开篇：写作不仅是一种记录，更是一种创造，它让我们能够捕捉那些稍纵即逝的灵感，将它们永久地定格在纸上。下面是小编精心整理的12篇考试成绩分析，希望这些内容能成为您创作过程中的良师益友，陪伴您不断探索和进步。
【关键词】护理实习生;岗前培训;成绩分析
[Abstract]ObjectiveToexploretheeffectivenessofpre-jobtrainingonnursinginterns.MethodsTocarryoutpre-jobtrainingonthe155nursinginterns.Afterthetraininganexaminationbasedonthetrainingwillbeheld.ResultNursinginternsofdifferentqualificationsandschoolshadmasteredthetrainingwell.Butnursinginternsofdifferentqualificationshadalittledifferenceonmasteringtheknowledgepoint.Theyneedtobetrainedandcultivatedmore.ConclusionThepre-jobtrainingonnursinginternsisbasedonclinicalpractice.Weshouldquicklyadapttothechangingofroleandtrainingwithfocusaccordingtothedifferentknowledgelevelsofnursinginternsfromdifferentschools.
[Keywords]nursingintern;pre-jobtraining;scoreanalysis
1对象与方法
1.1研究对象选择2009年度医院接收的护理实习生共155名，主要来自六所大中专医学院校，其中本科护生17名，专科护生121名，中专护生17名。
1.3考核方法根据培训教材的内容，考试题型分为选择、判断、填空、简答，紧紧依靠培训内容，及格分数60分，不及格重新自学后补考，延期下临床实习，直到熟练掌握培训内容。
2结果
2.1不同学历间护理实习生考试成绩比较不同学历间护理实习生考试成绩比较平均分依次本科90.5分，大专86.22分，中专83.68分，虽然培训的内容及方式、方法均一致，但本科、专科、中专在理解及掌握培训内容上略有差距。
2.2不同医学院校护理实习生考试成绩比较不同医学院校护理实习生考试成绩比较，依次为93.55分、90.5分、82.48分、81.96分、81.76分、78.45分，可以看出不同的医学院校护理实习生对知识理解及掌握的程度存在差距，93.55分和90.5分分别是护理本科院校，个别院校的护理实习生对老师培训时所传授的知识理解不透，存在偏差。
3讨论
3.3护理技能培训不容忽视护理工作就是护士运用各项护理技能满足病人需求，为病人服务的过程[1]。因此，岗前培训护理操作培训必不可少，以卫生部50项护理操作光碟为教材，为护生播放操作录像，对同学提出的疑问进行答疑，考试中将操作的内容融在其中。尽快与学校学的理论联系起来。护理技能的培训都要放在重要的位置，要有统一标准、有实践、有考核，同时要将新技术、新技能融会贯穿于培训当中，使新护士进入临床后能够尽快地适应工作。
4结论
4.1护理实习生的学习积极性有了明显提高灵活的培训方式，使护生在课堂上能与老师互动，多种培训方法的运用和人文教育的引入，使实习生对原本枯燥的学习内容有了更多的期待，愿意学习更多的知识充实自己，临床实习是护生学习和操练护理技能最重要的阶段，该阶段护生不可避免地暴露在职业危险中[2]，如护士职业性损伤的预防及防护的培训，认真听，不时向老师提出问题。如护生不了解病历书写规范，而在岗前培训中适时地为实习护生补上这一课，使实习护生在毕业实习前掌握此项基本功，为他们以后从事临床护理工作打下良好地基础[3]。通过扎实的岗前培训，实习生分配至临床后，能很快进入角色。
4.2提高了实习生的素质实习生通过系统的学习服务理念，护士素质、沟通技巧等方面的知识，调动了实习生的主观能动性，增强了她们的自我保护意识和法律意识，应变能力也得以提高，在临床的实习中能很好的与病人沟通。弥补了实习护生上岗前准备不足，操作水平较低等缺点，提高了病人对实习护生满意度。
4.3减轻了临床的带教压力通过规范化的岗前培训及考核，使来自不同区域、不同学校的护理实习生都能够很快的熟悉医院的环境、医院对实习生的要求、初步掌握医院的规章制度和护理新制度，各项护理操作标准，适应护理实习生的角色转变。规范化培训为临床的带教创造了良好的条件，减轻了临床带教的压力，同时，也使实习生能够更好的适应临床环境，得心应手地开始临床实习工作。
参考文献
1宋燕虹，刘宇.新护士转正前操作考试结果分析及培训.中国护理管理，2005，5(5):35-38.
一、准备好“心情
二、准备好“身体”
三、准备好“方法”
关键词：五年制高职；护理；翻转课堂
基础护理学是护理专业学生的必修课。基础护理学期中考试内容为排泄护理、药物护理两章，总分100分，其中客观题72分，主观题28分。13高护7、8、12班是老师甲上课，9、10、11班是老师乙上课，9班和12班是翻转课堂实验班，另外4个班级为对照的常规教学班级。这6个班经方差分析两两比较从12个班级中选出同质班级，具有可比性。
1期中考试成绩描述
7-12班的任课老师、最高分、最低分、成绩平均分及不及格人数如表1。
2.1方差齐性检验表
从表2可以看出，显著性为0.064，大于0.05，认为各班级客观题成绩的总体方差是相等的。
2.2方差分析表
从表3可以看出，总离差平方和为35535.443，组间离差平方和为4135.687，组内离差平方和子31399.756，在组间离差平方和可以被线性解释的部分为19.150；方差检验F值为8.851，对应的显著性小于0.001，小于显著性水平0.05，认为六个班级中至少有一个班与另外一个班存在显著性差异。
2.3多重比较表
从表4可以看出，班级9与班级7、8、10、11、12中的任意一个班级显著性都小于0.05，可以认为9班与其他任意一个班级存在显著差异，其他各班级之间差异不显著。
3结论和分析
9班本次考试平均分大幅少于其他班级，12班与其他班级差异不大。分析原因如下：
3.1老师方面
两位老师都是青年教师，教学经验尚不是很丰富，但是她们非常勤奋也非常辛苦，课前两位老师准备了大量的微课、导学案、视频、课件等教学材料，又要联系电教中心和准备网络、教室等硬件设施。通过多次课堂听课，两位老师都准备充分，引导学生展示、讨论、交流和扩展所学内容，演示正确，以身作则。现有的班级学生接近六十人，两位老师除了备课和上课花去大量精力外，课堂要兼顾所有的学生比较困难。老师甲来校刚满两年，担任班主任刚满一年，亲和力较高，可能没有做到严格要求，学生因此对自己没有高要求，个别学生甚至完全放松自己。
3.2学生方面
3.3硬件方面
4建议
4.1尽量小班教学
4.2建议也在三年制护理学生中开展翻转课堂
五年制护理专业学生相对而言，学习习惯不佳，未掌握学习方法，学生只是单纯地完成导学案，没有利用导学案去学习书本知识点。三年制护理专业学生经过这半个学期的观察，学生做笔记的习惯非常普遍，练习也积极主动，未来开展翻转课堂的基础比较好。
4.3教室、宿舍、实训室网络全覆盖，建立学习和检测的平台或APP
二、SPSS简介
三、应用SPSS统计软件进行试卷分析
（一）数据收集和分析内容
1.调查对象
三明二中2010届高三（8）、（9）班学生省质检理综成绩。
2.成绩分析内容
（1）试卷成绩分析
主要包括，学生人数、参加考试人数、平均分、最高分、最低分、及格率、标准差和成绩分布是否呈正态分布等。
（2）学生成绩分析
比较高三（8）和（9）班，两个不同班级的学生成绩是否有差异，以及两个班级男生和女生成绩是否有差异。
（二）应用SPSS统计软件进行试卷分析
首先可以将学生成绩输入Excel中，然后导入SPSS中，主要设置的变量包括编号、姓名、班级、性别、理综成绩等。数据处理操作步骤如下：
1.定义分数段
在成绩分析时，为了更直观地看出不同分数段学生人数及其所占比例，这里可以将分数转换成分数段，SPSS中具体操作如下：点击TransformRecodeIntoDifferentVariables（转换重新定义不同变量），弹出RecodeIntoDifferentVariables（重新定义不同变量）对话框，把“理综”成绩这个变量输入OutputVariable（输出变量）对话框中，在Name（名字）栏目中输入“分数段”，单击Change（改变）；然后单击OldandNewvalue（旧的和新的值）按钮，选择Range（范围），在其下栏目中输入相对应的分数范围，由于理综总分为300分，180分代表及格，所以用0179.9，Value（值）中输入50用来代表不及格的分数，单击Add（添加）；同理，我们可以定义60、70、80、90分段的分数段，如图1所示。
图1定义分数段对话框示意图
2.成绩分析
以班级为单位进行试卷分析，绘制成绩分布直方图和Q-Q概率图对本次理综考试情况进行正态分布分析，具体操作步骤如下：单击AnalyzeDescriptiveStatisticsFrequencies（分析统计学描述频数分析），在弹出的Frequencies（频数分析）对话框中，把“理综”和“分数段”两个变量导入Variable（变量）中；点击Statistics（统计）按钮，在弹出的Frequencies：Statistics（频数分析：统计）对话框中，选中Mean（平均分）、Stddeviation（标准偏差）、Minimum（最低分）、Maximum（最高分）和Range（范围）这五个常用指标，单击Continue（继续），返回主对话框，点击Charts（绘图）按钮，在弹出的Frequencies：Charts（频数分析：绘图）对话框中，选中Histograms（柱状图）和其下的Withnormalcurve（正态分布曲线），再点击Continue（继续），返回主对话框，点击OK按钮，就可以获得学生总数、缺考人数、最高分、最低分、平均分、优、良、中、差和不及格人数分布及其百分百直方图，统计结果如表1、表2和图2所示。
表1学生理综成绩基本统计情况
表2学生理综成绩分布情况
3、考试成绩差异性比较
（1）不同班级之间学生理综成绩比较
执行AnalyzeCompareMeansIndependent-SamplesTTest（分析比较方法独立性T检验），在弹出的Independent-SamplesTTest（独立性T检验）对话框中，把“理综”选入TestVariable（检验变量）对话框中，将“班级”选入GroupingVariable（分组变量）对话框中，单击“DifineGroups”（分组）按钮，在弹出的DifineGroups（分组）对话框中，在Groups1（第1组）中输入8班；在Groups2（第2组）中输入9班，点击Continues（继续）返回主对话框，单击OK，完成比较，统计结果如表3、表4所示。
表3不同班级学生理综成绩情况表
表4不同班级学生理综成绩独立样本T检验
表5男女学生理综成绩情况
（2）男女学生理综成绩比较
操作步骤同（1），得到统计结果如表5和表6所示。
表6男女学生理综成绩独立样本T检验
四、结果分析
1．从表1可以得到，参加理综考试的学生人数为107人，没有缺考学生，平均分为211.55分，标准差为41.63，最高分为273分，最低分为85分，全距为188分。说明本次考试整体难度较高；标准差为41.63，最高分与最低分的差距为188分，说明这两个班学生理综水平两极分化较大，这可能与学生对该学科的学习兴趣有关。
2．从表2和图2可知，大部分的学生集中在良、中和及格分数段，不及格的人数占到约20%，而优等分数段的学生仅有一人，主要是由于这两个班级都是平行班，尖子生较少；此外，本次理综考试的难度偏大导致及格率较低。而从图3学生成绩正态Q-Q概率图看，尽管有一定数量的学生成绩在趋势线附近有波段，但从总体来看，基本还是呈直线分布，因此，本次理综省质检考试成绩还是可以近似认为呈正态分布。
3．表3和表4显示，高三（8）班和（9）班两个班级学生理综成绩的平均分分别为213.91分和209.15分，虽然（8）班的平均分高于（9）班，但是两个班级学生的成绩没有显著差异（P=0.557>0.05）；表5和表6结果显示，两个班级男女生的理综成绩平均值分别为211.36分和211.89分，男女生理综成绩没有显著差异（P=0.95>0.05）。
五、总结
2018年徐汇普通高校春季考试成绩将于2018年2月1日20:00公布。
查询办法
2018年徐汇普通高中学业水平合格性考试成绩分“合格”“不合格”两类，考试成绩只公布合格或不合格，不公布分数。合格性考试合格分数线以卷面成绩的标准分值划定。经过教育测量、教育统计、教育教学等方面的专家测算，以课程标准为依据，对本次考试的试卷难度、成绩分布进行计算分析，确定本市各科目的合格标准。查询结果中“/”表示未报考该科目考试，“Q”表示该科目考试缺考。考试成绩以下发的成绩证书为准。
查询入口
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复核办法
2018年宝山普通高校春季考试成绩将于2018年2月1日20:00公布。
2018年宝山普通高中学业水平合格性考试成绩分“合格”“不合格”两类，考试成绩只公布合格或不合格，不公布分数。合格性考试合格分数线以卷面成绩的标准分值划定。经过教育测量、教育统计、教育教学等方面的专家测算，以课程标准为依据，对本次考试的试卷难度、成绩分布进行计算分析，确定本市各科目的合格标准。查询结果中“/”表示未报考该科目考试，“Q”表示该科目考试缺考。考试成绩以下发的成绩证书为准。
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关键词：成绩评价；数据预处理；成绩分布
一、引言
“多元智能理论”之父加德纳说过：“过去和现在我们都应该相信评估是对于教育发展最有力的手段”，一个完整的教育教学环节必须要包含评价分析这一环节。考试成绩是对教育教学成果的量化，运用正确合适的方法对学生成绩进行评价分析，可以使学生洞悉自己的位置，使教师和学校决策者洞悉教学中存在的问题，优化教育资源。国外有专门的国际教育评价协会（IAEA）、国际教育成就评价协会（IEA）、学生考试研究中心（CRESST）、研究学习过程性指标（NSSE）的机构一直在研究教育规律和评价标准。
教育统计学的研究历史很早[1]，研究的方法从描述统计---推断统计--多元统计分析，美国的桑代克（ELThordike）为了达到“极力以心理学与统计学为工具而研究教育学，使教育科学化”的目的，于1904年撰写了社会统计学应用手册《心理与社会测量导论》，这是世界上第一本有关教育与心理统计学的专著。
二、成绩分析的数据预处理
（一）、成绩格式转化
（二）、成绩分布
目前针对成绩分布特点的讨论不断，统计上的分布最常见的是正态分布，有人认为成绩分布不是正态分布，是负偏态分布（即高分较多），正好说明教育产生了效果。我们针对高等数学课程进行研究，利用2007-2008年的数据，发现成绩分布呈现双峰特点，是负偏态分布（即高分较多），不是正态分布。
根据考试的目的不同可将考试分为选拔性考试和合格水平考试。选拔性考试是一种难度竞赛考试，它期望学生的考试成绩呈现正态分布，出现比较极端的分数分布，从而有利于甄别和选拔。各种竞赛和升学考试等都属于选拔性考试。合格水平考试是一种成就考试，旨在考核学生是否达到预定的教学目标和要求。并不要求学生的分数呈现正态分布，反而希望学生成绩的分布能呈现负偏态分布。期中考试、期末考试、清考等都属于合格水平考试。从学校教育目的的角度看，合格水平考试是更具有普遍意义的学校考试。因此，学生考试成绩呈现负偏态分布时，说明教学恰恰是成功的[2]。
（三）、针对需求的数据处理
通过与教务处老师的交流，了解到他们感兴趣的内容有：重要课程主要特征（均值、优秀率、不及格率）年度变化、重要课程汇总（均值、等级成绩率、样本容量）。
1、《高等数学》课程的平均分和优秀率呈逐年下降趋势，需要尽早稳定下来。
2、《大学物理》的不及格率偏高，这是学生因素还是教师因素，需要继续分析。
2、《电路分析基础》起伏较大，需总体控制。
3、《电子电路基础》的不及格率偏高，平均分偏低.
三、结束语
考试成绩是对教育教学成果的量化，运用正确合适的方法对学生成绩进行评价分析，可以使学生洞悉自己的位置，使教师和学校决策者洞悉教学中存在的问题，优化教育资源。有些细节的研究工作很重要，但是在学术界至今仍是空白，例如：基于成绩分布，发现普遍不是正态分布，那么到底是什么统计分布呢？这一问题，我们做了探索性分析，发现极值（Ev）分布和韦伯（Weibull）分布是最接近的两个。
参考文献：
[2]张国才，学生学习成绩负偏态分布的合理性，江苏高教[J]，2002（2）：74-76
[3]吴喜之，统计学：从数据到结论[M]，中国统计出版社，2004.8
【关键词】剪贴板；公式；填充柄；成绩统计
1.前言
2.巧用word2003的“选择性粘贴”和“文本转换为表格”功能制作成绩表
Word2003的“选择性粘贴”功能可以将复制的XML格式文本变成无格式的文本，“表格”菜单中“文本转换为表格”功能可以将文本转换为表格，将Word2003的这两项功能结合起来就可以制作一个符合数据管理要求的学生成绩表，具体操作方法如下：
（2）启动Word2003，单击“编辑”菜单的“选择性粘贴”命令，出现“选择性粘贴”对话框，在此地对话框中选择“无格式文本”，然后单击“确定”命令按钮。
（3）按住Ctrl+A键（全选），将复制的学生成绩全部选定，然后单击“表格”菜单的“文本转换为表格”命令，出现“将文本转换为表格”对话框，不改变此对话框中的任何设置，在此对话框中直接单击“确定”命令。
（4）由于序号前有空格，就会造成数据向后错位一列，选定错位的数据，按住鼠标左键不放拖动，将数据拖动所需的位置上，然后松开鼠标左键。
（5）选定整个表格，单击“编辑”菜单的“复制”命令。
（6）启动Excel2003，单击工作表（如Sheet1）中的第一个单元格，然后再单击“编辑”菜单的“粘贴”命令。双击工作表标签Sheet1，将此工作表改名（如学生成绩表），每个教师可根据自己的习惯给包含学生成绩的工作表命名。
3.使用Excel2003扩充教务管理系统教师成绩管理模块的学生成绩统计功能
3.1制作学生成绩分析表
在Excel2003的另一工作表中（如Sheet2，可改名为学生成绩分析表）按教务处规定的考试成绩分析要去制作如表1所示的成绩分析表，具体制作方法在此不作说明。
3.2巧用Excell2003的公式及填充柄功能完成学生成绩的统计和分析
学生成绩的统计分析分为常规统计项和分数段的人数统计和百分比统计项，常规统计项的公式及说明见表2，各分数段的人数统计和百分比统计项的公式及说明见4，表2和和表4中公式所用的单元格引用说明见如表3所示。常规项的统计直接在相应的单元格中输入如表2公式列中的公式即可。（注意：单元格及单元格区域的引用要根据成绩的存储区域以及成绩分析表中相应项的位置变化填入正确的单元格名称及单元格区域名称）。
3.3使用COUNTIF函数统计各个分数段的学生人数
countif函数的功能是统计指定区域符号条件的单元格数目，它有两个参数Range和Criteria，其中Range用于指定单元格区域，Criteria用于指定条件，下面以统计90-100分的人数为例说明其具体操作：
（1）在存放结果的单元格中（如D9，存放90分或90分以上的人数单元格）输入“=”，（公式以等号开始），再单击编辑栏最左测的函数下拉列表框，如果列表框中有COUNTIF函数就直接单击此函数，如果没有就单击“其他函数”，在所打开的“插入函数”的对话框
（2）在“选择函数”列表匡中选择COUN-TIF函数，出现“函数参数”对话框。
（3）单击Range参数右侧的折叠按钮，再单击存放学生成绩的工作表标签（如学生成绩表），将鼠标光标指向存放学生期末考试成绩的第一个单元格（如F4），然后单击鼠标。
（4）将鼠标光标指向存放学生期末考试成绩的最后一个单元格（如F62），按住Shift键不放，单击鼠标左键，这样就将选定了存放学生成绩的单元格区域F4：F62。
（5）单击折叠按钮，“函数参数”对话框，将光标定位到参数Criteria框中，在此参数对话框中输入”
（6）光标定位到公式编辑栏“=COUNTIF（学生成绩表！F4：F62，"
（7）再次单击编辑栏最左测的函数下拉列表框中的COUNTIF函数。
（8）重复步骤（2）-（4），并将第（4）步的Criteria参数应改为“
（9）得到“=COUNTIF（学生成绩表！F4：
F62，”
（10）将鼠标光标移到D9单元格的右下方，当光标变成粗的“+”形状（+称为填充柄），按住鼠标左键不放拖动到D16单元格，松开鼠标左键，完成公式的填充。
（11）按照表2的公式依次修改D10―D16单元格中每一个COUNTIF函数“Criteria”参数中的条件，就可完成每一分数段的人数统计。
3.4统计每一分数段的百分比
（1）在存放百分比结果的第一个单元格中（如F9）输入“=D9/$I$2”（注意在I和2前一定要输入$，锁定单元格，防止使用填充柄时此单元格的行标识和列标识发生变化）。
（2）将光标移到F9单元格的右下方，出现“+”时按住鼠标左键不放拖到F16的单元格，松开鼠标左键。
（3）单击“格式”菜单的“单元格”命令，出现“单元格格式”对话框，在此对画框中单击“数字”选项卡，在分类（C）列表框中选“百分比”，小数位设为0即可。
（4）单击“文件”菜单的“保存”命令，保存工作薄（如08级临床B班成绩分析）。
4.结论与应用
作为学生，同学们要经历大大小小、不计其数的考试，平时的小测验、期中、期末考试、中考等，“优胜劣汰”是自然法则，谁也无法逃避、无法更改！因此对待考试成绩的态度就显得尤为重要。
“学习过程中你是否每次都认真完成了老师布置的作业了？”
“作业完成有没有偷工减料应付的现象？”
“学习某一科目的时候存在着哪些困难？”
“是不是某一学科难度大，力量达不到？”
“学习的时候是否存在懒散、注意力分散的现象？”
……
透过考试成绩，分析学习过程，发现问题，及时寻找正确的对策，制定适合自己的学习计划，通过努力能够达到的切实可行的学习目标，然后在以后的学习过程中，能够做到扬长避短，认真执行学习计划，朝着自己的学习目标不断的努力，你一定会在大考中脱颖而出的。
孩子们，希望你们都能够正确对待考试成绩，使得考试成为促进学习的良好工具。
关键词：《技术经济学》考试成绩统计分析教学体会
引言
学生成绩分析是整个教学过程的一个重要环节，也是反映教学结果的一个必要手段。因此，为了了解学生对所学知识与技能的掌握情况，发现教与学中存在的不足，使考试真正为素质教育服务，我们需要对考试成绩进行一次较为深入细致的统计分析。
1.《技术经济学》课程及其考试改革
《技术经济学》课程是我校管理学院工程管理系针对理工科学生开设的一门校管必选课。它是研究技术与经济最佳结合、协调发展的条件、规律、效果及实现途径的一门交叉科学，具有较强的实践性和理论性。本课程的学习，使学生掌握技术经济分析的基本知识以及论证、科学决策的基本理论与经济效益的评价方法，以市场为前提，经济为目标，技术为手段，对多种技术实践方案进行经济效益比较、评价和优选，作出合理判断，最终获得满意的方案，解决实际的技术经济问题，培养学生的经济观念、市场观念、竞争观念、效益观念和可持续发展观念，为今后从事技术经济工作奠定基础。
2.《技术经济学》考试成绩统计分析
作者选取2006年春季、2006年秋季和2007年春季三个学期共657名学生的《技术经济学》成绩作为样本来研究其分布情况。这些学生分别来自化工学院、计算机科学与软件学院、土木工程学院和信息工程学院。
2.1分布情况分析
一般而言，考试成绩的原始资料的分布特征并不能直接观测出来，需要通过编制分布数列来反映。分布数列是统计资料的重要表现形式，也是进行统计分析的重要手段。通过分布数列不但可以反映总体各单位在各组之间的分布特征和总体构成情况，即各成绩组相对应学生人数及人数所占比例，还可以据此研究平均成绩及其变动规律。下面是对学生总体按成绩分组，形成各个考生在各个成绩组之间的分布，如表1所示。
为了概括地说明总体各单位的分布特征，通常还需要计算变量数列的累计频数和累计频率。计算累计频数和累计频率有两种方法：一种是向上累计。当我们所关心的是小于某个成绩的学生的人数、频率分布情况时用向上累计法，以说明在此成绩以下所有人数所占的比重。如表2中说明657名考生中成绩在80分以下的有487人，占学生总数的74.13%。另一种是向下累计。当我们所关心的是大于或等于某个成绩的学生人数、频率分布情况时用向下累计法，以说明在此成绩以上所有人数所占的比重。如表2中说明在657名考生中成绩在80分及以上的有170人，占学生总数的25.87%。
2.2集中程度分析
学生成绩集中程度的分析可以采用平均成绩，平均成绩把全体学生成绩的差异抽象化，反映了学生成绩分布的集中趋势，有利于学生估计自己在总体中所处的位置。平均成绩的计算可以采用算术平均数、中位数和众数等。
2.2.1算术平均数
算术平均数是计算平均成绩最常用的方法和基本形式，它简明易懂，受抽样调查变动影响较小，且反应灵敏，总体中任何一个成绩发生变化，计算结果亦随之改变。但它易受极端数值的影响，且受极大值的影响更大，从而影响其代表性大小。然而本文所取样本量很大，所以受极端数值的影响会较小。本文分析的这657名学生成绩的算术平均数为74.83分，且大部分学生的分数集中在60～90分之间，说明大部分学生能够较好地掌握教学内容。
2.2.2中位数
如果把总体学生的成绩从低到高进行排序，则处于中间位置的学生的成绩即为中位数。当学生人数为偶数时，则中位数为处于中间位置的两个学生成绩的平均数。当学生成绩资料不多，成绩分布偏斜程度不太大，但各个考生之间成绩差异程度较大或存在极端数值时，用中位数来代表总体学生成绩的一般水平具有较高的代表性。中位数的不足是缺乏灵敏度，也不如算术平均数可靠。本文分析的这657名学生成绩的中位数为70.5分。本文分析的样本量很大，但是成绩分布偏斜程度不太大，各个考生之间成绩差异程度比较大，所以用中位数来代表总体学生成绩的一般水平具有一定的代表性。
2.2.3众数
众数是指总体学生中出现次数最多的那个考试成绩。当许多学生的成绩都为同一个数值或成绩分布偏态较严重时，用众数作为平均成绩有其特殊意义。在日常教学中，教师可以用众数来掌握大部分学生所处的水平，从而有效地制定或调整教学计划。
众数计算简便、易于理解，不受极端数值影响，但受次数分布的制约。在一般考试中，如果考生人数较少或无明显集中趋势的成绩资料，可能会没有众数，或者有两个及以上的众数，此时众数的应用则没有多大意义。本文所分析的样本中，存在多个众数，比如64分、71.5分、77.5分、83分等，所以在此用众数反映学生成绩分布的集中趋势没有太大意义。
2.3离散程度分析
平均成绩是把总体学生成绩的差异抽象化，代表了总体学生学业上的一般水平，但学生之间成绩或学业上的差异是客观存在的，这就必须在计算平均成绩的基础上进行离散程度分析，即计算变异指标。变异指标值越大，说明学生之间成绩的差异越大，平均成绩的代表性越低，此时就不宜用平均成绩来评价学生的学业水平；反之，则说明学生之间成绩差异小，平均成绩的代表性高。但变异指标并非越小越好，如果考题难度过低或偏高，学生成绩可能普遍很高或较差，此时各个学生的成绩会很接近，既没有特别优秀的，也没有太差的，以致掩盖了学生在学业上的真实差距，也就无法对学生的学业做出正确评价。
常用的变异指标有极差、标准差和变异系数。
2.3.1极差
极差是总体学生成绩的最高分和最低分之差。这是测定学生成绩差异程度最简单的指标。但由于极差只取决于极端数值的大小，忽视了中间学生之间成绩的差异，因此它只能粗略地反映学生成绩的差异情况。
2.3.2标准差
标准差是测定学生成绩差异程度最常用、最科学的指标，是指学生总体中各个成绩与平均成绩离差平方的算术平均数的平方根，用σ表示。
标准差综合反映了学生总体中各个学生之间成绩的差异程度。标准差定为多大才合适实践证明，当学生的成绩接近正态分布时，在百分制情况下，标准差为10―15分，成绩的差异程度较为合理。如果是选拔性考试，标准差可以大些，如20分以上。
本文分析的这657名学生成绩的标准差为9.83分，说明成绩的差异程度比较合理。
2.3.3变异系数
极差、标准差都是对总体学生的成绩差异程度进行测定，如果要进行同类科目在不同班级(或不同专业)之间差异程度的比较，在平均成绩不等的情况下，就要用变异系数来解决。
比如，2007年春季化工类(生物和制药)专业与土木工程专业的平均分分别是69.01分、66.19分，标准差分别是8.46和8.97，由于两个专业平均分不等，所以不能直接比较标准差，可以分别计算其变异系数为0.123和0.136，可见化工类(生物和制药)专业的变异程度比土木工程专业要小。
3.影响考试成绩的因素分析及个人教学体会
《技术经济学》考试成绩的统计分析为我们提供了丰富的教学信息，亦从总体上为把握考试质量及学生的真实水平提供了理论依据。通过对《技术经济学》考试成绩的统计分析可以看出，这三个学期学生成绩基本上符合正态分布，平均分数比较高。79.75%的学生成绩集中在60~90分之间，但是仍有15.99%的学生处于不及格的水平，说明还有少部分学生对技术经济学的基本概念和理论掌握不够牢固。
3.1培养学生学习兴趣。
3.2活跃课堂气氛，开展课堂讨论。
活跃的课堂气氛既能调动教师的讲课情绪，又能使学生全面掌握、正确领会教师传授的知识。所以建议采用开放的、积极的教学方法，充分调动学生的积极性。可以进行案例讨论，比如三峡水电站建设项目可行性分析问题；还可以运用技术经济学的决策分析方法分析实际问题，比如大学本科生毕业是直接就业还是考研继续学习，买车好还是租车好，等。让学生根据自己所学的知识以及目前我国的实际情况来发表自己的看法，这种讨论可以让学生随便发言，也可以将学生分为甲乙双方进行辩论。
3.3理论联系实际。
3.4多与学生沟通交流。
教师与学生之间及时和多方位的沟通是提高教学质量的重要手段之一。学生在听课过程中会经常遇到听不懂的情况，从而影响对后续内容的理解，因此建议讲课时允许学生随时打断授课，举手提问。课下应主动与学生沟通，了解学生掌握知识的程度、学习的重点和难点，做到有的放矢；还要关心学生的生活问题，了解学生的困难。
［1］陈立文，陈敬武.技术经济学概论［M］.北京：机械工业出版社，2006.1.
［2］陈娟.讲授技术经济学全校性选修课的几点体会［J］.技术经济，2004，(5)：50-51.
［3］何庆光.学生考试成绩的统计分析［J］.广西财政高等专科学校学报，2004，(4)：89-91.
关键词：自助；互助；自省；有效教学
自己订正、小组通过的试题题号：
小组研究后仍似懂非懂的试题题号：
小组研究后尚未解决的试题题号：
备注（讲评建议、其它要求等）
数学试卷讲评课是高中数学学习过程中的重要且常见的课型，传统试卷评讲很少从学生出发角度设计，而从“学生学”出发进行的试卷讲评甚少，试卷评讲基本上单向灌输。没有了解过学生的想法，站在学生的角度思考过，那又怎能发现错解的症结所在，切实地“拨乱反正”呢？学生始终只停留在“听懂了”的层面，再次独自面对时还是按自己固有想法“一错再错”。教师“讲解答”、学生“听答案”的试卷讲评课传统模式究竟是高效还是低效呢？为了更好地“以学生为本”，促进学生的自主发展，笔者在试卷讲评课的教学实践中尝试让学生先自我“补救”――订正后再讲评，让学生自由分组――互动中精讲评，让学生自行填写《考试成绩分析表》――讲评后理性反思，初步形成了“自助――互助――自省”的高中数学试卷讲评课新模式。
一、“自助”
二、“互助”
课堂上重点讲评的内容主要来自：（1）各小组讨论后据实填写并上交的《试卷订正――小组讨论反馈表》（见下表）中票数较为集中的“似懂非懂”的试题、“尚未解决”的试题；（2）教师由试卷分析、考情分析、统计数据分析所发现的较为突出的知识性、策略性问题。教师再将上述素材按一定标准进行整理分类设定1～2个讲评课“主题”。课堂讲评方式以学生自评、互评为主，教师点评为辅推进多元化互动交流。
三、“自省”
让学生根据相应的《考试成绩分析表》，并结合试卷的订正与讲评情况，进行全面、深刻的自主反思，给出客观、恰当的自我评价。
《考试成绩分析表》是教师特别针对当次考试试卷设计的集数据统计、自主反思、自我评价于一体的综合表格，具体如下表所示。其中的“保底”分分值、各分数段的划分（下表的“85分―70分―60分―50分）、学生自行统计“小分”的项目分类（下表的“基础题”―“中等题A”―“中等题B”―“疑难题”）均是教师综合当次考试试题状况、考前的教学情况以及学生现实能力水平给出的，不同的考试会有不同的设置。“保底”分是“警戒线”，如果低于这个分数，说明该生的数学成绩存在比较大的问题，任课教师有必要单独“约谈”。分数段的划分以及人数统计意在引导学生准确定位当次考试自已在班级所处的层次水平，有助于学生更恰当地做出自我评价与目标设定。需要学生自行统计的“小分”意在从多方面、多角度让学生发现自已在数学学习上的优缺点，有助于学生更理性地进行自主反思与自我调整。表格后半部分有关“订正可追回的分数”、“四个方面”的自我反思与评价的填空项基本不变，意在让学生每次考试后养成良好的订正与反思习惯，并能真正从中有所收获，而非“流于形式、浮于表面”之举。
从高一到高三在这三年的实践探索过程中，学生的试卷订正本由薄变厚、讲评课堂由冷转热、学生的评价与反思由感性走向理性，新模式下的试卷讲评课更好地发挥了学生学习的主动性，提升了讲评的实效性，锻炼并发展了学生的数学思维、自主学习、合作交流、语言表达、自我反思等多方面能力。当然此次的“初探”也碰到的一些新问题，比如：必修课课时的“缩减”，“走班”教学带来的冲击等，有待笔者作进一步的整理与思考，以备“再探”。
利用数据挖掘技术对学生普通话等级考试成绩进行挖掘，通过关联规则挖掘算法，对普通话等级考试成绩与学生的专业和户籍之间隐藏的数据关系进行分析和预测，为今后提高普通话的整体水平和满足就业对普通话的需求提供相应的决策依据。
关键字：数据挖掘学生成绩数据关系
一、应用背景
作为学生一种综合能力的培养，我院将普通话等级考试纳入到了学生的必修课中，测试范围基本涵盖了所有专业的学生，对于所有参加考试的学生建立了普通话等级考试数据库，积累了大量有用的数据。但这些信息只是简单地存储在数据库中，隐藏在这些数据中的潜在信息闲置，没能被充分利用。针对如此繁杂的数据量是需要给予较高层次的发掘和整理，并能够从中找出适合对应学院决策的有用数据信息。基于“数据丰富，信息贫乏”的问题，我们引入了数据挖掘，针对这些庞大、繁杂的数据量进行研究和分析，希望通过数据库中的数据量发现有用的信息，从而提取出有利于提高教学质量和学生素质的有价值的信息，使学院更好地对学生进行综合素质的培养。
二、等级考试信息数据挖掘系统的设计
1、数据仓库的体系结构
传统的数据库技术是以单一的数据资源为中心进行事物处理，批处理以及决策分析等各种数据处理工作，而数据仓库技术具有分析处理等特点，它既是一种结构和富有哲理性的方法，也是一种技术，而且还是存储数据的一种形式。数据和信息从不同数据源提取出来，然后把这些数据转换成公共的数据模型，而且和数据仓库中已有的数据集成在一起。当用户查询时，需要的数据已经准备好了，数据冲突和表达不一致的问题已经得到解决。
2、数据仓库设计
3、数据仓库的流程设计
将系统中涉及到的数据源清理出符合分析范围的数据，设计等级考试成绩的数据仓库，使用Microsoft决策树创建OLAP数据挖掘模型一，，使用Microsoft聚集创建OLAP数据挖掘模型二，最后通过两种模型的建立得出分析结果。如下图所示：
4、数据仓库的建立
由于数据集要求事实数据表和维度必须在同一数据库中，因此要利用DTS数据转换服务功能将student.dbc文件导入到等级考试成绩分析系统的SQLServer数据库中，再利用AnalysisServices建立多维数据集，并添加度量值、维度以及计算成员。其中包括两个度量值：考试成绩Grade和考生人数Scount；一个计算成员：平均成绩、事实数据表以及连接的维度表。
5、数据抽取、转换和装载
（1）数据抽取
数据仓库中数据的获取过程不是从数据源中把数据简单的转移过来，而是对数据进行清洗和转换，使得在数据仓库中的数据是一个完整统一的数据集合。如果对原始数据只是进行简单的堆砌而不加以转换和清洗的话，就会存在大量不完整和不必要的数据。因此所有抽取的数据必须转换为数据仓库可用的数据，拥有可以用来进行战略决策的信息，是数据仓库最根本的原则。
（2）数据转换
数据转换的基本任务：选择、分离/合并、转化、汇总和丰富。
（3）数据装载
将数据转换成与数据仓库要求一致的数据后，就准备数据的装载。通常涉及从源数据库系统、数据准备区数据库传送大量的数据到目标数据库。类似于数据的抽取数据的装载有三种类型：初始装载、增量装载和完全刷新。数据准备好之后，有四种把数据应用到数据仓库的方式：
装载：清空原有表再把数据装载进去；
追加：直接往表里追加数据，当一个输入记录与已经存在记录重复时，需要定义时丢弃还是插入一条新的记录；
破坏性合并：如果输入记录的主键与一条已经存在的记录的键互相匹配，那么就对匹配的目标记录进行更新；
建设性合并：如果输入记录的主键与已有记录的键匹配，那么就保留已有的记录加入输入的记录。
三、基于数据仓库的的等级考试成绩分析
运用OLAP所提供的分析方式，可以得出以下结果：
到目前为止，我院参加普通话等级考试获得一甲的学生没有，能获得一甲的可能性几乎为零；
参加测试的学生获得一乙的可能性也非常小，其中生源地是城市的学生有一半获得二乙，对这部分学生加强培训可以提高二甲和一乙的通过率；
生源地为农村的学生绝大部分只能获得二乙，对于这部分学生进行培训可以提高他们获得二甲的可能性。
[1]陈文伟，黄金才．数据仓库与数据挖掘[M]．北京：人民邮电出版社，2010
[2]黄晶晶，倪天倪．分类挖掘在大学生智能评估系统中的设计与实现[J]．计算机与现代化，2005.
[3]朱明．数据挖掘[M]．合肥：中国科学技术出版社，2012．