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篇1

[Abstract] Objective To explore the effectiveness of pre-job training on nursing interns.Methods To carry out pre-job training on the 155 nursing interns. After the training an examination based on the training will be held.Result Nursing interns of different qualifications and schools had mastered the training well. But nursing interns of different qualifications had a little difference on mastering the knowledge point. They need to be trained and cultivated more.Conclusion The pre-job training on nursing interns is based on clinical practice. We should quickly adapt to the changing of role and training with focus according to the different knowledge levels of nursing interns from different schools.

[Key words] nursing intern; pre-job training; score analysis

作為教學醫院，實習護生是不可缺少的，同時護理隊伍的新鮮血液也由實習護生來補充。為了保證護理安全，讓病人滿意，對實習護生上崗前進行培訓，包括相關理論知識、基礎護理操作、健康教育方式等方面的規范化訓練，在使實習護生減少操作失誤、減輕病人痛苦方面都有一定幫助[1]。實習生臨床實習是理論與實踐相結合的實踐過程，是系統學習知識的演練，作為教學醫院，每年都承擔醫學院校的實習任務，為了使護理實習生能盡快進入角色轉變，近年來一直對實習生進行崗前培訓，培訓后針對實習生對培訓內容掌握情況進行考核，對考試成績進行分析，掌握學生的學習狀況和接受能力，為下臨床實習打下基礎。

1 對象與方法

1.1 研究對象 選擇2009年度醫院接收的護理實習生共155名，主要來自六所大中專醫學院校，其中本科護生17名，專科護生121名，中專護生17名。

1.2 培訓方法 因各學校到醫院實習時間不同，分期分批對實習生進行崗前培訓，主要內容包括：醫院概況、學習醫院規章制度、醫療事故處理條例、護理相關內容(護理核心制度、消毒隔離、儀容儀表、護理文件書寫、護理操作、工作流程、護理溝通技巧等)為主，培訓時間為1周，培訓方法以講授為主，對操作等內容觀看視聽教材(錄像或VCD) 并配合實際演練。

1.3 考核方法 根據培訓教材的內容，考試題型分為選擇、判斷、填空、簡答，緊緊依靠培訓內容，及格分數60分，不及格重新自學后補考，延期下臨床實習，直到熟練掌握培訓內容。

2 結果

2.1 不同學歷間護理實習生考試成績比較 不同學歷間護理實習生考試成績比較平均分依次本科90.5分，大專86.22分，中專83.68分，雖然培訓的內容及方式、方法均一致，但本科、專科、中專在理解及掌握培訓內容上略有差距。

2.2 不同醫學院校護理實習生考試成績比較 不同醫學院校護理實習生考試成績比較，依次為93.55分、90.5分、82.48分、81.96分、81.76分、78.45分，可以看出不同的醫學院校護理實習生對知識理解及掌握的程度存在差距，93.55分和90.5分分別是護理本科院校，個別院校的護理實習生對老師培訓時所傳授的知識理解不透，存在偏差。

3 討論

3.1 崗前培訓內容要緊密聯系臨床實際，通俗易懂 培訓的內容多以臨床實例進行講解，培訓教案護理部提前審閱，多媒體課件要求圖文并茂，利于同學理解和掌握，課堂培訓的內容同學很容易消化吸收，護患溝通技巧內容多以案例進行，對于消毒隔離及院感相關內容老師現場演示，加深記憶。可以看出不同學歷的護生培訓后考試成績平均分均在80分以上，本科達90分以上，本科護士對知識的理解和掌握方面明顯高于專科和中專護生。考試中專護生中有2人成績低于60分，延期下臨床實習，重新學習再次考試分數均達80分以上，方可開始正式實習。對于接受能力較差的實習生對科室特殊交待，特殊人重點帶教。

3.2 不同學校的實習成績略有差異 155名護理實習生來自不同的醫學院校，在教育、價值觀上存在著較大的差異，而醫院對實習生的標準只有一個，在實習期間要將她們培養成為將來合格的護理人員，就必須根據她們的教育背景和特點，使不同水平的護士通過崗前培訓，行為和標準得到統一。不同院校的護生培訓后的成績從78.45～93.55分不等。據了解現在的護理院校多，招收的人數多，護生的素質有一定的差異，雖然同在一起培訓，時間、地點、培訓老師、考試內容均一樣，但同學理解掌握的程度略有差異，提前召開科室帶教負責人會議，對護理實習生的情況提前向科室反饋，使在帶教過程中對于薄弱學校的學生在臨床實習過程中重點加強帶教。

3.3 護理技能培訓不容忽視 護理工作就是護士運用各項護理技能滿足病人需求，為病人服務的過程[1]。因此，崗前培訓護理操作培訓必不可少，以衛生部50項護理操作光碟為教材，為護生播放操作錄像，對同學提出的疑問進行答疑，考試中將操作的內容融在其中。盡快與學校學的理論聯系起來。護理技能的培訓都要放在重要的位置，要有統一標準、有實踐、有考核，同時要將新技術、新技能融會貫穿于培訓當中，使新護士進入臨床后能夠盡快地適應工作。

4 結論

4.1 護理實習生的學習積極性有了明顯提高 靈活的培訓方式，使護生在課堂上能與老師互動，多種培訓方法的運用和人文教育的引入，使實習生對原本枯燥的學習內容有了更多的期待，愿意學習更多的知識充實自己，臨床實習是護生學習和操練護理技能最重要的階段，該階段護生不可避免地暴露在職業危險中[2]，如護士職業性損傷的預防及防護的培訓，認真聽，不時向老師提出問題。如護生不了解病歷書寫規范，而在崗前培訓中適時地為實習護生補上這一課，使實習護生在畢業實習前掌握此項基本功，為他們以后從事臨床護理工作打下良好地基礎[3]。通過扎實的崗前培訓，實習生分配至臨床后，能很快進入角色。

4.2 提高了實習生的素質 實習生通過系統的學習服務理念，護士素質、溝通技巧等方面的知識，調動了實習生的主觀能動性，增強了她們的自我保護意識和法律意識，應變能力也得以提高，在臨床的實習中能很好的與病人溝通。彌補了實習護生上崗前準備不足，操作水平較低等缺點，提高了病人對實習護生滿意度。

4.3 減輕了臨床的帶教壓力 通過規范化的崗前培訓及考核，使來自不同區域、不同學校的護理實習生都能夠很快的熟悉醫院的環境、醫院對實習生的要求、初步掌握醫院的規章制度和護理新制度，各項護理操作標準，適應護理實習生的角色轉變。規范化培訓為臨床的帶教創造了良好的條件，減輕了臨床帶教的壓力，同時，也使實習生能夠更好的適應臨床環境，得心應手地開始臨床實習工作。

參考文獻

篇2

二、學情分析

經過半學期的學習，學生已經漸漸適應了初中的學習習慣和學習方法，對于初中的做題思路慢慢熟悉，所以有許多學生的成績考得還是比較理想，但也有一部分學生還需要教師在以后的教學中作進一步的引導，爭取讓全部學生盡早適應初中生活和學習習慣，培養學生的做題能力。

三、成績分析

對于這次期中考試，我在考前兩個星期進行了系統的分版塊的給學生復習備考，從基礎知識、課內現代文的閱讀、課內文言文、詩歌鑒賞和名著閱讀以及語言綜合運用等方面一一復習，共做測試題8套。閱卷時感覺不太好，系統顯示平均分75.8分，比（2）班高了將近10分，倍感欣慰，但新的考核辦法計算結果為負值，這個成績是我沒有想到的。我感到深深的自責，在反思的過程中我看到了自己在語文教學中存在的諸多問題。

第一，重點字詞和讀音很多同學沒有真正的掌握，出現記憶模糊和含混不清的情況。就拿這次的選擇題來說，前兩道都是我們講過的原題，但是班上仍然還是有一大部分同學選錯，按照我的要求，基礎知識的字音字形題是堅決不能出錯的，但是很多人抄了很多次卻沒有真正的記在大腦里。

第二、懶惰的思維方式，不愛思考。對詩歌鑒賞和課外文言文束手無策。大部分學生碰到這一類需要思考的題，都不知道該怎么做，即使講試卷和練習冊的時候教給他們方法了仍然還是要執著自己的思維模式，更有甚者直接空著不做。這就造成大面積的失分嚴重。我一再的要求他們，語文學科和其他學科不同，即使你實在不會做，那你想到什么就寫什么，無論如何堅決不能給我空著，但是顯然這方面對于一些基礎差的學生說了也是白說。另外一方面就是，對課內老師要求掌握和默寫的古詩詞和重點句段沒有落實在筆頭，造成送分的題也失分的情況。

第三、對于課外現代文的解讀大多停留在表面，答題時不知所云，也不注重答題格式和答題技巧，分值較重的題大約十多個字就濃縮完了。對于需要遷移思考的問題大多數就亂答或者不答。

第四、作文出現審題偏差，不認真讀題等現象。明明是命題作文，卻要自擬題目。大部分同學不知道作文應該怎么寫，多是一些口水話，對于好詞佳句的運用只限于有一定文學功底的優生。

第五、普遍存在字跡潦草，書寫不規范的情況，有些學生寫的字根本讓閱卷老師無法辨認。更有一些學生，答題卡出現多處涂改，抹黑、題號答錯等現象。

第六、某些同學對時間把握不到位，出現后面容易得分的題空著不做的情況。正是因為這些情況的出現，才造成了這次考試不是那么理想。

當然，除了上述情況外，還有一些客觀的原因：比如說大部分學生的基礎本來就不是很好，對待語文學科的學習習慣和方法不明確；態度不端正，上課不認真聽講，發呆、走神、聽課質量低，沒有良好的自覺性和好學心理；更有甚者是長期不交家庭作業，家長也不管等情況。這就給提高語文成績造成了很多障礙性的因素。

通過這次考試，我應當積極引導學生認清自己的情況，在今后學習中及時調整。七（1）班有很多學生對學習不感興趣、學習習慣差或是學習能力不足。針對學生出現的一些問題，開學以來我也采取了一些相應的措施：

第一，常抓字詞；針對基礎差的學生，我采取每學一課就在課堂上至少聽寫2次的方法，聽寫的時間我會在頭一天告訴他們，然后課前三到五分鐘聽寫，第一次同桌交換改，第二次聽寫全班交上來我改。

第二，重視晨誦；每次課前就把任務寫在黑板上，這樣學生就能清楚明白的知道自己應該掌握的知識和課文。

第三，跟緊經常不交作業的學生，上課經常抽那些語文成績差的學生，即使他回答不上來，但是卻可以通過這種方式讓他隨時都有緊迫感，迫使他認真聽課和學習。

第四，對待班上懶惰不好學的學生，實行必要的懲戒教育，我說過我能忍受你學了不會，但我不能忍受學都不學就說學不會，否則既影響班上的總體成績，也影響班上的學習氛圍。

篇3

一、成績分析

本次期中考試2班平均分60.5分 較上學期期末考試下降3.5分優秀率為0 優秀人數0及格率15%及格人數5 參考人數32 總體成績下滑嚴重

1班平均分78 優秀率3% 優秀人數1 及格率28% 及格人數11 參考人數38 總體成績有較大進步

二、分析成績原因

教師層面 未能督促學生們動筆練習 ，許多基礎知識想當然的認為學生可以輕易掌握而忽視了基礎題型的練習和解答步驟的板演規范，課堂上只重視教而忽視了學，學生互動較少，沒有探索和動筆練習的過程，從而導致學生只是被動的接受知識而缺乏主動思考的能力。對于公式和定義的理解浮于表面，不了解公式的推導演變過程。只會生搬硬套不懂變通，使得學生在面對變式題目找不到重點和切入點。存在對教材研究不夠透徹，對授課內容準備不充分現象。導致很多教材上沒有的需要補充說明的知識點沒能夠及時在課上傳授給學生，例如橢圓的第二定義和通徑長公式，在橢圓的學習中就沒能及時向學生傳授。課下缺少對學習成果的檢驗，作業收繳情況較差，作業不能及時的進行點評和批改 。缺少標準規范的獎懲制度對于作業不能獨立及時完成的同學激勵措施不完善。隨著教材難度的提高，不僅是對學生學習的難度提升，更是對教師教學水平的考驗。

學生層面：二班數位原數學成績較優秀同學本次考試成績下滑嚴重如王文翔叢中笑云浩南侯捷孟凡輝等幾位同學本次期中考試成績有明顯的下滑而個別后進生拉分嚴重陳瑩王德舵邱永恒等同學均在20分以下 2班同學主要存在基礎題不得分 基本概念混淆 計算過程失分嚴重答題步驟不規范 邏輯順序前后顛倒無法從題干中找到重點無法把文字語言轉化成數學語言或圖形，甚至連基本的條件公式都無法羅列，歸根結底是學習動力不足，班級內數學學習氛圍差，懶得動手 不去思考，認為數學合格考考已經過去，數學學習難度大、耗費精力多，自身天賦有限等、自己落下的知識太多、一部分同學存在厭學和放棄數學的思想、從而導致自身心態出現問題。班級學習氛圍較差、學習紀律差、缺少能夠律己且律人的班干部，目前2班班干部如吳文月王文翔、吳晴晴等同學在數學學習上心態上都存在一些問題，或是眼高手低或是干脆自暴自棄。而自律性較強的吳家康同學不善于與同學溝通。班級內缺少一位具有榜樣作用的同學帶頭。而本來成績優秀且能起帶頭作用的叢中笑等幾位同學因為練習特長缺課太多成績也大幅度下滑，另外隨著教材難度的增加一些本來數學成績尚可的同學開始出現掉隊的情況，如董廣闊、侯捷等。

一班成績進步原因主要是考前復習充分，考前狀態確實很好，能自發的組織小組進行難點攻克和進行基礎題練習。從而在基礎題目上得分率較高，這也是一班成績明顯進步的主要原因但也存在一些同學成績弄虛作假如孫中樂薛瑞盤鼎茹成績虛高，平行測試中類似問題并不能做對。而一部分優秀學生能承擔起幫助其他同學的任務來，如李孟凡同學，在幫助同學的同時也不斷地錘煉了自己對于知識的理解。從而取得了本班數學成績中的最高分。另外由于學習氛圍的濃厚也導致了一批具有學習熱情的同學如宗坤孟喆朱佳琪趙玉坤李奧華等

在本次考試中均取得了較為理想的成績。

三、改進措施

1、提升班級數學學習氛圍，優化課堂活動組織學生小團體在課下進行攻堅或者夯實基礎，對于基礎薄弱同學 每天布置基礎題目 幾個后進生一起鉆研并找到解決方法在課上進行展示成果。并任命一位小組負責人 。成績較為優秀的同學布置難題攻堅，共同解決難點，并上臺講解。讓每個同學在探索和鉆研的過程中找到成就感并彼此互助從而找到數學學習的樂趣、

篇4

由于本學期有要完成兩本書的學習，與前旗一中對接后，一中老師停下復習一周，我并未按照一中進度進行復習，而是繼續學習八年級下冊內容，后進生對部分知識已經有所遺忘，也導致部分選擇題如15、16、17題出現了問題，部分易錯點掌握的還不夠扎實，還有部分同學審題仍然不吸取經驗教訓，如第19題問的是自然原因，好多同學還將人文原因選為正確答案，因此失分。同時，兩個班有多位同學對于考試中出現的原題還是存在原則錯誤，在試題課上應多讓同學們進行分析。

對于大題來看：

1.學生的識圖能力有待加強，例如：21題是由行政區劃及周邊鄰國、海域為主的填空題，偏向基礎，學生對于被遮擋住的緬甸的辨識錯誤率高，22題對于地形的判斷部分同學仍不是很熟練。

2.在氣候地形與農業，本次涉及不多，但此處確實會考易錯點高發的部分，各要素之間的聯系也主要是考察此部分。

3、答題中未加后綴詞，如“畜牧業”缺失“業”字

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1.引言

社會科學統計大型軟件包SPSS13.0具有操作簡單、靈活、功能性強等特點。作為一種有效的統計工具，在教育統計中所發揮的作用越來越大。在教學中，教師常需要進行諸如考試成績等的統計分析，以評估學生的學習，及時調整教學。SPSS13.0統計軟件能夠代替傳統的手工計算方法，方便快捷，可以輕松地進行多種數據統計和分析。

我通過運用SPSS13.0統計軟件對我校2010級某班級按照學號選取的前30名學生的大學英語A（1）課程期末考試成績進行了統計分析。在此之前，我已把選取的30名學生考試成績的各項數據分為性別、聽力、聽寫、閱讀、詞匯、寫作和總成績7項，輸入SPSS13.0統計軟件。

本研究主要是用SPSS13.0統計分析軟件從二元變量相關分析、雙因素混合實驗設計方差分析與多組配對檢驗等角度對本次大學英語A（1）成績進行分析，以期從分析數據中發現問題并在今后的大學英語教學中進行教學方法或策略的改進或調整，從而有效地增強大學英語教學效果。

2.二元變量相關分析（Bivariate）

相關分析（Correlation）是研究一個變量與另一個變量間的相互關系，研究變量間相互關系的性質和緊密程度。換句話講，相關分析的任務就是對相關關系給予定量的描述。相關系數（correlation coefficient）又叫積差相關系數（product moment coefficient of correlation），用符號“r”表示，一般按“r”的絕對值大小，規定統計學中低于0.40以下的相關系數為低相關；0.40―0.70為較顯著相關；0.70―0.90為顯著相關；0.90―1則為最高相關（胡健穎、馮泰，2002）。

而二元變量相關分析方法可以研究兩個觀測量之間的單相關關系。如果在實際運用中，研究的是多個自變量與一個因變量的復相關關系，則應該抓住其中的主要因素，把復相關轉化為單相關來進行研究。調用Bivariate過程命令可以允許同時輸入兩個或者兩個以上的變量，但是輸出的是變量間兩兩相關的相關系數。

在雙變量相關分析中，對于正態分布資料，可選擇積矩相關系數（Pearson相關系數）；對于非正態分布資料，可選擇等級相關系數（Spearman相關系數）或Kendall相關系數等非參數方法，在本次統計分析中，我首先檢驗性別、聽力、聽寫、閱讀、詞匯、寫作和總成績7個變量之間兩兩相關情況。

步驟一：讀取數據（score analysis.sav），打開analyze-correlate-bivariate；

步驟二：將變量性別、聽力、聽寫、閱讀、詞匯、寫作和總成績選入到variables，在correlation coefficients中選pearson，在test of significance 中選two-tailed；

步驟三：單擊option，在statistics中選means and standard deviations，在單擊continue；

步驟四：單擊OK。

表1數據表明，在本次考試中，所選取30名學生的聽寫成績的標準差（standard deviation）是2.61868為最大，而寫作成績的標準差是1.35782，為最小。

分析：標準差越大，說明離散程度越大，數據就越不均勻，這表明所選取30名學生的聽寫成績在各分項成績中相差最大，也說明學生的聽寫技能相差最大，有一部分學生在聽寫技能方面還需加以強化訓練，這就為今后的大學英語教學中調整教學策略提供了數據支持。而標準差越小，說明離散程度越小，數據就越均勻，這表明所選取30名學生的寫作成績在各分項成績中相差最小，也說明學生的寫作水平相差不是非常顯著。

表2數據表明，在此次考試中，學生的聽寫和總成績之間雙尾檢驗的概率值為0，小于0.01，閱讀與詞匯、聽寫與總成績和詞匯與聽力之間的Pearson相關系數分別為0.87，0.743和0.449。

分析：學生的聽寫和總成績之間雙尾檢驗的概率值為0，這說明它們之間的相關程度是最顯著的，聽寫能力的高低顯著影響英語總成績。而閱讀與詞匯、聽寫與總成績和詞匯與聽力之間的Pearson相關系數大，這說明學生的詞匯能力對他們在聽力和閱讀部分的得分起到了顯著影響。

3.雙因素混合實驗設計方差分析

雙因素混合實驗設計方差分析就是包含兩個因素的重復測量設計。我們用該實驗設計來檢驗3位英語老師分別為所選取的30名學生所給出的作文評分是否存在顯著差異，作文評分與學生性別之間是否存在顯著差異。

步驟一：打開Analyze-General Linear Model-Repeated Measures

步驟二：定義被試內因素名及其水平數。我們要檢驗老師所給作文評分與男女學生性別是否存在顯著差異，在Within-Subject Factor Name 中可鍵入“grading”。有3位老師參與了打分，因此在Number of Levels中輸入水平數3，然后點擊Add。

步驟三：定義被試內變量。點擊Define，將變量teacher 1、teacher 2、teacher 3移入Within-Subjects中。同時將性別變量移入Between Subject Factors。

步驟四：選擇被試內變量的對比方法。點擊contrast，在contrast的下拉菜單中，選擇repeated作為變量間的對比方法，再點擊change。

步驟五：點擊options，把幾個變量都移入display mean for中，表示對變量的平均值進行比較。在confidence interval adjustment下拉菜單中選bonferroni，表示進行事后檢驗。選擇descriptive statistics，最后單擊OK。

Tests the null hypothesis that the error covariance matrix of the orthonormalized transformed dependent variables is proportional to an identity matrix.

a.May be used to adjust the degrees of freedom for the averaged tests of significance.Corrected tests are displayed in the Tests of Within-Subjects Effects table.

b. Design： Intercept+gender

Within Subjects Design： grades

a. Adjustment for multiple comparisons： Bonferroni.

數據描述：由表3數據來看，3位老師所給作文平均分分別為11.5333，11.2667和11.7333，標準差分別為0.35782，1.61743和1.20153。再由表4 Mauchly球形檢驗數據結果看，Mauchly檢驗值為0.848，明顯大于0.05。而表6被試內效應檢驗結果看，由于表4中的Mauchly檢驗結果0.848大于0.05，我們就只看sphericity assumed的結果就可以了。由表5數據可見，對評分變量進行的sphericity assumed檢測結果為0.310，顯著水平明顯大于0.05。而對評分變量和性別因素變量進行的sphericity assumed檢測結果為0.545，也明顯大于0.05。由表6數據可見，教師1和教師2所給作文評分相對教師1和教師3所給作文評分檢驗P值均為1.000，而教師2和教師3之間的評分檢驗P值為0.432，而性別和作文得分的檢驗P值為0.545。

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分析：上述評分檢驗P值數據說明，3位老師對所選30位學生的作文評分差異不具有顯著性，同時還看到，教師在評分時受學生性別因素的影響也不具有顯著性。這說明閱卷老師在作文評分中，對作文評分標準地把握還是比較科學、合理且比較一致的，比較客觀、公正地反映出了學生作文的真實成績。

4.多組配對檢驗（Friedman Test）

我們還可以通過多組配對檢驗（Friedman Test）來檢驗3位英語老師分別為所選取的30名學生所給出的作文評分是否存在顯著差異。

步驟一：打開Analyze - Nonparametric Test - K Related Samples（多列相關樣本）；

步驟二：選擇檢驗變量。將教師1、2、3對學生作文的評分分別移入Test Variables，并在檢驗類型中選Friedman。

步驟三：選定輸出統計量。點擊Statistics，選擇Descriptive。點擊OK。

由表9數據可得出，多組配對檢驗顯著水平為0.177，大于一般可接受的0.05的顯著值，表明三個變量之間不存在顯著差異。也就是說，三位老師對30名學生作文的評分是比較一致的。

5.結語

大學英語A（1）考試是2010級A班學生在完成了大學英語第一學期的教學任務后進行的終結性評估（summative test）（金艷，2005），但是數據分析表明此種形式的評估只能從一定程度上反映教學的結果，還不具備對整個教學過程或教學全貌進行評估的能力。

其次，本次考試的效度、信度和可操作性之間也會存在問題，尚需對試卷進行全面的統計分析。另外，針對主觀題部分的批改，為保證批卷老師的閱卷信度（包括批卷老師的評分一致性、批卷老師之間的評分一致性），應該采取系列措施，包括制定明確的評分標準、確定評分參照卷、嚴格的閱卷前培訓、閱卷過程隨機抽查等（楊惠中、金艷，2001）。

總之，測試既是教育系統的有機組成部分，又是教育系統中不可缺少的環節。對測試結果的分析測量和評價應當是每一位語言教師必備的能力。本研究側重于如何使用SPSS13.0工具的二元變量相關分析與雙因素混合實驗設計方差分析來分析本次大學英語測試成績，從中發現學生在大學英語學習中哪些技能相差最大，這就為今后的大學英語教學中調整教學策略提供了數據支持，并能更加有效地增強大學英語教學效果。

參考文獻：

［1］胡健穎，馮泰.實用統計學［M］.北京：北京大學出版社，2002：236-237.

［2］皇甫偉.SPSS相關分析與線性回歸分析在英語考試成績分析中的應用［J］.中國電力教育，2007，（10）：52-53.

篇6

一、成績分析

1.與學區平均比較

評價辦法：取期末考試合格率40%、平均分30%、優秀率15%、關愛率15%三項數據匯總來進行比較。

（一）班級與學區平均比較（表1） 

表1.

班級

班主任

總分

總平均分

四科全優

四科全優率

全科及格

全科及格率

關愛422

關愛率

總評

區平差值

區次

校次

1班

李穎

26713

68.15

14

28.57

7

85.71

44.73

-5.11

53

6

2班

陳衛

28615

70.13

19

37.25

6

88.24

49.18

-0.66

37

3

3班

吳攀

28661

68.9

19

36.54

9

82.69

47.69

-2.15

43

4

4班

李姣香

30809

74.06

1

1.92

25

48.08

5

90.38

55.3

5.46

19

1

5班

金贛梅

30131.5

71.06

1

1.89

22

41.51

9

83.02

50.66

0.82

32

2

6班

吳藝芳

29140.5

70.05

1

1.92

17

32.69

7

86.54

47.36

-2.48

45

5

校平

174070

70.42

3

0.97

116

37.54

43

86.08

49.2

-0.64

3

區平

1998870.5

70.84

58

1.64

1402

39.75

601

82.96

49.84

班級

班主任

總分

總平均分

四科全優

四科全優率

全科及格

全科及格率

關愛422

關愛率

總評

區平差值

區次

校次

7班

鄒妹玲

25405

67.21

4

7.41

14

25.93

13

75.93

43.04

-6.11

52

4

8班

陳志龍

25238.5

69.34

4

7.69

15

28.85

10

80.77

45.61

-3.54

43

2

9班

范滋

23479.5

67.08

2

4

12

24

10

80

42.32

-6.83

55

5

10班

劉俊麗

24583.5

70.24

8

16

18

36

8

84

50.47

1.32

34

1

11班

蔡益珍

24474

68.55

1

1.96

15

29.41

10

80.39

44.68

-4.47

47

3

12班

陳經緯

24025.5

66

1

1.92

9

17.31

12

76.92

38.55

-10.6

59

6

校平

147206

68.06

20

6.47

83

26.86

63

79.61

44.07

-5.08

3

區平

1836201

70.90

334

9.03

1305

35.27

638

82.76

49.15

從表1數據可以看出，我校八年級校平數據與區平數據比較除關愛率外其余幾項均偏低。班級總評除七年級10班（+1.32）、八年級4班（+5.46），其他班級總評都低于區平，八年級1班（-5.11）、尤其是七年級12班（-10.6）。

（二）單科與學區平均比較（表2.）

表2.

班主任

平均分

優秀率

及格率

關愛率

語文總評

區次

校次

教者

區平

77.74

2.47

74.71

80.12

65.59

校平

78.72

1.94

80.26

85.76

68.88

2

2

1班

李穎

75.68

2.04

69.39

71.43

61.48

46

5

吳偉

2班

陳衛

75.55

1.96

66.67

78.43

61.39

47

6

吳偉

3班

吳攀

75.72

78.85

84.62

66.95

35

4

李姣香

4班

李姣香

81.48

1.92

90.38

92.31

74.73

5

2

李姣香

5班

金贛梅

82.91

3.77

88.68

94.34

75.06

4

1

賴文靜

6班

吳藝芳

80.69

1.92

86.54

92.31

72.96

11

3

賴文靜

班主任

平均分

優秀率

及格率

關愛率

數學總評

區次

校次

教者

區平

68.83

24.04

54.66

80.32

58.17

校平

72.55

25.24

61.81

84.47

62.95

2

1班

李穎

66.37

14.29

51.02

77.55

54.1

46

6

陳衛

2班

陳衛

73.75

27.45

60.78

86.27

63.5

23

3

陳衛

3班

吳攀

72.96

21.15

65.38

86.54

64.19

22

2

黃浩宇

4班

李姣香

81.4

44.23

67.31

90.38

71.54

12

1

陳能香

5班

金贛梅

70.6

22.64

66.04

81.13

63.16

25

4

李松柏

6班

吳藝芳

69.92

21.15

59.62

84.62

60.69

33

5

李松柏

班主任

平均分

優秀率

及格率

關愛率

英語總評

區次

校次

教者

區平

77.1

31.44

63.28

80.24

65.20

校平

77.38

29.45

61.49

83.50

64.75

3

1班

李穎

76.40

30.61

55.10

81.63

61.80

44

4

吳藝芳

2班

陳衛

71.59

17.65

49.02

80.39

55.79

53

6

黃健美

3班

吳攀

72.45

15.38

57.69

78.85

58.95

48

5

黃健美

4班

李姣香

79.62

36.54

63.46

82.69

67.15

33

3

池淼輝

5班

金贛梅

79.97

32.08

67.92

88.68

69.27

27

2

池淼輝

6班

吳藝芳

84.03

44.23

75.00

88.46

75.11

10

1

吳藝芳

班主任

平均分

優秀率

及格率

關愛率

物理總評

區次

校次

教者

區平

70.99

43.61

72.21

80.61

68.81

校平

69.91

39.48

71.84

80.26

67.67

4

1班

李穎

70.16

38.78

73.47

83.67

68.8

41

3

余松林

2班

陳衛

70

35.29

78.43

84.31

70.31

32

2

余松林

3班

吳攀

68.52

44.23

67.31

75

65.36

50

5

余松林

4班

李姣香

76.33

51.92

80.77

84.62

75.69

17

1

方麗

5班

金贛梅

69.49

43.4

69.81

75.47

66.6

44

4

方麗

6班

吳藝芳

64.98

23.08

61.54

78.85

59.4

56

6

朱有乾

班主任

平均分

優秀率

及格率

關愛率

生物總評

區次

校次

教者

區平

69.75

29.09

79.25

80.83

69.11

校平

64.65

13.92

68.28

71.52

59.52

5

1班

李穎

62.02

10.2

61.22

63.27

54.11

59

5

劉小妹

2班

陳衛

65.94

11.76

72.55

74.51

61.74

51

3

劉小妹

3班

吳攀

62.5

17.31

69.23

75

60.29

52

4

陳志龍

4班

李姣香

69.33

25

76.92

76.92

66.86

41

1

陳志龍

5班

金贛梅

65.98

13.21

71.7

75.47

61.78

50

2

金贛梅

6班

吳藝芳

62

5.77

57.69

63.46

52.06

63

6

金贛梅

班主任

平均分

優秀率

及格率

關愛率

地理總評

區次

校次

教者

區平

69.72

32.66

77.86

80.15

68.98

校平

69.83

26.54

81.55

84.47

70.22

3

1班

李穎

69.39

20.41

83.67

83.67

69.9

32

4

李穎

2班

陳衛

70.08

27.45

84.31

88.24

72.1

25

2

李穎

3班

吳攀

66.69

19.23

73.08

78.85

63.95

48

6

李穎

4班

李姣香

71.23

40.38

78.85

80.77

71.08

27

3

李穎

5班

金贛梅

70.25

26.42

79.25

83.02

69.19

35

5

李瑤環

6班

吳藝芳

71.31

25

90.38

92.31

75.14

15

1

李瑤環

班主任

平均分

優秀率

及格率

關愛率

政治總評

區次

校次

教者

區平

69.42

26.51

77.35

81.51

67.97

校平

67.46

19.74

75.40

78.64

65.16

4

1班

李穎

66.20

14.29

73.47

79.59

63.33

54

5

彭玲

2班

陳衛

69.20

29.41

78.43

80.39

68.60

36

2

彭玲

3班

吳攀

66.31

26.92

73.08

75.00

64.41

48

3

彭玲

4班

李姣香

69.52

19.23

82.69

82.69

69.22

30

1

趙妍

5班

金贛梅

67.08

16.98

69.81

75.47

61.92

56

6

趙妍

6班

吳藝芳

66.44

11.54

75.00

78.85

63.49

52

4

趙妍

班主任

平均分

優秀率

及格率

關愛率

歷史總評

區次

校次

教者

區平

63.14

29.12

59.97

80.86

59.43

校平

62.83

27.83

56.63

82.2

58.01

4

1班

李穎

58.94

14.29

48.98

79.59

51.36

53

6

吳攀

2班

陳衛

64.98

29.41

60.78

84.31

60.86

33

2

吳攀

3班

吳攀

66.02

32.69

61.54

90.38

62.88

25

1

吳攀

4班

李姣香

63.58

34.62

59.62

80.77

60.23

37

3

洪磊

5班

金贛梅

62.25

26.42

54.72

83.02

56.98

45

4

洪磊

6班

吳藝芳

61.02

28.85

53.85

75

55.42

49

5

洪磊

綜合表2數據可以看出，八年級語文、數學（學區7校中排名第2）、地理（排名第3）三科單科校平超出了區平分別為：3.27、4.78、1.24，其它五科均低于區平：英語-0.45（排名第3）、物理-1.14（排名第4）、生物-9.59（排名第5）、政治-2.81（排名第4）、歷史-1.42（排名第4），其中生物校平與區平差非常大。單科班級總評與區平差較大的有：1班的語文；1、2班的數學，1、2、3英語；3、5、6班的物理，1、2、3、4、5、6班的生物；3班的地理；1、3、5、6班的政治；1、5、6班歷史。特別是生物科，全年級沒有一個班達到區平均。

班主任

平均分

優秀率

及格率

關愛率

語文總評

區次

校次

教者

區平

84.12

15.35

86.32

80.14

74.09

校平

82.2

12.62

81.88

72.49

70.18

3

7班

鄒妹玲

85.44

18.52

88.89

77.78

75.63

34

2

鄒妹玲

8班

陳志龍

86.12

17.31

86.54

86.54

76.03

30

1

鄒妹玲

9班

范滋

77.74

6

74

60

62.82

65

6

李竹林

10班

劉俊麗

81.12

16

80

64

68.34

53

5

李竹林

11班

蔡益珍

82.45

9.8

80.39

70.59

68.95

49

3

陳經緯

12班

陳經緯

80

7.69

80.77

75

68.71

51

4

陳經緯

班主任

平均分

優秀率

及格率

關愛率

數學總評

區次

校次

教者

區平

76.29

27.05

63.54

80.05

64.37

校平

72.81

22.01

57.28

77.02

59.61

3

7班

鄒妹玲

69.48

20.37

51.85

75.93

56.03

52

5

李純陽

8班

陳志龍

75.12

23.08

65.38

78.85

63.98

42

2

彭韻雅

9班

范滋

72.88

24

54

76

58.46

47

3

李穎資

10班

劉俊麗

79.4

36

62

84

66.62

35

1

彭韻雅

11班

蔡益珍

70.16

13.73

56.86

76.47

57.32

50

4

宋逸君

12班

陳經緯

70.15

15.38

53.85

71.15

55.56

53

6

宋逸君

班主任

平均分

優秀率

及格率

關愛率

英語總評

區次

校次

教者

區平

89.64

55.3

79.73

80.16

79.1

校平

84.93

44.66

74.11

74.43

72.99

4

7班

鄒妹玲

78.87

38.89

64.81

66.67

65.42

67

6

陳思奇

8班

陳志龍

84.51

40.38

75.00

75.00

72.66

58

4

陳思奇

9班

范滋

81.45

36.00

68.00

68.00

67.24

65

5

劉俊麗

10班

劉俊麗

91.29

52.00

80.00

80.00

79.19

37

1

劉俊麗

11班

蔡益珍

87.53

50.98

80.39

80.39

78.12

39

2

蔡益珍

12班

陳經緯

86.30

50.00

76.92

76.92

75.70

52

3

蔡益珍

班主任

平均分

優秀率

及格率

關愛率

歷史總評

區次

校次

教者

區平

56.23

15.00

47.92

80.68

50.39

校平

48.29

4.21

32.36

67.31

38.16

4

7班

鄒妹玲

49.37

5.56

35.19

72.22

40.55

55

4

吳攀

8班

陳志龍

49.35

3.85

36.54

71.15

40.67

54

3

吳攀

9班

范滋

46

6

26

62

34.4

65

5

吳攀

10班

劉俊麗

52.02

8

42

70

44.11

47

1

楊宗宗

11班

蔡益珍

51.25

35.29

76.47

40.96

53

2

楊宗宗

12班

陳經緯

41.85

1.92

19.23

51.92

28.32

70

6

何主峰

班主任

平均分

優秀率

及格率

關愛率

生物總評

區次

校次

教者

區平

62.37

22.68

58.73

80.89

57.74

校平

59.06

12.94

52.1

77.02

52.05

4

7班

鄒妹玲

56.56

9.26

46.3

72.22

47.71

54

5

陳志龍

8班

陳志龍

61.96

17.31

63.46

82.69

58.97

38

1

陳志龍

9班

范滋

56.7

16

40

74

46.51

57

6

劉小妹

10班

劉俊麗

60.6

12

60

74

55.08

43

2

劉小妹

11班

蔡益珍

60.61

11.76

50.98

82.35

52.69

47

3

李薇

12班

陳經緯

58.02

11.54

51.92

76.92

51.44

49

4

李薇

班主任

平均分

優秀率

及格率

關愛率

地理總評

區次

校次

教者

區平

62.69

25.49

61.97

80.35

59.47

校平

63.5

21.36

65.37

83.5

60.93

3

7班

鄒妹玲

64.76

22.22

62.96

87.04

61

30

3

李瑤環

8班

陳志龍

62.19

19.23

69.23

80.77

61.35

29

2

李瑤環

9班

范滋

68.6

30

78

88

69.48

14

1

范滋

10班

劉俊麗

62.92

28

62

84

60.48

31

4

范滋

11班

蔡益珍

61.78

17.65

62.75

78.43

58.05

39

5

范滋

12班

陳經緯

60.87

11.54

57.69

82.69

55.47

50

6

范滋

綜合表3數據可以看出，七年級政治、地理（學區7校中排名第3）兩科單科校平超出了區平分別為：0.91，1.46，其它五科均低于區平：英語-6.11（排名第4）、生物-5.69（排名第4）、語文-3.91排名第3）、歷史-12.23（排名第4）、數學-4.76（排名第4）其中歷史校平與區平差非常大。單科班級總評與區平差較大的有：9、10、11、12班的語文；7、8、9、11、12班的數學，7、8、9、11、12班英語；7、9、10、11、12班的生物；11、12班的地理；10班的政治；7、8、9、10、11、12班歷史。特別是歷史科，全年級沒有一個班達到區平均。

2.與本校期中考試成績比較

評價辦法：以《2020年平江縣初中學校教育教學質量評價方案》為依據，取中考教學質量考核六項指標中的總平均分30%、全科合格率40%、四科全優15%、關愛率10%四項數據匯總來進行比較。（說明：關愛率數據的確定以此次期末考試漢昌學區后20%為標準線，定我校247名之后均屬于關愛生）

表4.

班級

人數

班主任

類別

總平均分30%

四科全優

四科全優率15%

全科及格

全科及格率40%

關愛422

關愛率15%

總評

校平差值

校次

1班

50

李穎

期中

67.00

8

16.00

13

74.00

37.60

-5.62

6

2班

51

陳衛

期中

67.53

13

25.49

10

80.39

42.51

-0.71

4

3班

51

吳攀

期中

67.54

15

30.00

9

82.00

44.56

1.34

2

4班

52

李姣香

期中

74.25

23

44.23

7

86.54

52.95

9.73

1

5班

53

金贛梅

期中

70.13

13

24.53

10

81.13

43.02

-0.20

3

6班

52

吳藝芳

期中

67.75

9

17.31

13

75.00

38.50

-4.72

5

校平

期中

69.06

81

26.30

62

79.87

43.22

期末

70.42

3

0.97

116

37.54

43

86.08

49.2

區3

7班

54

鄒妹玲

期中

70.74

6

11.11

14

25.93

8

85.19

46.04

1.65

2

8班

52

陳志龍

期中

70.11

4

7.69

13

25.00

6

88.46

45.46

1.06

3

9班

50

范滋

期中

69.10

5

10.00

11

22.00

8

84.00

43.63

-0.76

4

10班

50

劉俊麗

期中

73.17

4

8.00

17

34.00

7

86.00

49.65

5.26

1

11班

51

蔡益珍

期中

69.41

6

11.76

9

17.65

7

86.27

42.59

-1.81

5

12班

52

陳經緯

期中

69.74

5

9.80

5

9.80

8

84.31

38.96

-5.43

6

校平

期中

70.38

30

9.74

69

22.40

44

85.71

44.39

期末

68.06

20

6.47

83

26.86

63

79.61

44.07

區3

從表4數據分析：八年級期末校平比期中校平高，說明學生的整體成績在進步。七年級期末校平比期中校平低，說明學生的整體成績在退步。1、2、3、4、5、6班的班級總評均高于期中，其中6班進步最大。8、10、11班的總評高于期中，其中11班進步最大。

二、后段措施

1.用好分析數據，做到有的放矢，落實改進措施。

重視班級比較，如分析表4的數據發現：八年級班級排名第1是4班，第2是5班，第3是2班，第4是3班，第5是6班，第6是1班。第6與第1差10.57個百分點，差較大，1班班主任應該對班級學生學情進行多方面的分析：如學生學習習慣養成如何、班級學習氛圍如何等。

七年級班級排名第1是10班，第2是8班，第3是11班，第4是7班，第5是9班，第6是12班。第6與第1差11.92個百分點，差較大，12班存在問題最大的科目是歷史科，12班班主任應該注重學生學科的發展，不能顧此失彼。

重視全科合格率，如分析表4的數據發現：全科合格人數基本上決定了班級的排名，1班、12班全合格人數排在第6，班級總評也排在第6名，此項數據說明1、12班學生存在較為嚴重的偏科情況，班主任和科任教師要高度重視，對照偏科學生名冊進行輔導，為學生全面發展保駕護航。5班、11班總評比期中考試進步了，原因在于班級全科合格率提高了。

2.凝聚團隊智慧，加強教學研究，優化教學方式。

如從表2、表3中進行單科班級間比較，發現語文2班差5班13.67，9班差8班13.21；數學1班差4班17.44，12班差10班11.06；政治5班差4班7.3，10班差8班4.9；歷史1班差3班11.52，12班差10班15.79；生物6班差4班17.05，9班差8班12.46；地理3班差6班11.19，12班差9班14.01；物理科6班差4班16.29。教研組、備課組要發揮團隊精神，指導對應科目教者優化教學方式，提高課堂效率。像八年級數學組，在李松柏老師的帶領下，每天的精選的試題，精編復習用的試卷，6個班中除2班沒有超區平均，其余均超區平均。

3.重視培優輔困，加強學風建設，實現共同進步。

從學區期末考試數據來看，八年級：四科全優的區平值是1.64%，我校只有0.97%，而我校有309名學生，1.64%應該有5人，我校只有3人，優生比例差距較大。全合格人數學區平均值為39.75%，按這個比例我們應該有123人，但是我們只有116人。學區后20%為學困生，2822名之后為學困生，我校有43名學生，按比例我校學困生應控制在61人內，這一項略高于學區平均。

七年級：四科全優的區平值是9.03%，我校只有6.47%，而我校有309名學生，它的9.03%為28人，我只有20人，優生比例差較大。全合格人數學區平均值為35.27%，按這個比例我們應該有109人，但是我們只有83人。學區后20%為學困生，2822名之后為學困生，我校有63名學生，按比例我校學困生應控制在61人內，才能達到區平均。

目前我校學生現狀：優生少，學困生、或有跛腿科的學生多。培優輔困工作必須長期堅持，并作為一項教學工作落實到常規督查中，同時加強班級學風建設，營造你追我趕的健康向上的學風。

4.長抓養成教育，培養良好習慣，形成健全人格。

教育就是培養習慣。推行“小組合作學習”模式，抓好學生的習慣養成教育，對學生的成長，是至關重要的。

5.抓住教學中心，抓好常規教學，加強教學研究，全面提高教學質量。教學是學校的中心工作，教學質量是衡量學校發展水平的一個重要標準。要進一步統一實施素質教育與全面提高教育質量的認識，樹立“質量立教”的觀念，把“質量”作為學校的生命線，理直氣壯抓好教學，緊緊圍繞教學這個中心，認真抓好教學的各項措施。必須扎扎實實地把教學常規管理落到實處，優化教學環節，提高教學效果。加強教學過程中的檔案資料的建設，收集、整理、歸類，做到規范化、科學化管理，具有真實性。 

篇7

中圖分類號：TP311 文獻標識碼：A 文章編號：1009-3044（2013）17-4037-03

《計算機文化基礎》課程是我院非計算機專業學生的公共必修課程，一般在新生入學后的第一或第二學期開設。它是信息社會高職學生必須掌握的一項基本技能，也是進一步學習更高級計算機知識和技能的基礎。我院從2010年開始用“以證代考”的形式組織全院非計算機專業學生參加國家計算機水平考試，實現了教考分離，其成績能真實、客觀、公正的反映教學情況。通過科學系統的分析《國家計算機水平考試》的成績，發現教學中存在的問題，研究新的教改方案，也為其它課程的教學改革提供經驗，從而達到大幅提高我院整體教學質量的目的。

1 研究背景、對象和方法

1.1研究背景

我院自2010年1月開始對計算機文化基礎課實行“以證代考”的改革，實現教考分離，已歷經了4屆。參考學生包括07、08、09、10非計算機專業各系、各專業約5000余人，前三屆考試的平均通過率一直徘徊在51%左右，平均成績57分，低于廣東省平均通過率10個百分點（廣東省平均通過率61%）。2011年上半年，學院的計算機文化基礎課引進了廣東省高等學校考試管理中心的“網絡自主學習平臺”，計算機水平考試的通過率有所上升，首次超過了廣東省的平均通過率。雖然我院已經積累了大量的考試數據，但是沒有對這些數據進行過系統、全面、科學的分析，更沒有開展過以考試成績分析為基礎的指導教學工作的研究。本研究將對我院計算機水平考試成績進行全面系統的調查、分析，運用數理統計的手段，輔之以各種調查、研討會、分析會，尋找提高教學質量的方法，探討新的教學規律。其價值不僅能直接指導計算機應用基礎課的教學，也可以推廣到其它課程的教改實踐中。

1.2研究對象

本研究以學院歷年的計算機水平考試成績為基礎，結合與之相關的數據信息作為研究對象，具體包括：

1）2011年1月8日 我院《計算機等級考試一級考試》全體考生總分成績統計表；

2）2011年7月2日我院《計算機等級考試一級考試》全體考生總分成績統計表；

3）歷屆《計算機應用基礎》期末考試、一級考試成績統計及分析報告；

4）全院《計算機應用基礎》課問卷調查統計分析報告；

5）學生自主學習平臺的操作情況；

6）學生的入學成績。

2 結果與分析

基于學生的計算機水平考試成績，對影響考試成績的三大因素——教師、學生和網絡自主學習平臺進行系統科學的調查、分析和研究，找出問題和原因，形成理性認識。

2.1教師因素分析

計算機基礎教研室制定了統一的課程標準、教材、教案、進度、課件，教師的教學水平差距主要體現在：授課、練習、輔導。而學生考試通過率是教學雙方成果的最終體現，它客觀的反映教師的教學水平，特別是授課、練習、輔導各環節的水平。我們對2010年第一次和第二次考試的通過率、平均分、縱數、中值做了數據分析，其中各授課教師的平均通過率統計結果顯示，我院教師所教學生的平均通過率在58%至72%之間，相差幅度14%，屬于合理差值。這表明了我院計算機文化基礎課授課教師的總體教學水準大致相當，授課教師能自主發揮的空間主要是課堂講授的方法、技巧、案例，練習題的系統性、全面性，習題量和難度的把握，課堂輔導和課下輔導的力度。

2.2 學生因素分析

學生是學習的主體，對學生因素的分析，主要從專業的差異、學習態度、學習方法三個方面入手。

1）專業的差異

對2010年第1次考試和第2次考試的數據分別作專業通過率的統計，結果如表1。

從表1中兩次考試相同專業的情況可以看出，專業之間差異較大，這可能追溯到他們的入學成績。一般來說，我們學院錄取新生的分數為：文科類的錄取分數線為320分，理科為310分，美術類為240文化分、175術科分。由此我們可以得到一個信息，就是會計等文科類專業具有一定的生源優勢，而廣告和服裝這些藝術類的專業自然學習效果就會差些了。

2）學習態度因素

學習態度是一種心理、情感的傾向，量化并不容易。一般說來，在教學中我們會借助相應課程的考勤情況，課堂上的表現，課后作業的完成質量來間接反映這些問題。

2011年上半年在計算機文化基礎課中引進了“網上自主學習平臺”，為學生攻關一級考試提供了大量的練習材料。表2反映了平臺練習完成情況與一級通過率、平均分之間的關系。

3）學習方法因素

通過教學經驗的總結、課堂上的觀察，以及對不同的學生進行訪談后發現，在學習計算機文化基礎課存在以下幾種不同的學習方法：

①完全按照老師上課的步伐進行學習，老師在課堂上講了什么內容就盡量記住，將老師講的操作步驟、重點等做好筆記以供日后復習之用，基本上采用模仿的方法。此類學生一般上課比較認真，但是遇到問題后第一時間想到的是問老師而不是想辦法自己解決，學習進度與上課進度一致，成績中等。

② 掌握了一定的類比法思想，當老師在課堂上講了一些基本操作要點后，就嘗試自己做題，遇到問題時會與之前學到的知識進行比較。課堂上基本不做筆記。如在講解word中的格式化操作時已經教過選擇哪些菜單項可以完成，那么在學習Excel的時候他們就會以類比的方法，嘗試去完成格式化操作的問題。

③ 掌握了一定的歸納法思想，通常使用這種學習方法的學生在中學時代已經學習過相關的課程，或者是已經接觸過Office軟件，又或者是比較熟悉計算機的操作使用。他們根據自己以往學習的模式或者經驗總結出一套做題的思路，從而幫助他們比其他同學快一步地完成學習任務。

④ 有比較好的學習習慣，會進行預習和復習，將自學時遇到的問題記錄下來，上課的時候重點聽這部分內容并做好筆記。這類學生學習主動，善于抓住重點。

⑤ 基本上不聽課，不做筆記，完全按照自己的想法來學習。這類學生一般具有相當的計算機操作基礎。但在考前會拼命做題，以求臨時突擊成功。

通過分析以上幾類不同的學習方法，再參考他們的學習效果。我們發現在計算機基礎課中，運用類比法和歸納法來進行學習的效率最好。計算機基礎課重在對Office軟件的使用，在操作中如果只會模仿而不會思考的話，并不能全面地解決問題，更不利于學生日后在計算機學習中的提高與發展。

2.3網絡自主學習平臺分析

網絡自主學習平臺是一個以知識點為中心、能力測試為手段，集學習、輔導、測試、評價、交流、知識沉淀等功能于一體的網絡化的課程學習平臺。通過對主平臺的優點和不足作深入分析，為教學模式的改革提供指導，更好地發揮平臺的長處，克服短處。

根據對歷屆學生的計算機水平考試成績進行分析，結合我院引入平臺之前和引入平臺之后的考試通過率與平均分進行比較，得到分析結果如表3：

3 改革策略與建議

3.1改革思路

通過對教師、學生和“平臺”的全面分析，我們的問題是教師教學以自我為中心，學生被動學習產生的。我們的應對策略是：轉變教學模式，把傳統的“以教師為中心”的教學模式轉變為“以學生為中心”的教學模式，變“灌輸式”教學為“引導式”教學，變被動學習為主動學習。要實現教學模式的轉變不僅要有理念，還要有一套涵蓋教學主要環節、系統全面的、可操作性強的教學平臺——“網絡自主學習平臺”。在平臺的環境下，教師由單純知識講授者向學習指導者和協助者轉變，學生由被動的知識接受者向學習的參與者和發起者轉變。因此，計算機文化基礎今后教學改革的總體思路是：以學生為中心，以教師為指導，以網絡平臺為載體。

3.2具體措施

3.2.1因材施教，分層教學

針對不同層次的學生可以采取分層次教學，一種方法是打破原有的專業和班級，按學生的層次重新組班授課，這樣可以針對不同層次的學生施以不同的教學內容，做到因材施教。另一種方法是在原有課時的基礎上，以選修課的方式開設計算機基礎補習班和提高班，這樣既可以讓基礎差的同學與其它同學縮小差距，也給基礎好的學生提供了發揮自己才能的機會。

3.2.2針對不同的知識點設計合適的教學方法

1）任務驅動教學法。 任務驅動教學法是指任課教師根據具體的教學主題設計并提出任務，采取演示或講解等方式，分析任務并給出完成該任務的思路、方法、步驟和結果。在此基礎上，教師也以任務方式引導學生邊學邊練（做），并獨立或協作完成相應的學習任務，實現“學中做”、“做中學”，以達到學生真正掌握知識與技能之目的。

2）案例教學法。案例教學法是選擇已有的、應用工具軟件制作的典型樣例，以此樣例為示范進行分析，然后由學生通過模仿樣例來完成學習。通過案例的學習和實踐，使學生不僅在理論上對軟件的功能有一定的認識，更能在操作中形成一定的應用能力。

此外，在使用具體的教學方法時，要根據具體情況有效利用各種教學引導方式，如啟發式、參與式、設問式、比喻式等，充分調動學生的主觀能動性，使之積極參與教學過程，培養學生學習的自主性和積極性。

3.2.3探索“助教”新模式

由于任課教師所帶班級人數較多，加之學生水平參差不齊，教師精力有限，所以在上機實訓中難以對每一位有疑問的學生進行及時的輔導和答疑。要改變這種狀況，可以探索“助教”教學新模式。所謂“助教”，是指從班級中選拔計算機基礎較好并且責任心強、愿意為同學服務的學生充當教師的助手，與任課教師一起為同學們答疑解惑。采用“助教”這種教學模式，一方面可使學生的疑問得到及時的解決，另一方面也可激發“助教”的學習動力，督促其更加深入地學習教學內容，同進，“助教”在幫助別人的同時也增加了自身的成就感。

4 結束語

教學改革是學校教學生存的法則，是提高教學質量的基本途徑。該文在分析國家計算機水平考試的成績的基礎上，從教師、學生、平臺三個方面探討教學中存在的問題，研究新的教改方案，為計算機文化基礎課的教學提供指導，也對其它課程的教學改革起到拋磚引玉的作用。

參考文獻：

篇8

[中圖分類號]G642.0　[文獻標識碼]A　[文章編號]1005-4634(2012)03-0094-03

0　引言

為了培養學生的風險意識和風險管理技能，河北工業大學從工程管理專業2005級開始，在專業培養計劃的第六學期中設置了《項目風險管理》課程。本課程的任務是：通過大量的項目風險管理活動實例，系統分析項目風險的客觀規律，研究項目風險管理的產生、發展及其基本概念體系，掌握項目風險管理規劃、風險識別、風險估計、風險評價、風險應對、風險監控等過程管理的基本框架、科學方法和實用技術、工具。

控制論創始人維納認為：“一個有效的行為必須通過某種反饋過程來取得信息，從而了解目的是否已經達到。”對課程成績分析的研究經歷了從重要性認識到成績的作用分析，再到成績分類統計進而分析原因并將信息反饋給教學的過程。早在1999年孫劍米就提出對試卷及學生考試成績進行分析，可為教與學提供有針對性的反饋信息的觀點。成績分析既是教學評估的手段，又是教學研究的重要環節。建立對考試成績分析的反饋利用機制，有助于全面提高教育教學質量。陳國敏教授針對2004級至2009級《系統解剖學》的考試成績，統計分析了試卷的難度及區分度、男女生成績的差異性、年級成績之間的差異性。李素紅等在分析理工科學生《技術經濟學》考試成績時，對學生分別按學院和生源進行了分類，然后根據考試知識點、重點和難度對不同學生的考試平均分、及格率以及各知識點的得分率進行了研究。與以上兩個文獻研究側重于對試卷本身分析不同的是，王佳眉教授通過對比分析《大學物理》3個年級考試成績的平均分和峰值成績、成績達標度及整體分布等成績分布情況，提出了對于學風問題、教師和學校投入等問題的思考。本文在試卷分析和問卷調查的基礎上，通過對學習興趣、學習態度和學習環境等因素的分析，研究改進教學效果的途徑。

1　考試成績總體分析

本課程采用閉卷考試的方式對授課班級的學習情況進行考察。出題的思路主要是突出知識應用，重視學生的聽課效果及對知識系統性的掌握。試卷主要包括四個題型：單項選擇題(10分)，多項選擇題(15分)，簡答題(50分)和綜合計算題(25分)。

本次考試主要的考核點：項目風險的內涵；項目風險與項目特性的關系；風險特征；項目后果標度；風險效用；風險態度；憂慮價值；利率風險；風險管理規劃依據；風險識別方法；風險登記冊；決策樹分析方法；AHP；蒙特卡洛模擬方法；不確定風險決策的特點和方法；風險等級評價；風險處理技術；項目風險監控的步驟。參加本課程考試的學生有本一和本三兩個類別，本一和本三試卷題型相同，本三試卷總體難度低于本一試卷，兩種試卷試題不同。參加考試的學生情況見表1。考試成績統計情況見表2。

就成績總體情況來看，平均分接近60分，單選題得分率高，多選題和簡答題得分率低，本一學生成績標準差為12.61，本三學生成績標準差為13.08，不及格率高，命題偏難。從試卷本身和考試情況來看，存在兩個主要問題：一是考試成績與試卷難度不符，組卷初衷是難度適中，統計結果顯示難度偏高。二是從題型來看，單選題考查的都是基本知識點，得分較高；多選題、簡答題得分低，總體顯示側重知識應用的題得分不高。估計原因可能有：(1)考前沒劃重點，學生對考核點的理解有偏差；(2)整套試題側重知識的應用，偏重課堂聽課的效果，學生并沒有完全理解和掌握相關知識點，知識運用能力需要加強。

2　考試成績對比分析

2.1　學生類別與考試成績

本次考試的成績統計結果顯示：本一學生平均得分和及格率都高于本三學生，各題得分率基本高于本三學生，只有綜合計算題例外，原因在于本三試卷的綜合計算題與課堂例題類似，本一試卷的綜合計算題加大了難度。考試成績總體情況說明本一學生的學習能力優于本三學生。

2.2　性別與考試成績

經計算，本一男女生成績平均分分別為58.71、60.31；本三男女生的成績平均分分別為55.85、61.91。本一男女生的不及格率分別為42.11％和30.76％。本三男女生的不及格率分別為67.50％和38.10％。無論哪種類別學生，女生的平均分均高于男生，不及格率均低于男生。一般而言，大學女生學習態度比較認真，在課程學習上投入的時間高于男生，課堂聽課情況好于男生。

2.3　出勤情況與考試成績

學生出勤情況包括三種：缺勤、遲到和正常。統計結果顯示：較多缺勤和遲到(2次或以上)學生的最高分為67。當然點名次數比較少，有些學生有可能因為很重要的事缺課卻恰好被查出，但統計結果基本上可以反映真實情況。本一學生中有缺勤記錄的學生平均分為53.88，無缺勤記錄的學生平均分為60.24；本三學生中有缺勤記錄的學生平均分為53.09，無缺勤記錄的學生平均分為59.86；本一和本三有缺勤記錄的學生成績均低于總體平均分，缺勤學生的不及格率分別為55.56％、81.82％。這可能有兩個原因：(1)學習成績與學習態度有關；(2)考試成績與聽課效果有關。

2.4　宿舍環境與考試成績

同一宿舍的學生，一般有著相近的生活習慣和作息時間，彼此對學習的態度也會互相影響。河北工業大學因為按大類專業招生，二年級下學期再分專業，而分班后宿舍不變，因此參加考試的學生住的比較分散。但統計結果也表明，有的宿舍不及格率達到80％，同時也有宿舍平均分在70分以上，分數最低的學生也考了60分，因此宿舍學風太差會影響所有的宿舍成員，而一個積極的學習氛圍也同樣影響所有宿舍成員。

2.5　上課座位與考試成績

經過成績統計，發現河北工業大學經常坐前排學生的平均分高于經常坐后排學生的平均分。以本三為例，前者平均分為60.15，遠遠超過后者的平均分50.55。可見上課時所坐的位置對聽課的效果有較大的影響。一般來講，前排距離老師比較近，視聽都很清楚。另外，距離老師比較近注意力會相對更集中。相反，坐在后排很容易走神，行動比較自由，很容易說話或玩手機等。

3　考試成績影響因素分析

為了更好的研究教學情況，設計了針對課堂教學和期末考試的調查問卷。共設計了16個問題，包括了出勤、課堂表現、作業、對考試的看法以及學習態度等方面。共發放問卷133份，分發給所有學習該課程并參與考試的學生，收回有效問卷132份。對回收問卷統計后，結合考試成績的統計分析和平時與學生的交流情況，認為影響考試成績的因素如下。

3.1　考核知識點是否明確

調查結果顯示，60.61％的學生認為考題難，僅有一個學生認為考題簡單。多數認為考前未劃重點對自己影響大，61.36％認為復習的沒有考，20.45％的學生感覺不適應題型，還有一部分學生認為好多題會做，但答錯了。83.33％都認為考前劃重點比較好，有53.79％的學生認為劃重點可以促進學習，支持劃重點的學生里有相當一部分認為劃重點僅為了方便考試，而不是為了真正學到知識。

3.2　學生的學習重點

由考試結果來看，學生對考查基本概念的題得分率都比較高，而對于知識的擴展與運用方面的題型得分相對較差。顯示學生在學習中更多的是機械地記憶，欠缺理解或者思考各個知識點之間的聯系。也許很大程度上只是想單純的應付考試，沒有想過要扎實地掌握重點知識和基本方法。

3.3　學生的學習態度

成績統計結果顯示學習態度在很大程度上影響考試成績。調查結果顯示有14.39％的學生上課喜歡坐后排，但是認為坐后排更有利于學習的只有4.55％。51.02％的學生坐在后排的理由僅僅是因為心里舒服或是可以自由支配時間。竟有44.70％的學生認為上課時自由出入教室、隨意接電話等行為是可以接受的。另外，只有45.45％的學生上課會做筆記，48.48％的學生只是在老師強調會考的情況下才會記下來，還有一小部分人上課什么都不帶，也根本不做筆記。

3.4　學生的學習興趣

學生對多數課程知識不感興趣，因此對課程的重視程度和學習的主動性直接影響學習效果。14.39％的學生很不支持老師要求出勤，15.91％的學生會缺勤或遲到。理由多種多樣：很多學生認為理論知識實際中用不著：有學生認為只有土木技術類課程才是重要課程；還有部分同學只有在教師講實際項目經歷時才能聚精會神。非常有趣的是，這些學生也認為項目風險管理對于從事項目管理工作非常重要。

4　結論

通過對考試成績和問卷調查結果的統計分析，發現以下問題：教師和學生對課程知識的認知存在較大差別，學生的學習情況與教師的期望存在較大差距，教師的授課與學生的期望存在較大差異。這些問題導致教師的“教”與學生的“學”未能有機結合。針對以上問題，課程改進的思路是：(1)明確課程定位，加強課程重要性的認知。工程管理專業的課程體系由管理學、經濟學、法學和土木工程學四類課程構成，這是專業特色，許多課程知識對于就業也許不能產生“立竿見影”的效果，但對于學生綜合能力的提升具有長期的影響。非土木工程類課程的重要性，教師必須說得明白，講的透徹，只有學生感知到了，才能產生興趣。(2)端正學生的學習態度，加強自學能力培養。教師端正“教”的態度是學生端正“學”的態度的前提，對自己和學生嚴格要求，本著教有所成的原則，采用靈活多變的教學方式，增加課下閱讀推薦量，并明確考前不劃重點的閉卷考試方式，引導學生自學的同時促使學生深入認識本課程。及時批改課下作業，通過充分討論，提高學生對知識的運用能力。鼓勵學生大膽質疑，在師生的相互學習與探討中，把新舊知識融會貫通。(3)突出知識點和考核重點，明確學生的學習目標。在列出每章學習目標的基礎上，在課程開始時向學生發放教學計劃和課程考試大綱，加強師生互動溝通，結合課程知識體系，調整和優化授課內容，將知識模塊化。(4)逐步實現完全的案例式教學模式。這就要求任課教師認真設計教學過程，從問題提出的方式、解決的過程到結論的形成與討論深化，將知識融入到其中，增強課程的趣味性，激發學生的學習興趣。在教學過程中，老師要注重發揮學生的主體地位，布置開放性問題，發掘學生學習的主動性，鼓勵他們思考和自我求解。

參考文獻

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面對數據龐大、凌亂的計算機考試成績，需要通過科學的手段進行成績的統計、分析。再結合合理的計算機編程進行直觀的、科學的計算機成績評價，以便為計算機教學提供更直觀、更準確、更科學的教學參考依據。

1 計算機考試成績數據分析的必要性

考試成績的數據分析目的在于通過對考試成績的數據分析，挖掘這些數據中的潛在信息，探索其內在聯系及考試問題根源，提高學生的學習效果和老師的教學質量。在計算機考試中利用數據分析對成績進行評價是很有必要的。第一，計算機考試中成績數據繁重、復雜，計算機強大的處理功能和運算功能減少了成績統計中的失誤，確保了成績統計的正確性、準確性。第二，計算機考試中由于考生能力、主觀意識等方面的差異，卷面分數（原始分數）凌亂，難以進行教學與學習研究。需要借助數據分析實現對計算機教學效果的客觀認識，以便糾正學生學習中的不足，促進教師計算機教學的改革。第三，數據分析將計算機考試中相對孤立的成績統一起來，提高了成績信息的利用、挖掘，有利于對成績中隱藏信息的發現，促進了計算機教學改革的科學發展。

2 關于考試成績的數據分析理論

2.1 原始分數據的轉化

原始分就是指考試者未經任何處理的卷面分數。一般情況下分散、雜亂，不利于教學中對整體成績的分析、研究，看不出計算機教學或考生計算機能力的整體發展趨勢。原始分數據轉化就是將考生的卷面成績轉化為標準分（將孤立的成績轉化為一種地位量數），以便為學習研究和教學研究提供支持。在轉化過程中，考生的成績排位不受考題的難以程度和原始分數高低影響。例一：比如四百個人參加計算機考試，A的成績是85分，此次考試題目較容易，在四百人中A成績的地位處于中間檔次。同樣，四百個人參加計算機考試，A的成績是62分，此次考試題目較難，在四百人中A成績的地位仍處于中間檔次。那么兩次考試A的標準分地位是一樣的，表明了A的計算機學習很穩定、教師的計算機教學對于A無太大改變。

2.2 分數增值數據的生成

分數增值顯而易見就是學生成績的增加分值，主要應用在學生計算機學習進步的程度的評價。在操作中，先對學生的原始分進行統計，輸入一個分數值。在對學習一段時間后（接受教師教育一段時間后）的成績進行統計，得到一個輸出值。最后結合輸入值和輸出值的差異評價學生的學習和教師教學的效果。

綜上所述：第一，分數增值是依托原有的基礎成績進行和現有成績的比較實現的。第二，分數增值需借助計算機強大的統計功能和處理功能才能實現，并確保了增值評價的效率。第三，分數增值更關注學生的成績變化而非分數本身，確保了對學生學習、教師教學評價的科學性、公正性。

2.3 其他數據分析理論

除上述數據統計理論以外，還有一些計算機考試成績的數據分析理論。如結合題型對學生各題型的成績進行統計，利用統計數據的比較、分析研究探索學生學習中存在的問題以及教師教學中的不足。總之，考試成績的數據分析理論就是依托計算機強大的數據統計、處理功能，實現對學生學習評價、教師教學評價的更科學、更公正，以促進教學活動水平的提高。

3 計算機考試成績的數據分析

在計算機考試中進行考試成績的數據分析，其目的也是為了實現教學效果評價的更科學、更公正。第一，標準分數據的應用。一方面標準分數據的應用更直觀的反應了學生計算機學習在總體中的地位。如該生的地位量數超過了80%的同學，說明他的學習比較優異。反之有80%的同學超過了他，那么就需要對他的學習方法、學習態度等進行分析、思考。另一方面標準分數據的應用客觀的反應了學生計算機學習的狀況。如例一中，不能因為學生卷面成績的下滑或提高武斷的評價學生的學習和老師的教學。而應結合標準分的地位量數客觀評價。此外，標準分數值的應用還清晰的反應了個人或某個集體（班級、學校等）計算機成績的變化情況，以便教師進行對比教學。第二，分數增值數據的應用。首先，學生個體與總體增值分析可以直觀的反應學生的成績進步狀況，有助于學生對自己計算機學習的客觀認識。其次，某個集體（班級、學校等）計算機增值的比較，可以使教師清楚的看到自己教學的優勢與不足，以便結合學生接受能力、學習能力進行一些合理的、適當的教學改革，促進計算機教學水平的提高。第三，計算機考試成績的數據分析應用，目的在于及時的、廣泛的發現計算機教學中的問題及潛在問題。通過教學方式、方法的改進，學生學習習慣、學習方式的改進等解決這些問題，提高計算機教學的質量。其過程就是以原始分為基礎，進行相關孤立的成績信息的整理、聯系和比較，實現了計算機教學評價的直觀、科學、公正，確保了計算機教學改革的有效性，提高了學校計算機教學特色的發展。

4 結語

計算機考試只是檢測計算機教學的一種手段，計算機考試成績的高低與考題的難易程度等有很大關系，不能直接的、客觀的反應計算機的教學水平。計算機考試成績的數據分析理論為計算機教學評價提供了科學的、公正的評價途徑，對改善學習計算機學習效果、提高計算機教學改革的有效性有積極的意義。

參考文獻

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引言

學生成績分析是整個教學過程的一個重要環節，也是反映教學結果的一個必要手段。因此，為了了解學生對所學知識與技能的掌握情況，發現教與學中存在的不足，使考試真正為素質教育服務，我們需要對考試成績進行一次較為深入細致的統計分析。

1. 《技術經濟學》課程及其考試改革

《技術經濟學》課程是我校管理學院工程管理系針對理工科學生開設的一門校管必選課。它是研究技術與經濟最佳結合、協調發展的條件、規律、效果及實現途徑的一門交叉科學，具有較強的實踐性和理論性。本課程的學習，使學生掌握技術經濟分析的基本知識以及論證、科學決策的基本理論與經濟效益的評價方法，以市場為前提，經濟為目標，技術為手段，對多種技術實踐方案進行經濟效益比較、評價和優選，作出合理判斷，最終獲得滿意的方案，解決實際的技術經濟問題，培養學生的經濟觀念、市場觀念、競爭觀念、效益觀念和可持續發展觀念，為今后從事技術經濟工作奠定基礎。

自2005年以來本課程實行標準化考試，題型為80道選擇題，考核知識點涵蓋了技術經濟原理，現金流量等技術經濟基本要素，資本等值計算的各種計算方法，資金時間價值的內涵，項目經濟評價的時間、價值、比率型指標，互斥、混合、獨立方案比選方法，不確定性分析與價值工程的內涵等。能夠全面考核學生對技術經濟學相關理論和方法的掌握情況。另外，本課程考試由考生涂答題卡，采用計算機閱卷方式進行，不僅提高了閱卷的效率，也大大提高了閱卷的準確性。總之，標準化考試不僅要測試考生對基礎知識、基本概念、基本理論掌握的熟練程度、理解的準確程度、應用的靈活程度、思維的敏捷程度，而且還要考查其綜合應用知識、邏輯推斷及分析解決問題的能力。

2. 《技術經濟學》考試成績統計分析

作者選取2006年春季、2006年秋季和2007年春季三個學期共657名學生的《技術經濟學》成績作為樣本來研究其分布情況。這些學生分別來自化工學院、計算機科學與軟件學院、土木工程學院和信息工程學院。

2.1 分布情況分析

一般而言，考試成績的原始資料的分布特征并不能直接觀測出來，需要通過編制分布數列來反映。分布數列是統計資料的重要表現形式，也是進行統計分析的重要手段。通過分布數列不但可以反映總體各單位在各組之間的分布特征和總體構成情況，即各成績組相對應學生人數及人數所占比例，還可以據此研究平均成績及其變動規律。下面是對學生總體按成績分組，形成各個考生在各個成績組之間的分布，如表1所示。

為了概括地說明總體各單位的分布特征，通常還需要計算變量數列的累計頻數和累計頻率。計算累計頻數和累計頻率有兩種方法：一種是向上累計。當我們所關心的是小于某個成績的學生的人數、頻率分布情況時用向上累計法，以說明在此成績以下所有人數所占的比重。如表2中說明657名考生中成績在80分以下的有487人，占學生總數的74.13%。另一種是向下累計。當我們所關心的是大于或等于某個成績的學生人數、頻率分布情況時用向下累計法，以說明在此成績以上所有人數所占的比重。如表2中說明在657名考生中成績在80分及以上的有170人，占學生總數的25.87%。

根據教育學和統計學的相關理論，難度適中信度可靠的考試，學生成績應接近正態分布。本課程考試基本達到了教學要求。相反如果考試成績呈現正偏態或負偏態分布，則說明考題總體難度過低或偏高。

2.2 集中程度分析

學生成績集中程度的分析可以采用平均成績，平均成績把全體學生成績的差異抽象化，反映了學生成績分布的集中趨勢，有利于學生估計自己在總體中所處的位置。平均成績的計算可以采用算術平均數、中位數和眾數等。

2.2.1 算術平均數

算術平均數是計算平均成績最常用的方法和基本形式，它簡明易懂，受抽樣調查變動影響較小，且反應靈敏，總體中任何一個成績發生變化，計算結果亦隨之改變。但它易受極端數值的影響，且受極大值的影響更大，從而影響其代表性大小。然而本文所取樣本量很大，所以受極端數值的影響會較小。本文分析的這657名學生成績的算術平均數為74.83分，且大部分學生的分數集中在60～90分之間，說明大部分學生能夠較好地掌握教學內容。

2.2.2 中位數

如果把總體學生的成績從低到高進行排序，則處于中間位置的學生的成績即為中位數。當學生人數為偶數時，則中位數為處于中間位置的兩個學生成績的平均數。當學生成績資料不多，成績分布偏斜程度不太大，但各個考生之間成績差異程度較大或存在極端數值時，用中位數來代表總體學生成績的一般水平具有較高的代表性。中位數的不足是缺乏靈敏度，也不如算術平均數可靠。本文分析的這657名學生成績的中位數為70.5分。本文分析的樣本量很大，但是成績分布偏斜程度不太大，各個考生之間成績差異程度比較大，所以用中位數來代表總體學生成績的一般水平具有一定的代表性。

2.2.3 眾數

眾數是指總體學生中出現次數最多的那個考試成績。當許多學生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。在日常教學中，教師可以用眾數來掌握大部分學生所處的水平，從而有效地制定或調整教學計劃。

眾數計算簡便、易于理解，不受極端數值影響，但受次數分布的制約。在一般考試中，如果考生人數較少或無明顯集中趨勢的成績資料，可能會沒有眾數，或者有兩個及以上的眾數，此時眾數的應用則沒有多大意義。本文所分析的樣本中，存在多個眾數，比如64分、71.5分、77.5分、83分等，所以在此用眾數反映學生成績分布的集中趨勢沒有太大意義。

2.3 離散程度分析

平均成績是把總體學生成績的差異抽象化，代表了總體學生學業上的一般水平，但學生之間成績或學業上的差異是客觀存在的，這就必須在計算平均成績的基礎上進行離散程度分析，即計算變異指標。變異指標值越大，說明學生之間成績的差異越大，平均成績的代表性越低，此時就不宜用平均成績來評價學生的學業水平；反之，則說明學生之間成績差異小，平均成績的代表性高。但變異指標并非越小越好，如果考題難度過低或偏高，學生成績可能普遍很高或較差，此時各個學生的成績會很接近，既沒有特別優秀的，也沒有太差的，以致掩蓋了學生在學業上的真實差距，也就無法對學生的學業做出正確評價。

常用的變異指標有極差、標準差和變異系數。

2.3.1 極差

極差是總體學生成績的最高分和最低分之差。這是測定學生成績差異程度最簡單的指標。但由于極差只取決于極端數值的大小，忽視了中間學生之間成績的差異，因此它只能粗略地反映學生成績的差異情況。

2.3.2 標準差

標準差是測定學生成績差異程度最常用、最科學的指標，是指學生總體中各個成績與平均成績離差平方的算術平均數的平方根，用σ表示。

標準差綜合反映了學生總體中各個學生之間成績的差異程度。標準差定為多大才合適?實踐證明，當學生的成績接近正態分布時，在百分制情況下，標準差為10―15分，成績的差異程度較為合理。如果是選拔性考試，標準差可以大些，如20分以上。

本文分析的這657名學生成績的標準差為9.83分，說明成績的差異程度比較合理。

2.3.3 變異系數

極差、標準差都是對總體學生的成績差異程度進行測定，如果要進行同類科目在不同班級(或不同專業)之間差異程度的比較，在平均成績不等的情況下，就要用變異系數來解決。

比如，2007年春季化工類(生物和制藥)專業與土木工程專業的平均分分別是69.01分、66.19分，標準差分別是8.46和8.97，由于兩個專業平均分不等，所以不能直接比較標準差，可以分別計算其變異系數為0.123和0.136，可見化工類(生物和制藥)專業的變異程度比土木工程專業要小。

3. 影響考試成績的因素分析及個人教學體會

《技術經濟學》考試成績的統計分析為我們提供了豐富的教學信息，亦從總體上為把握考試質量及學生的真實水平提供了理論依據。通過對《技術經濟學》考試成績的統計分析可以看出，這三個學期學生成績基本上符合正態分布，平均分數比較高。79.75%的學生成績集中在60~90分之間，但是仍有15.99%的學生處于不及格的水平，說明還有少部分學生對技術經濟學的基本概念和理論掌握不夠牢固。

分析影響學生成績的因素主要有：(1)學生的學習興趣和主動性不是很高，這是由于《技術經濟學》不是理工科學生的專業課，所以他們在認識上往往有誤區，認為經濟管理類課程跟他們的專業學習關系不大，很多學生只是為了完成學校規定的學分；(2)學生的基礎程度的差異，我校面向全國29個省市招生，而各地考生的高中學習基礎水平參差不齊；(3)課余時間的利用率不足；(4)學生不能很好地把握課程學習的重點和難點；(5)社會因素，社會因素主要指戀愛、父母離異或已故、家庭經濟狀況等，這些因素會影響學生的心理健康進而會對學習成績造成影響。當然，除此之外還有別的因素會對學生成績有一定的影響。鑒于學生學習中存在的問題，作者提出以下教學體會，僅供參考。

3.1 培養學生學習興趣。

由于學生學習本課程的興趣和主動性不是很高，而且這門課程學生上課人數較多，教學十分困難。所以首先要強調理工科學生學習經濟類課程的重要性，進而要注重培養學生的學習興趣。技術經濟學可以解決生活中很多實際問題，比如學習的投入和產出問題，個人買房、買車月供如何計算，等等，讓學生帶著這些問題去聽課，可以促使學生在學習中主動思考，專心聽講，尋找答案，變被動接受為主動學習。要多為學生提供教學相關參考資料，鼓勵學生利用學校豐富的教學資源主動學習，擴展學生知識面。

3.2 活躍課堂氣氛，開展課堂討論。

活躍的課堂氣氛既能調動教師的講課情緒，又能使學生全面掌握、正確領會教師傳授的知識。所以建議采用開放的、積極的教學方法，充分調動學生的積極性。可以進行案例討論，比如三峽水電站建設項目可行性分析問題；還可以運用技術經濟學的決策分析方法分析實際問題，比如大學本科生畢業是直接就業還是考研繼續學習，買車好還是租車好，等。讓學生根據自己所學的知識以及目前我國的實際情況來發表自己的看法，這種討論可以讓學生隨便發言，也可以將學生分為甲乙雙方進行辯論。

3.3 理論聯系實際。

《技術經濟學》是一門實踐性很強的學科。要使學生學好技術經濟學的基本理論和方法，必須結合實例教學。比如，作者在講解資金時間價值的資金回收公式時，以一位教師買房為例講解如何計算月供的問題。通過一些例子的講解，把技術經濟學的基礎理論和實際結合了起來，由此充實了教學內容，使學生真正感到學有所用。

3.4 多與學生溝通交流。

教師與學生之間及時和多方位的溝通是提高教學質量的重要手段之一。學生在聽課過程中會經常遇到聽不懂的情況，從而影響對后續內容的理解，因此建議講課時允許學生隨時打斷授課，舉手提問。課下應主動與學生溝通，了解學生掌握知識的程度、學習的重點和難點，做到有的放矢；還要關心學生的生活問題，了解學生的困難。

參考文獻：

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