考试大数据分析助力实现精准教学
2021-09-01
上一期，网梯在线考试平台上新了流水线批阅功能，大大减轻了教师的阅卷负担，提升了阅卷效率；这一期，我们上新的大数据智能化分析功能，针对考试结果数据进行多维度、多层次、全方位的统计分析。
每一场考试都是一场学习成果的检验，考试结果数据是展示教育工作者教学成果最直接的形式，对考试数据进行统计分析永远是考试最重要的环节之一。因为只有精准的统计并及时分析数据，才能更好的掌握考试的总体情况，从而进行下一步的规划。但是在组织大型考试的过程中，老师已经耗费了很多时间和精力，而且在考试完成后，老师还要对每一个考生、每一张试卷甚至每一个题型进行分析与统计，这是一项艰巨的任务。
大数据智能化分析功能通过对每场考试各个维度的定性、定量分析来评估考试质量，帮助教师提高教学和出题水平，从而有效助力精准教学。
为了方便教师在不同环境下查看，我们针对此功能设计了深浅两种观看模式，教师可以自主切换。下面小梯给大家介绍一下，大数据智能化分析功能是从哪些方面对考试数据进行分析的？
模块一：成绩分析
考生成绩分析的定性指标主要是平均分、最高分、最低分、标准差等基础指标。平均分是描述考生成绩集中趋势的指标，从整体上反映了学生的学习水平；标准差是描述成绩离散程度的指标，反应了整体分数的波动幅度。
1、成绩等级分布
教师可以按分数或按人数排名来设置成绩对应的等级。例如上图设置90分以上为优秀，80-90分为良好，60-80分为及格，60分以下为不及格；还可以按照排名前20%为A，前20%-60%为B，60%-100%为C这种方式设置成绩等级。
2、成绩分段对比
成绩分段对比中每个分数段差值一致，成绩默认均分为10段，即按照总分的10%进行均分，支持教师自定义分数段。例如上图是10分一段进行对比，通过成绩分段对比可以看出考生成绩主要集中在哪些区间。
3、成绩正态分布
根据平均分与标准差拟合得到正态分布曲线，理想情况下，考试成绩近似服从正态分布曲线。通过上图反映出：考试成绩总体分布不太对称，高分学生居多，成绩分布集中，波动较小，说明试题难度较小或考生整体水平较高。
4、成绩热度分布
试卷是考试运行的真正载体，而试卷分析的核心是对试题的探究，除了对每份试卷（一场考试可能有多份试卷）统计平均分、最高分、最低分、标准差等基础指标，大数据智能化分析功能还统计了难度系数、难度比例、信度、区分度等高阶量化指标。试卷难度是评估试题质量最重要的指标，直接影响考试分数的分布形态和离散程度；信度是反映考试结果稳定性、可靠性的指标，信度高的试卷受随机因素影响较小；区分度表示试题对考生能力的区分程度，判定试题能否把学习上优秀与较差的学生区别开来的指标。
1、知识点分析
支持雷达图模式查看题目所属知识点得分率分析，找到优势和薄弱知识点，有效助力教师实现精准教学。
2、题目属性分析
3、题型分析
4、小题分析
详尽分析试卷中每小题的平均分、最高分、得分率、难度系数和区分度。
上图知识点分析是针对某场考试试卷的各个知识点进行精准分析，试题平均得分率即为所有知识点的平均得分率，像无穷级数、大数定律、多元分析学和概率论的知识点得分率超过绿色平均线，属于掌握较好的优势知识点；线性代数和方程组的得分率位于绿色平均线以内，属于有待加强的劣势知识点，教师应当把教学重心放在劣势知识点上，加强薄弱知识点的讲解和分析，实现精准扶贫。
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