比重固定。但是，对于形成性考核的内容，应当结合所学课程的内容进行设定。比如，民事诉讼法的形成性考核就是量化为完成4次作业，没有其他的规定了，所以无法反映出平常学生的学习态度和学习效果，并且还可以影响最终的成绩是否真实反映学生的情况。完善远程教育的学生成绩管理对策建立规章制度，严抓远程教育形成性考核和终结性考试的质量关，杜绝随意性的发生。学校应当把保障教学质量放在首位。应当在学校规章制度中严格明确考核的要求和考核的纪律，在制定课程规划的时候就应该明确考核方式和考核办法，认真贯彻执行规章制度，依规定办事，不把形成性考核当作走过程，甚至当作人情分送给那些终结性考试不及格的学生。并且要对老师进行严格要求和考核。
科学设定考核的方式方法。形成性考核应当是检验学生学习过程的重要依据，学习过程能够得到良好的坚持，学生的学习效果肯定能提高，因此，要在形成性考核标准设计上充分考虑，结合远程教育的特点，考虑到无法见到学生本人、无法了解学生的学习习惯的时候能出台由操作性的方式方法去对学生的学习进行衡量。这就要求在设定考核标准时要结合课程的内容和教学目的、教学任务和教学的总体要求，根据课程进度的要求来布置相关的作业，并且要加入学生和老师的互动环节，这样才能通过沟通，让老师了解学生的学习动态，不能单纯就把完成几次作业、完成几个调查报告等形式性的内容就得出了形成性考核分数。终结性考试内容也应当充分尊重教材、教学大纲，要从平时的作业中总结出学生易混淆的内容加以检验，从而促使学生巩固平常的知识，最终达到掌握知识的目的。应当由不同的部门或者不同的老师对形成性考核分数和终结性考试分数进行计分和统计，避免授课老师为了提高通过率人为地改动形成性考核分数，使最终分数偏离学生的学习实际情况。
学校应当提高服务水平，为学生的学习能力提高服务。学生的自主学习能力提高，有些局限于网络应用，有些局限于纸质书本的观念影响。这些都需要学校通过校园网站、开通服务电话等方式来提高，并且应当做好学生入学前的指导，让学生了解形成性考核、了解网络学习的系统，并提供正确的使用方法指导，并建立专门的网络支持队伍，负责解决学生在学习过程中遇到的各种问题。
关键词： 《预防医学》考试 质量分析 主要问题
考试是教学过程中的重要环节，是检查教学效果、教学质量的重要手段。通过考试，一方面可以检测和评价学生对所学知识和技能的掌握程度，找出学习过程中存在的问题，另一方面可以检测和评价教师的授课水平及教学效果，使教师及时了解自己的教学情况，为教学改革提供依据。考试质量分析可以提供许多重要信息，对指导教学、准确评估考生学习能力具有重要意义。本研究通过对我院高职护理专业2005018班《预防医学》考试成绩进行质量分析，旨在了解教师出题质量和教学效果，使教学和考试更加科学、合理、规范，提高教学管理质量。
1.研究对象与方法
1.1研究对象
选择黔东南民族职业技术学院高职护理专业2005018班《预防医学》试卷，学生人数以实际参加考试人数为准。试卷包含记忆、理解、应用3个方面的内容，共计3个大题。第一大题为选择题，50个小题，共50分。第二大题为名词解释，4个小题，共12分。第三大题为问答题、计算题，共38分，其中5个问答题，26分；2个计算题，12分。全卷满分为100分。分别将学生考试卷面成绩输入黔东南民族职业技术学院考试成绩分析软件（Excel），其录入资料与得出结果保持同步，中间转换过程自动完成，对生成数据结果进行整理分析。
1.2考试质量分析数据参考标准
对试题及考试结果进行难度、区分度、信度与效度等因素的分析，其参数范围与标准、试题难度指数用P表示。试题难度指数最高为1，最低为0，以0.3-0.8为宜，全卷的平均难度指数控制在0.5-0.6之间为优；区分度用D表示，其指数在［-1，1］之间，即-1≤D≤1；信度最高为1，最低为0，一般要求在［-1，1］之间。信度是从总体上描述试题对学生成绩可靠性程度的定量指标。考试信度计算采用克朗巴赫α系数公式计算，α的范围［-1，1］之间，当0.4≤α≤0.7时，可认为考试成绩可信［1］；效度相关系表示，其域值为-1≤r≤1［2］。
2.结果
2.1成绩分布及构成
参加考试学生人数65人，最高分为91分，最低分为24分，平均分数为73.03分，标准差为14.08，及格率为87.69%。分数段构成：90-100分，2人，占3.1%；80-89分，24人，占36.9%；70-79分，22人，占33.8%；60-69分，9人，占13.9%；50-59分，5人，占7.7%；≤49分，3人，占4.6%。
2.2难度指数及区分度
从本次考试试题总体上看，难度指数值为0.718，各试题间难度指数值差异无统计学意义（P＞0.05），区分度值为0.305，各试题间区分度值差异无统计学意义（P＞0.05）。（见附表）
2.3信度
信度是对学生成绩可靠性程度的分析指标。克朗巴赫α系数的范围在［-1，1］之间，当0.4≤α≤0.7时，可认为考试成绩可信度好，本次考试信度α=0.569，表明成绩可信度好。
3.讨论
根据心理测量学理论，考试属认知测验中的教育测量范畴，用于测量个体或班级教学后对知识技能的掌握程度，所以说考试是检查教学质量的有效手段，而考试质量分析是检验考试管理与质量的有力措施。
3.1考试成绩分析
本次《预防医学》考试2005018班共有65人参加考试，全卷共有3个大题。第一大题为选择题，50个小题，共50分，无一人满分，但平均得分并不低；第二大题为名词解释，4个小题，共12分，得满分43人，满分率为66.15%，标准差也较小，说明成绩数据比较集中，本试题也比较简单；第三大题为问答题及计算题，7个小题，共38分，得满分2人，满分率为3.1%，标准差较大，离均差也大，分数不集中，低分数较多，得分率也低。
3.2考试质量分析
3.2.1考试试卷难度分析。试题难度指数是学生对试题作出正确答案的百分率，是反映试题难易程度的指标，用难度指数P表示［2］。试题难度指数（易度）最高为1，最低为0，以0.3-0.8为宜，全卷的平均难度控制在0.5-0.6之间为优。一道试题如果大部分考生都能答对，则该题的难度指数值就大，答题难度就小（易度大）；如果大部分考生不能答对，则该题的难度指数值就小，答题难度就大。本次考试的平均难度指数值为0.718，略高于预计出题难度指数，说明本次考试试题出得容易，提示今后在命题时，应注意减小易题的题量，增加难题的题量。从题号看，第一、三大题的难度指数低于整体试题平均难度指数值0.718，第二大题的难度指数值为0.789，其值最大，接近0.8的适度范围，本题易度太大，得满分人数高达43人，问题较大，今后要克服出现此类问题。
3.2.2考试试卷平均区分度分析。区分度是衡量、鉴别学生水平能力差异的重要指标，能将不同水平的考生区分开来。区分度用D表示，其值在-1-1之间。即-1≤D≤1，较好区分范围是0.4-0.5之间。本次考试的平均区分度值为0.305，第一大题区分度为0.182，在区分范围0.4-0.5之外的下限，其区分能力较差。
3.2.3考试试卷信度分析。信度是从总体上描述试题对学生成绩可靠性程度的定量指标。考试信度计算采用克朗巴赫α系数公式计算。α的范围［-1，1］之间，当0.4≤α≤0.7时，可认为考试成绩可信。本次考试α=0.594，表明成绩可信度较好，可作为学生成绩优劣的判断标准。
3.2.4考试试卷效度是指考试的有效程度，也是考试已测到的质和量与主试者欲测的质和量相符的程度。一般是用考试结果（考试分数）与能体现考试分数目的的效标分数之间的相关系数（r）表示，效度用相关系数（r）表示，其域值为-1≤r≤1。r=0.5时，表示正相关，说明考试成绩与考试目的一致；r=-0.5时，表示负相关，说明考试成绩与考试目的呈相反方向。本次考试效度值为0.425，其值为正，表示本次考试成绩与考试目的呈正相关，考试效度算是一般。
考试是检查学生学习能力与学习质量的重要手段，大学生不可避免地要接受考试的检验。缺乏必要的应试心理素质与科学理论知识，考试是难以成功的。我们通过对医学护理专业学生《预防医学》考试成绩进行分析，发现学生的应试能力偏低，虽然难度指数高，但各大题答题分数均值仍然不是很高。目前考试普遍存在的主要问题是只对试卷的格式、内容考虑较多，而对考试本身的标准化、科学化研究，以及与本课程教学结合方面研究较少。有些教学管理人员缺乏考试学研究所必需的教育测量与统计分析基本知识，给考试质量管理、考试质量分析研究带来一定的困难。
参考文献：
关键词：Excel；教学管理；考核质量；分析报告
中图分类号：G642 文献标识码：A 文章编号：1009-3044（2015）23-0084-02
Research and Development of the Quality Analysis Report for Course Teaching and Test
LIU Song-shan
（Henan Arts Vocational College， Zhengzhou 451464， China）
Abstract： In order to help the teachers accurately and effectively accomplish the quality analysis report for course teaching and test， a program is worked out based on Microsoft Excel 2003. For the input information of the course and students’ scores， several functions have been developed including many fault-tolerant processors， auto-testing of the possible wrong input， the error type feedback and instruction for the error position， etc. The identical score rate and the mode rate for regular grade are presented as indexes， the teachers regular tests for students are analyzed. In the report the teacher should analyze 4 parts. The program is easy to handle， and runs feasibly.
Key words： Excel； teaching management； quality of test； analysis report
在期末各高校一般要求教师对学生考试情况写分析报告，这是教师自我完善、提高教学水平的一项很有意义的工作。我校则要求教师对授课班级写“课程教学及考核质量分析报告”，它用Ecxel研发的分考试课和考查课两种电子报表（简称：“报告”）的程序[1-5]，目的是方便教师准确高效完成“报告”。考试课程的“报告”如图1的A1：S42区域，主要有四个方面的创新：1）在“报告”之外集中输入课程信息和成绩；2）提出对这些输入信息再处理的方法，即设置容错功能、自动检查可能输入错误的信息、反馈错误类型并指出错误信息所在位置等多项智能功能；3）提出“成绩相同率”和“平时成绩众数率”指标，分析教师对学生平时考核情况；4）教师在“报告”中要写四项分析内容。下面介绍研发考试课程“报告”的主要内容。
1 几个相关概念
1.1 考试难度系数
考试包含笔试考试和无试卷的技能考试。为了反映考试的难易程度，采用考试难度系数更能客观反映考试情况。本“报告”采用失分率定义考试难度系数： [d=1-X/XT]，式中[X__]为平均分，XT为考试的满分，按100分计。一般平均分数越低，d的数值越大，考试则越难。参考文献[1-2]的经验和我校的实践，判断考试难易的对照表，如表1所示。
1.2 成绩相同率和平时成绩众数率
成绩相同率定义为平时成绩与考试成绩相等的数量占考试人数的百分比，用η1表示，它是描述平时成绩与考试成绩相同程度的指标。平时成绩众数率定义为平时成绩中某分数出现频率最多的数量占考试人数的百分比，用η2表示，它是描述平时成绩相同程度的指标。平时成绩反映学生平时学习情况的各项得分，需要教师努力做好这些工作。由于学生学习能力有差异，多数学生的平时成绩不会相同、平时成绩与考试成绩也不会相等。有部分教师平时对学生的考核不认真，到期末无法给出或不愿费脑筋给出学生的平时成绩，就采用让全部或部分学生的平时成绩与考试成绩相等的方法给出平时成绩，或给出全班相同或部分相同的平时成绩，对η1或η2值过大的不良现象需要遏制。η1、η2与平时考核情况对照表，如表2所示。在“报告”中统计η1和η2数值的不同情况，在U13：W13指出须纠正平时成绩的情况，或在基本情况中提出教师改进平时考核的建议。
1.3 四项分析内容
考试结束，教学效果如何，教师需要总结。在“报告”中教师要写四项分析内容。在“一、本课程教学实施状况和学生学习情况分析”中主要分析：⑴本课程完成教学计划情况；⑵在教学、教改中自己取得的成绩和经验体会；⑶学生的学习态度、方法、纪律和学习效果等。在“二、考试命题和学生考试情况分析”中主要分析：⑴考试命题情况；⑵学生考试情况、考试成绩分布情况等。在“三、教与学存在的主要问题及原因分析”中主要分析：针对学生平时学习和考试情况，分析教与学存在的主要问题及原因。最后讨论“四、为了提高教学质量，对本课程教学的改进措施”。分析这四项内容，有利于教师自我完善，有利于提高教学质量。
2 程序的设计
2.1 “报告”选用软件和界面设计
“报告”选用Microsoft Excel 2003研发，运行于Ecxel 2003及其更高版本的程序，用于单课程学生人数不超过230人，页面大小为A4在A1：S42区域，并设置为打印区域，如图1所示。
2.2 容错处理、检查和反馈
为了快速输入信息，采用集中输入课程信息和成绩。由于输入的课程信息或成绩中可能有错，若忽略部分错误不影响程序运行和统计，对这部分错误可以采用容错处理。经过容错处理的课程信息和成绩存到别的区域，再对其进行分类检查。当有错误时反馈错误类型，并指出错位置方便教师纠正。有两种容错：⑴输入多余的空格。处理方法：用TRIM函数对输入的信息删去多余的空格。⑵以文本格式输入数字。文本格式的数字与数字运算可能出错，处理方法：用VALUE函数过滤输入的数字，把可能输入的文本数字变成数字。
2.3 对课程信息容错处理、检查和反馈
在U2：U12输入课程信息。对固定内容（如：学年学期；开课单位；本科专科（选本科或专科）；组卷方式（选题库或非题库）；考试方式（选学院考试或系、部考试）；评分方式（选集体评分或独立评分）），在AF4：AH14分项目设置数据源，分别设置“序列”数据有效性的功能生成下拉列表，让教师选择内容输入最方便。设置班级人数在U5的数据有效性条件为：整数，数据介于1～230之间。对固定内容和人数，限制格式有利于准确输入。对课程信息容错处理后存在AN28：AN38，在AM28：AM38为项目名称。在AN28输入公式：=TRIM（U2）。填充该公式到AN38。把班级人数的公式改成：=IF（U5=""，""，VALUE（U5））。
反馈信息在U1：W1提示，其公式：=IF（COUNTBLANK（AN28：AN38）>0，"在下面先输入并输完课程信息"，IF（COUNTIF（AN28：AN38，"#REF！"）>0，"剪切或移动单元格的错误"，IF（S30，显示：剪切或移动单元格的错误。S3为班级人数，N4为考试人数，若S3
出错位置在T2：T12指示。在T2公式：=IF（COUNTIF（AN28，"#REF！"）>0，"撤销剪切移动"，AM28），填充该公式到T12。把班级人数在T5的公式改为：=IF（COUNTIF（AN31，"#REF！"）>0，"撤销剪切移动"，IF（S3
2.4 对成绩容错处理、检查和反馈
平时成绩和考试成绩分别在U15：U244和W15：W244输入，对其进行容错处理后分别存在AE28：AE257和AF28：AF257，并在AH28： AH257检查4种错误、1个相等情况。综合成绩在AG28：AG257计算获得，方法是，本科：综合成绩=平时成绩×20%+考试成绩×80%，专科：综合成绩=平时成绩×60%+考试成绩×40%。在AD28：AD257是序号1至230。AE28到AH28的数据对应序号为1的学生成绩。下面以AE28到AH28公式的设置为例说明。
在AE28为：=IF（TRIM（U15）=""， ""，VALUE（U15））。在AF28为：把左式中的U改成W即可。
在AH28为：=IF（COUNTBLANK（AE28：AF28）=2，""，IF（COUNTIF（AE28：AF28，"#REF！"）>0，"错1"，IF（COUNTIF（AE28：AF28，"#VALUE！"）>0，"错2"，IF（OR（MAX（AE28：AF28）>100，MIN（AE28：AF28）
在AG28为：=IF（OR（COUNTIF（AH28，"错1"）>0，COUNTIF（AH28，"错2"）>0，COUNTBLANK（AE28：AF28）>=1），""，IF（U$6="本科"，ROUND（AE28*0.2+AF28*0.8，0），ROUND（AE28*0.6+AF28*0.4，0）））。计算综合成绩并取整。选中AE28：AG28填充这些公式到AE257：AG257。
反馈错误类型在U13：W13：=IF（S30）），"在下面输入并输完成绩"，IF（COUNTIF（AH28：AH257，"错1"）>0，"剪切或移动单元格的错误"，IF（OR（COUNTIF（AH28：AH257，"错2"）>0，COUNTIF（AH28：AH257，"错3"）>0），"输入成绩中有错误"，IF（S4=1，"平时成绩全相等错误"，IF（S5=1，"平时与考试成绩全相等错误"，"成绩输完了，分析左边内容"）））））））。其中，S4=1是平时成绩众数率为100%，即“平时成绩全相等错误”。S5=1，是平时成绩与考试成绩全相等的错误。若成绩没有问题，显示：成绩输完了，分析左边内容。
出错位置在T15：T244指示。在T15公式为：=IF（AH28="错1"，"撤销剪切移动"，IF（OR（AH28="错2"，AH28="错3"），"修改错成绩"，IF（AH28="错4"，"输完成绩"，AD28）））。其中，AH28="错4"，表示在U15或W15有一个成绩未输入，因此提示：输完成绩。填充该公式到T244。
当输入的课程信息和成绩没问题时，显示成绩的统计结果。为了完成此功能，设在AH19的公式：=IF（AND（U1="课程信息输完了"，U13="成绩输完了，分析左边内容"），"输对"，""）。当显示：“输对”时，与成绩统计有关的单元格显示统计结果。如：综合标准差在S8的公式为：=IF（AH19="输对"，STDEVP（AG28：AG257），""）。其中，STDEVP（AG28：AG257）统计综合成绩的标准差。
2.5 与基本分析有关内容
平时成绩众数率在S4公式为：=IF（OR（COUNT（AF28：AF257）=0，COUNT（AG28：AG257）=0），""，ROUND（COUNTIF（AE28：AE257，MODE（AE28：AE257））/N4，2））。其中，MODE（AE28：AE257）检查平时成绩的众数，COUNTIF（AE28：AE257，MODE（AE28：AE257））统计众数的数量，N4为考试人数，ROUND（COUNTIF（AE28：AE257，MODE（AE28：AE257））/N4，2），计算平时成绩众数率并取两位小数。
分析平时考核情况，需要S4的值结合表2的内容。分析平时考核在AK27公式为：=IF（OR（S4=1，COUNT（AF28：AF257）=0，COUNT（AG28：AG257）=0），""，IF（AND（S4>=0.9，S4=0.8，S4=0.6，S4
成绩相同率在S5公式为：=IF（OR（COUNT（AF28：AF257）=0，COUNT（AG28：AG257）=0），""，ROUND（COUNTIF（AH28：AH257，"相等"）/N4，2））。
分析平时与考试成绩情况，需要S5的值结合表2的内容。分析平时与考试成绩情况在AK28公式为：=IF（OR（S5=1，COUNT（AF28：AF257）=0，COUNT（AG28：AG257）=0），""，IF（AND（S5>=0.9，S5=0.8，S5=0.6，S5
考试难度系数在S9公式为：=IF（AH19="输对"，1-K5/100，""）。其中，K5表示考试平均分。
分析考试难易程度在AK29公式为：=IF（AND（S9>=0，S90.15，S90.35，S9
基本分析在B9：P9公式为：=IF（AH19="输对"，IF（S4>S5，AK29&"。"&AK27，IF（S5>=S4，AK29&"。"&AK28）），""）。
2.6 成绩分布及其分布图
例：80～89分在E7公式为：=IF（AH19="输对"，COUNTIF（AF28：AF257，">=80"）-COUNTIF（AF28：AF257，">=90"），""）。占考试人数的百分比在G7公式为：=IF（AH19="输对"，E7/N4，""）。其余成绩分布的公式与上述公式的设置方法相同。
按图1中分布图的分数段及其对应的成绩，分别在AI4：AO5和AI7：AO8设置考试成绩考试和综合成绩的数据区域，选“图表向导”功能创建图表即可。
2.7 对教师写的分析内容的检测
教师在A18：S24写“一、本课程教学实施状况和学生学习情况分析”的内容，在K17：S17进行提示或检测的公式为：=IF（AND（AH19="输对"，TRIM（A18）=""），"下面分析内容至少写230个字，最多可写约430个字"，IF（LEN（TRIM（A18））
3 总结
教师通过写“报告”分析教学效果，总结教学经验，将有利于教师自我完善，有利于提高教学质量。“报告”对成绩进行33项统计分析，还有考试和综合成绩分布图，能够全面反映考试和教学情况。由于对集中输入的信息有多种容错和自动检查，以及反馈错误信息的类型、指示出错位置等多项智能功能，该程序使用简便，经过多年的应用能够很好完成任务。学校的教学是有目的、有意图的活动[6，7]，高等学校的考试是合格水平的测验，教师安排考试要根据教学大纲的要求，内容要难易结合，比较理想的考试成绩分布是，中间大的是七八十分的人数占多数，两头小的是90分以上、60分以下的人数占少数，从成绩分布图能够看出。这样的教学能使多数学生掌握学习内容。
参考文献：
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关键词:VB;考核改革;开放式考试;成绩评定
一、传统考核方式存在的问题
Visual Basic(简称VB)是美国微软(Microsoft)公司推出的基于Windows环境的软件开发工具,它是目前在Windows环境下设计应用程序最为快捷的工具之一,也是目前最通用、最易于使用、功能强大的编程语言之一。因此,它不但深受初学者喜爱,成为许多编程爱好者初学程序设计的首选语言之一,而且也广受专业编程人员的青睐,得到了许多软件开发商的大力支持。从网上企业提供的软件设计岗位分析,VB仍是当前软件设计的主要应用工具之一,应聘岗位相当多。但学生在应聘VB软件设计岗位时,因没有必要项目经历,就业竞争能力不强,就业比较困难,出现“企业找人难,毕业生就业难,在校学生戒电脑游戏难”的局面,造成这种局面的原因是多方面的,显然考核方式不科学、不合理也是其中的主要原因之一,仔细分析《VB应用》课程的考核方式和内容后,发现主要存在以下几个问题:
第一,考试观念落后,不能真正体现高职高专人才观、质量观和教学观,考试有较大的盲目性、主观性、随意性,考试以传统的填空、选择、简答、编程题为主,缺少真正能发挥学生创意的设计题,更不可能是完全的项目设计题。
第二,考试方法简单,考试只能考共性的、难以体现学生的个性的内容。考试不能根据学生的个性与差异来进行分类考试,不利于“分层教学”的教学效果评价,更不利于全面、真实考核学生知识、技能与能力,容易出现“高分低能”和“低分高能”现象,从毕业生就业实践反馈回来的信息,也证明了这一点。
第三,有些方面是不能通过考试体现出来的,如学习能力、创新精神、实践能力,同时,有很多通过探究性、研究性学习所得到的收获,无法体现在考试的结果上。在学习过程当中,有很多情感体验、直接经验等内容,很难通过传统考试来测量,而这些能力恰恰是提高学生就业竞争能力的关键所在,不少在课堂上思维活跃、极富创新能力的学生,往往期末考试成绩还不如某些死记硬背的学生,这种考试的激励导向功能不能充分激励学生提高的就业竞争能力,考试反馈调节功能也远远没有更积极地发挥出来。
第四,重结果轻过程性考试。虽然采用了平时分和期末考试成绩综合计算来确定最终成绩,但学生的最终成绩还主要是期末考试和平时测试“一锤定音”,学生在平时的学习过程中,积极思考和创新在期末最终成绩上体现较少。
二、《VB应用》课程考核的探索
通过以上分析可知,对于《VB应用》课程,不仅要在课堂上探索案例教学、项目式教学以提高教学效果,而且课程的考核方式和成绩评定必须进行必要改革,让《VB应用》的考核改革也该真正体现“以就业为导向”。
(一)采用开放式考试
《VB应用》课程采用完全开放的考试形式。在课程的第一次课,教师就明确告诉学生,本课程的期末考试有两种形式:第一种形式为自由式,学生可以根据自己的兴趣爱好自由选定一个项目作为期末考试题目,考试时间为整个学期,而且可以在互联网或图书馆广泛参阅有关资料,老师只提出明确而具体的提交要求,学生只要在指定时间准时提交即可,但特别强调“自主知识权版”,检查的方法是要求每个同学均要进行简单答辩;第二种形式是开卷考试,课程的最后一次课完成教师指定的小项目,考试时间为四节课,采用开卷的形式,学生可以自由翻阅教材,但不能上网和查阅其他书籍,同样要求每个学生进行简单答辩。第一种考试形式,只有全勤且没有任何违纪行为的学生才能选择,而第二种考试形式,则全班所有同学均可选择。
在教学过程中,为了提高学生的就业竞争能力,经常鼓励学生根据自己的特点、兴趣、爱好和学习能力,深入学习,力争精通某一方面(可能是本课程也可能不是本课程)技能,而且真正用心去设计部分水平较高的项目,直接作为面试的素材。如果学生选择本课程作专长发展的话,可将培养专长与期末考试有机结合起来,直接将自己精心设计的项目作为期末考试的项目,不仅一箭双雕,而且考试成绩肯定也不错。
(二)成绩评定
1、期末考试成绩的评定。在课程倒数第二次课结束时,参加第一种形式考试的学生将自己所设计的项目(作为期末考试试卷)通过FTP上传到教师机指定位置,老师在课后认真阅读学生所设计的项目,根据学生设计项目的难度、实用性、规模大小、完成情况、应用的编程技巧、创新特色等给学生一个项目成绩(总分为100分)。课程最后一次课为考试与答辩时间,正式上课后,老师先关闭机房交换机,参加第二种形式考试的学生开始考试,在指定时间内完成老师指定小项目的设计和实现,从近几个学期的教学实践看,参加第二种形式考试的学生一般人数较少,部分班级甚至只有1-2个,可以将他们集中安排在教师机旁边,方便老师监考。同时,参加第一形式考试的学生开始逐个答辩,每个同学安排4-6分钟,前2-3分钟由学生简洁讲解项目设计思路和特色,后2-3分钟,由教师根据学生讲解情况进行提问或让学生按老师要求修改程序的某些关键过程等,由老师根据学生的讲解情况(是否完全准确的讲解出其设计项目的设计思路和特色)、答题的熟练程序和反应速度、答案的正确性、答题的语言表达情况等给学生评定一个系数,此系数为学生期末考试成绩的权值,权值的取值范围为0.40-1.10,参加第一种形式考试的学生一般为40人左右,答辩所需总时间为200分钟,刚好4节课(因为《VB应用》课程采用一体化的案例教学,一个教学单位为4节课而不是2节课),下课铃响时,参加第一种形式考试的学生答辩结束,参加第二种形式考试的学生考试结束。老师打开机房交换机,参加第二形式考试的学生上传期末考试答案,然后利用课余时间组织参加第二种形式考试的学生进行简单答辩。最后由计算公式:期末考试成绩=项目成绩Χ权值,算出学生的期末考试成绩,算出的考试成绩可能会超过100分,需要对算出的成绩进行适当的修正,保证成绩的有效性。通过这种方式计算出来的期末成绩应该是学生的一个综合成绩,它包含了学生的学习情况、分析能力、设计能力、表达能力、创新能力等多方面的内容。
2、作业成绩的评定。目前,广东机电职业技术学院《VB应用》课程的教学采用案例教学,每次课完成一个小项目的设计,所以每次课的作业均为下一次课的教学案例,学生先根据教学案例,预习相关内容,然后尝试完成项目的设计与开发,显然是这一个预习性的作业,学生完成的难度较大,作业的目的主要是让学生先熟悉教学案例,有目的有计划的预习有关知识,充分作好上课前的准备;另一个目的是培养学生分析问题和解决问题的能力,开拓思维、培养创新能力。根据作业的这一特点,在作业的成绩评定,并不是以学生完成项目的正确与否作为标准,而是以学生完成作业的态度来评分,只要学生尽其所能的完成作业就得一个可观的分数,设计的正确性和创新性,只是作业成绩评定的加分项。没有及时交作业的同学一律记零分,且一般情况下不能补交作业,其实,学生补交作业已失去本课程作业(预习性作业)的意义了。
3、实验成绩的评定。学生实验是安排在老师对教学案例讲解以后才进行的一个知识应用环节,所以在评定学生实验成绩时,设计的正确性是最基本的要求,学生至少要按老师基本要求完成项目的设计与开发。老师在项目分析时,一般会明确提出项目设计可能存在的不足和完善方向,并简单的提示有关算法,学生对实验项目的完善情况将作为实验成绩评定的重点。实验成绩评定还有一个很有吸收力的加分点,是学生在老师的提示范围之外自行进一步完善项目设计,这是学生充分发挥想象力,培养创新能力的体现,所以不仅在实验成绩评定中有较高加分,还会在全班表扬有关同学。
4、期末总成绩的评定。《VB应用》课程的教学大纲规定,在学生的总评成绩中,作业占20%,实验占20%,期末成绩占60%。所以可根据计算公式:总评成绩=作业成绩Χ20%+实验成绩Χ20%+期末成绩Χ60%,算出总评成绩。
(三)奖励加分
在期末考试成绩评定、作业成绩评定和实验成绩评定中,虽然较传统的考核方式已有相当大的改进,成绩评定能综合评价学生的学习情况、分析能力、设计能力、表达能力、创新能力等多方面,但这些评价方式仍然主要针对学习结果进行评价。对于学习过程的评价还不够深入。在近几年的《VB应用》教学实践中,探索了“有奖答题”、“小老师”、“程序欣赏”等有效的方式。
1、“有奖答题”。对于一般性的提问,采用点名方式让学生回答问题。对于一些开拓学生思维,需要脑筋急转弯的思考题则采用“有奖答题”的形式。“有奖答题”不仅能活跃学习气氛,将学生的注意力充分吸收到课堂学习中,提高学生学习的自主性,而且能激发学生积极思考,培养学生创新能力,可以说它是提高教学效果一大“功臣”,但其在传统的课程考核中没有体现或体现不足。因此,在本课程的教学中,将“有奖答题”的所有加分均直接计入学生的最终成绩。
2、“小老师”。对于在作业或实验中,完成较好且创新较多学生,可以请其当“小老师”,在教师机中演示其设计思路与实现方法,讲解设计和实现过程中碰到的问题及解决过程。这种方法不仅能树立榜样,充分认可学生学习成果,增加学生学习成就感,激发全班同学的学习兴趣,而且能锻炼演示学生表达能力,增加胆量,积累演讲和面试技巧,更可贵是其还可以作为教师课堂教学的有效补充,因为学生是从学生者的角色来分析项目,他的学习基础、理解能力与其他同学接近,学生更容易接受。因此,应该给演示的同学加分,且将加分直接计入学生的最终成绩中。
3、“程序欣赏”。老师为了鼓励学生充分利用课余时间自由设计项目,教师建立了一个专门的QQ群作为交流平台,学生可以将自己的得意作品,上传到群共享中供大家欣赏,老师和所有同学均可对其作品进行评价,老师会根据每个作品的创意与特色、完成情况、群内评价等因素确定一个加分,对于提出修改意见或直接进行修改的同学也会酌情加分。有了奖励加分后,学生的最终成绩的计算公式为:最终成绩=总评成绩+奖励加分。当然,最终成绩也可能超出成绩有效范围,还应该进行适当修正。
课程的考核是一个复杂的过程,受很多因素影响,其中很多因素很难进行定量分析,所以课程考核改革的探索也是一个复杂的过程,需要教师在教学实践中,不断探索、不断总结、逐步提高、逐步完善,同时,随着课程考核改革的不断深入,对教师的能力和素质要求也越来越高,所以教师在考核改革探索过程还要不断学习,不断提高自身能力和素质。
关键词 试卷分析；成绩分布；正态检验
中图分类号：G642.475 文献标识码：B
文章编号：1671-489X（2015）10-0086-02
1 前言
试卷分析是教师完成教学工作的重要环节之一，学生成绩分布是试卷分析的重要组成部分。成绩正态分布是一种概率分布的特殊表现形式，在统计某次考试成绩分布规律的时候，将成绩按分数段制成统计图，如果成绩分布图中中等成绩占最多数，其余成绩以中等成绩为中轴，向两侧逐次降低，则称这次成绩呈正态分布。然而在实践中，教师在进行学生成绩分布的正态性分析时常常存在主观臆断，只要看到有“两头低、中间高”的趋势，就主观认为符合正态分布，否则就认为不符合正态分布。
2 学生成绩的正态检验
图1为生物制药工程与设备课程学生成绩的频次图，可以看出成绩分布与正态分布有些许偏差。教师在试卷分析时容易存在主观偏见，即不加检验，认为学生成绩不符合正态分布。事实上，某次考试学生成绩分布是否真正服从正态分布，需要进行正态性检验。
正态概率图 概率图（probability-probability plot，
P-P plot）是以实际或观察的累积频率（X）对被检验分布的理论或期望累积频率作图（Y）。如果所分析的数据来自正态分布，正态P-P图图形的散点应该呈现一条直线。图2为生物制药工程与设备课程考试74个学生成绩的P-P图，可以看出散点近似在一条直线，中部散点较多地靠近直线上方。
分位数图 分位数图（quantile-quantile piot，Q-Q plot）是以实际或观察的分位数（X）对被检验分布的理论或期望分位数（Y）作图。如果所分析的数据来自正态分布，则Q-Q图上的数据点应分布在从左下到右上的直线附件，否则数据点偏离直线较远。图3为生物制药工程与设备课程考试74个学生成绩的Q-Q图，可以看出散点近似在一条直线，且拟合程度比P-P图（图2）好，说明利用图示法进行正态性检验，Q-Q图的效率比P-P图高。
矩法 矩法（method of moment，又称动差法）是利用数学上的矩原理来检验偏度和峰度。偏度指分布不对称的程度和方向，用偏度系数（coefficient of skewness）来衡量，样本偏度系数用g1表示，总体偏度系数用γ1表示；而峰度则指分布与正态曲线相比的冒尖程度或扁平程度，用峰度系数（coefficient of kurtosis）衡量，样本峰度系数用g2表示，总体峰度用γ2表示。理论上，总体偏度系数γ1=0为对称，γ1>0为正偏态，γ10为尖峭峰，γ2
3 结语
从学生成绩频次图（图1）直观判断，容易认为生物制药工程与设备课程学生成绩的分布不符合正态分布；但图示法（包括P-P法和Q-Q法）和矩法结果均显示还不能认为该课程学生成绩的分布不服从正态分布，表明教师在进行学生成绩的正态性评价时，仅从成绩分布频次图进行直观判断容易陷入“主观”臆断，科学的判断需要借助于一定的正态检验方法。P-P和Q-Q图示法具有简单明了的特征，从本文可以看出，Q-Q图示法（分位数图法）拟合程度优于P-P图示法，说明其检验效率更高更好。但图示法只能定性，难以定量判断，而矩法具有明显的定量特征。尽管矩法涉及繁琐的公式计算，但借助于常用统计分析软件（如SPSS），很容易计算偏度（Skewness）系数g1和峰度（Kurtosis）系数g2两个统计量[2]，以及它们各自对应的标准误σg1和σg2。综合认为，借助SPSS等统计分析软件，矩法分析结合假设检验，是教师进行试卷分析时评价学生成绩符合正态分布与否的客观方法。
参考文献
【关键词】数据挖掘;计算机一级MS-Office考试;聚类分析;K-Means
随着计算机技术的不断发展，目前很多高职院校把计算机等级考试：计算机一级MS-Office考试作为《计算机应用基础》这门课的考核方式，学生在一级MS-Office中取得的成绩以及过关率在一定程度上也反映了学生对该门课的掌握情况和教师的教学效果。该项考试同时得到了很多用人单位的认可，但是由于试题题型更新、题量稍多等原因，学生普遍的通过率不是很高，为了使学生能够更好的通过考试，也为了提高教学质量，本文将当前比较热门的数据挖掘技术引入到对学生一级MS-Office考试成绩的分析当中，目的是为了从中找到考试中所隐含的信息，从而为学生今后的学习和老师的教学提供较好的帮助和指导。
1.数据挖掘技术
数据挖掘就是从大量的、不完全的、有噪声的、模糊的数据中，提取隐含在其中的以前未知的并具有潜在可用的模式的过程。运用数据挖掘技术要解决的首要和最重要的任务就是：对于那些复杂的、不完整的数据如何进行分析，通过分析来发现这些数据间的关系;对于有用的模式如何进行提取，使得信息能够进行简化处理;对于某些不经确、不完备的知识如何确定其表达。
数据挖掘的分类的方式有很多种，根据数据挖掘的任务来分类可以分为如下的几种：分类或预测模型的数据挖掘、数据总结、数据聚类分析、关联规则分析、序列模式发现、依赖关系或依赖模型发现、异常和趋势发现等。其中常用的数据挖掘分析方法有：关联规则分析、分类分析、预测分析、聚类分析几种。
数据挖掘的过程有如下几步：首先对数据进行清理、收集;接着是数据的选择、变换、挖掘;然后是数据的挖掘、模式评估;最后是知识表示等。而对于这些过程并不是一次就可完成实现的，对于其中的某些步骤甚至是全过程有可能需要反复多次的进行，之后才能得到最终的结果。
2.数据挖掘技术在一级MS-Office考试成绩分析中的应用
众所周知，考试成绩的好坏往往是由多方面的原因引起的，除了大家公认的试题本身之外，还有任课教师的年龄、职称;学生自身的学习兴趣、学习前的知识掌握情况、课堂学习效果以及课后练习时间等等，都可能成为影响成绩好坏的因素。一级MS-Office也不例外。本文拟从这几方面来综述数据挖掘技术在其中的应用。
2.1 采用聚类算法对试题本身进行分析
将聚类算法中的K-Means算法应用到一级MS-Office的考试评分系统中，根据搜集到的一些现有数据进行分析。在分析之前首先需要对一级MS-Office的题型进行说明，在最新的一级MS-Office中题型有：选择题（20分）、基本操作（10分）、文字处理（25分）、电子表格（20分）、演示文稿（15分）、上网题（10分）。因此将采用K-Means挖掘算法对6个属性间的聚类分析挖掘。
在进行聚类分析之前，为了更好的进行分析，第一步需要对数据进行标准化。在进行标准化时需要遵循一个原则，即：将各个题型的实际所得分数除以该题型的总分，如对于选择题，某同学得分为15分，选择题的总分为20分，15/20得到0.75。以此类推，最终能够得到的标准化值的范围是[0，1]。第二步对数据进行聚类分析，传统的K-Means算法由于其初始聚类中心是随机产生的，每次的聚类中心都会有所不同，这样就导致了聚类结果的不稳定，为了使得聚类结果具有较好的稳定性。这里在分析之前给定好中心。根据学生的考试成绩分布情况大致可以分为优秀、良好、中等、不及格4个等级。不同等级根据其概化后的数据分布区间来确定其初始聚类中心。第三步是对最后的聚类结果进行分析。通过聚类分析老师都能够很容易的分析出学生对该考试的题型掌握程度、以及今后在教学方面需要在哪方面下功夫，极大的方便的了日后的教学。
2.2 采用关联规则对教师年龄、职称在一级MS-Office考试成绩中的影响进行分析
关联分析方法当前被普遍运用与教学之中，用于寻找数据库中数值的相关性，常用的关联分析技术有关联规则和序列模式。从大量的教学数据中找到有意义的关联关系，可以指导教师的教学工作。在很多高职院校中，关联规则常被应用到学生计算机等级考试、英语四六级考试的过关率的分析上，并以此作为评价教师教学效果的依据。同时将关联规则运用到考试成绩的分析当中，也会挖掘出影响学生过关率的一些相关因素，其挖掘结果对日后的教学过程起着非常重要的指导作用。
2.3 采用分类算法对影响一级MS-Office考试成绩的其他因素进行分析
分类顾名思义就是对一个时间或者是一组对象根据他们的特性进行分类。分类模型不仅可以对已有的数据进行分析，也可以对未来进行预测。作为两类主要预测问题的方法：分类和预测，根据它们的不同分别用于离散数据和连续的预测。对于一级MS-Office的影响因素考虑到其数据的特性，将采用分类算法对其影响因素进行分析。分析步骤为：首先，需要先对数据进行采集，主要采集的数据有：学生的基本信息、学生情况的调查（学习兴趣、对之前知识的掌握情况等）等。以上情况可通过对学生进行问卷调查来获取。其次，对获得的数据进行预处理，将获得的数据进行集成，然后对遗漏的数据进行填补，接着对数据进行离散化操作，最后将需要挖掘的数据的规模在不影响最终挖掘结果的基础上进行缩减。第三，对数据进行分类挖掘并生成分类规则。通过以上三个步骤便可分析出其他因素对学生考试成绩的影响了。
3.结束语
本文以高职院校一级MS-Office等级考试成绩分析为例，阐述了数据挖掘技术在一级MS-Office考试成绩中根据不同的方面不同挖掘技术的应用方式。实验结果表明，将数据挖掘技术应用于高职院校成绩分析中的分析方法是使行之有效的，其分析结果不仅能够帮助学生通过考试成绩发现自己对于这门课程掌握的不好的部分，为后面的学习提供一些有针对性的改进;同时也为教师针对不同的学生的特点的教学方式有一个指导作用，也为后面的学生能够顺利通过考试提供帮助。
参考文献
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