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考试成绩分析总结范文1
【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
[1]曾旭，司马宇.K-Means算法在计算机等级考试成绩分析中的应用[J].软件导刊，2012（12）.
[2]刘芳，林海霞.数据挖掘技术在高校计算机等级考试成绩分析中的应用[J].广西轻工业，2008（11）.
考试成绩分析总结范文2
关键词：护理专业；妇产科护理；成绩；分析与评价
1对象与方法
1.1对象以我校2014级护理专业中职起点班（3个班，131人）与普高起点班（3个班，140人）共271名学生为研究对象，对其妇产科护理考试成绩进行统计分析。1.2方法6个班的学生均由笔者担任任课教师，使用统一的教材、教学大纲和授课计划，教学重点无差别。考试采用相同试卷，命题教师严格按照教学大纲及课程标准出卷，题型包括单项选择题、填空题、名词解释、简答题和案例分析题，各题型分值分配见表1。试题基本涵盖教学大纲要求的内容，试卷难易程度适中，6个班的考试内容、考试方法、考试时间均无差别。考试结束后，笔者采取统一标准阅卷评分，保证阅卷的公正、公平，并应用Excel进行数据处理，对不同生源学生考试成绩进行统计分析。
2结果
2.1成绩分布本次妇产科护理考试参加人数为271人，其中，中职起点班131人，最高分90分，最低分37分，平均分65.36分；普高起点班140人，最高分93分，最低分46分，平均分76.65分。考试成绩各分数段分布见表2。2.2成绩分析表2显示，普高起点班和中职起点班的绝大多数学生分数集中在70～89分数段，成绩呈正态分布，能反映大多数学生妇产科护理基本知识和技能的实际掌握水平。从高分数段（80分以上）人数和及格率来看，普高起点班的高分数段人数明显多于中职起点班，及格率也明显高于中职起点班。
3讨论
从考试成绩分析结果可以看出，普高起点班与中职起点班学生妇产科护理考试成绩存在显著性差异，究其原因主要有以下几点。3.1基础知识和自主学习能力普高起点班学生所学科目较多，基础知识相对较扎实，思路开阔，适应能力、自主学习能力较强；而中职起点班学生未经过高中阶段的学习，基础知识欠缺，而且由于受专业限制，知识面相对较窄[2]，思考问题的深度与广度不够，思维方式较固定，容易被以往的教学方式桎梏，形成定向思维，自主学习能力相对较差。3.2学习目标和学习态度普高起点班学生在高中阶段未接触过医学科目，尤其是妇产科护理，加之绝大多数为女生，对妇产科护理有浓厚的兴趣，学习目标明确、态度端正、上课认真、缺勤较少，能按时完成作业，课后主动温习功课，即使遇到困难也能迎难而上，考前能根据教师讲课重点进行全面复习，认真应考。而中职起点班学生在中职阶段已经初步学习了妇产科护理的基本理论和基础知识，学习兴趣较低，学习态度不端正，组织纪律性差，上课缺勤较多，课堂参与度不高，甚至有少数学生对考试成绩持无所谓态度。
4思考与对策
（1）做好中高职课程衔接，根据中高职衔接护理专业教学标准，制定教学大纲、授课计划及课程标准。对不同生源学生既要“因材施教”，也要“因才施教”，即使在师资配备相同、教学资源同步共享、学时一样的前提下，对于普高起点班和中职起点班，教师也要分别组织试卷[3]。（2）兴趣是最好的老师。教师在教学过程中应积极鼓励，正确引导，激发学生学习兴趣，培养学生学习主动性和积极性。可根据不同生源学生知识、能力和学习方法等特点，调整教学模式。如中职起点班学生已经过本课程的理论学习和临床见习，因此，教师可利用蓝墨云班课、翻转课堂等信息化教学手段，不仅能提高学生自主学习能力，还能让其随时随地学习，并向教师反馈学习效果；可让学生参与授课，给学生提供展示自我的平台，让学生在体验成就感的同时意识到自身的不足，从而激发学习动力；对于基础较差的学生，可通过开展学习经验交流会，使学生间增加沟通、相互借鉴好的学习方法和思维模式。另外，教师还可针对学生课堂知识掌握情况进行有计划的辅导，帮助学生理解、内化所学知识，提高教学效果。（3）妇产科护理是一门知识面广且较为抽象的临床学科，学生在学习过程中往往会因无法理解知识点而产生挫败感，甚至失去学习动力。因此，教师在教学过程中应根据教学内容调整教学方法和技巧，如正常分娩，可借助多媒体课件、视频等将抽象的分娩过程具体、形象、生动化，帮助学生理解；骨盆测量、四步触诊等实训项目，可采用角色扮演法，让学生参与其中，充分调动学生学习积极性和主动性，同时提高学生操作能力；对于疾病的讲解，教师可采取问题—启发式教学、案例教学等，在问题的驱动下，学生主动分析思考，最后由教师归纳总结，帮助学生构建知识体系。通过上述教学方法，不仅可以使学生提高学习兴趣，变被动的“灌输”式学习为主动的“汲取”式学习，还可以培养学生分析、解决问题能力，使每个学生都能得到全面发展。同时，教师也应不断学习，提高学历和文化层次，学习新的教学理念，探索新的教学模式，从整体上提高护理教育质量。
参考文献：
[1]张志祥，李志芬．运用试卷分析提高题库命题质量[J].西北医学教育，2004，12（2）：107-108.
[2]陈建梅.国内护理临床教学方法现状[J].护理学杂志，2003，18（4）：316-317.
考试成绩分析总结范文3
关键词： 学习态度 学习习惯 学习效果 专业能力
1.引言
笔者以所任的两个班主任班级为案例，通过对两个班级学生的学习态度、学习习惯和英语专业四级考试成绩的对比与分析，发现学生的学习态度、学习习惯直接而且严重影响学生的语言学习效果，影响学生今后的事业发展，从而强调学生端正的学习态度，良好的学习习惯，持之以恒的学习精神，高度自律的优秀品质是学生提高其语言能力、学好专业知识的先决条件，是学生日后成长成才的有力保证。
2.背景知识
笔者曾任11商英A班和11东英语A班低年级段的班主任。从入学之日起，笔者就对两个班的学生一视同仁，从严要求。笔者首先向学生介绍了大学和中学管理模式的不同：大学管理比较宽泛，更具人性化，需要学生高度自律；其次，强调了大学和中学侧重点不同：中学强调学生对所学语言知识的掌握及初步的语言技能的形成，而大学则强调学生语言技能的提高与精通，语言能力的培养及自主学习能力的培养与提高；最后，笔者明确指出语言技能、语言能力的提高主要通过学生课外学习、练习实现，“英语学习的功夫主要在于课外”（黄源深，2007）[1]。笔者向两个班提出了同样的要求，第一，所有学生都必须做到早有晨读：朗读，背诵，晚有阅读；利用好课外黄金时间段进行听、说、读、写等方面的语言实训；第二，二年级英语专业四级统考争取一次性通过，力争考取好成绩。
光阴如梭，转眼两年过去了。英语专业四级全国统一考试成绩也出炉了。在11级英语专业7个班级里，笔者所任班主任的两个班级获得两个第一：11商英A班英语专业四级考试成绩名列正数第一，一次性通过率为百分之百；而11东英语A班的英语专业四级考试成绩名列倒数第一，通过率仅为百分之三十。
3.数据对比
4.具体分析
4.1高考成绩分析
11商英A班高考英语成绩最高分110分，最低分90分，平均分99分。11东英语A班高考英语成绩最高分101分，最低分80分，平均分89分。两个班级的最高分相差9分，最低分相差10分，平均分相差10分。从成绩分析看，两个班学生的英语成绩有10分的差距。
4.2大学英语专业四级考试成绩分析
11商英A班最高分79分，最低分60分，平均分67分，27人参加考试，27人通过，通过率为百分之百，成为我院历史上的第一例。而11东英语A班最高分65分，最低分42分，平均分56分，26人参加考试，8人通过，通过率仅为31%。就通过率而言，两个班级相差69个百分点。
5.差距成因分析
笔者同时管理的两个班英语专业四级考试通过率差距如此之大，通过具体分析，再结合学生平时学习风气等因素的考量，大体有以下原因。
5.1英语基础有区别，但差距不大。11商英A班的高考成绩高于11东英语A班10分左右。
5.2学习态度的不同。11商英A班的学生学习态度端正，有比较明确的学习目的，有比较强烈的上进心及学好专业的决心。在学习方面他们积极主动，关键是能虚心听取老师的指导，采纳导师的建议。而11东英语A班的一部分学生学习态度有待端正，学习目的不太明确，有得过且过、混日子的心理。他们在学习方面比较盲目、被动，对老师的指导与要求置若罔闻，纪律松懈，其表现远不能令人满意。
5.3学习习惯的不同。11商英A班的学生大都拥有良好的学习习惯，他们的自律性比较强，尤其是在课外学习方面，能做到把主要精力、黄金时间用于学习。他们能够积极配合导师的要求，基本做到了早有晨读：朗读，背诵，晚有阅读并且记有读书笔记。在大二阶段，该班的学生已经基本养成了较好的学习习惯，能够积极主动地学习、练习英语语言的基本技能。他们基本都具有很强的自主学习能力，课外学习、练习积极主动而且有序，都有自己课外学习时间安排及任务内容的数量定额。而11东英语A班的学生（部分学习好的学生除外）没有好的学习习惯，没有把主要精力、黄金时间用于学习。课外学习得过且过，“上学就像上班一样”（王建华，2010）[2]。在大一阶段，他们把晨读时间变成了早餐会，吃饱喝足早自习时间基本消耗殆尽。笔者曾多次明确要求他们早自习时段应该朗读、背诵，但效果甚微。在大二阶段，该班的大部分学生几乎没有晨读、晚阅读的习惯。他们学习的主动性很差，既没有课外学习的习惯，又没有自主学习的行动，更关键的是没有把主要精力放在学习上。他们习惯了中学阶段老师、家长守候陪伴式、监督式的学习模式，在进入大学之后，他们始终没有适应大学的学习氛围与环境。
5.4通过以上对比、分析、总结，我们不难得出这样的结论：正是由于学生的学习态度、学习习惯、努力程度与自律能力的不同，才导致了这两个班级学生学习效果、考试成绩、语言能力的巨大差异。
6.对今后教学工作的启示
6.1通过对以上两个班级学习态度、学习习惯、学习效果的对比分析，我们不难发现端正的学习态度、良好的学习习惯是学生学好专业、走向成功的必由之路，是学生成长成才的根本保证。
6.2如何帮助学生树立正确的人生观，帮助其端正学习态度，使其养成良好的学习习惯，是人民教师的首要职责，也是教书育人的根本任务。常言道：干一行，爱一行。我们首先应该帮助学生做到学一门专业，爱此门专业，精此门专业。同时，我们还应该引导学生从学习的细节入手，例如帮助学生制订学习计划，协助学生制定学习、练习的数量任务，使其不仅想学，而且清楚怎样学及学好专业的有效策略及科学方法。
7.结语
在教学体系中，学生主体、教师主导是颠扑不破的真理。教师在传授专业理论与知识的同时，更应该重视学生学习态度、学习习惯的培养与修正，重视学生学习方法与学习策略的改进与提高。如何使学生对所学专业产生浓厚兴趣并能学好学精是广大教师所面临的一个重大课题。
参考文献：
考试成绩分析总结范文4
关键词：数据挖掘；计算机能力考核；成绩分析；关联规则
中图分类号：TP393 文献标识码：A 文章编号：1009-3044（2017）07-0197-03
1前沿
数据挖掘是数据库研究、开发和应用最活跃的技术之一。数据挖掘是采用人工智能的方法对数据库中的数据进行分析、获取知识的过程。它们的结合能更好地为企业或有关部门不同范围的决策分析提供有力的依据。
当前，计算机技术和网络应用在大多数高校，所有高校都在进行校园数字化建设。所以，势必有大量的原始数据，并且要建立庞大的数据库来存储数据，其主要用途是基于简单的查询和统计报表，没有对这些数据进行深层次的挖掘和规律查找，所以这样的数据信息没有充分利用起来。我们应该思考利用目前最前端最科学的技术来发现高校各类数据中的重要信息，并为管理部门决策提供重要依据。这就是数据挖掘技术。
大学计算机基础课是艺术院校大一学生的必须课，以中国美术学院的入学新生为例，大约有1200人，庞大的学生数量如何有效的开展计算机教学值得思考，就需要充分掌握学生的学习兴趣、学生的能力所在及对教师的期望等相关参数进行正确分析。由于大学计算机基础课程是机考，成绩存储在服务器上，其中每个模块的成绩也独立保存，如基础单选题、word操作题、Excel操作题、PPT操作题等。在《大学计算机基础》课程的成绩管理工作中，会有大量的学生成绩原始数据，但对这些数据的处理还停留在简单的数据备份、查询和简单统计阶段，没有对这些成绩数据进行深入的分析，找到有利于提高计算机能力的信息，这是对教学信息资源的浪费。所以，将这些成绩数据分离出来进行数据挖掘是可行的。
通过对数据挖掘技术的研究，抽取中国美术学院《大学计算机基础》课程的成绩信息数据，利用决策树算法生成决策树分析学生成绩优良与哪些因素有关，并对决策树进行修剪，产生分类规则，完成成绩分析决策树模型的建立。
2数据挖掘
2.1基本概念
数据挖掘是指从大型数据库中提取隐含的、未知的、非平凡的极有潜在应用价值的信息或模式，是数据库中一个很有应用价值的新领域。融合了数据库、人工智能、机器学习、统计学等多个领域的理论和技术。数据挖掘要经过数据采集、预处理、数据分析、结果表示等一系列过程。数据挖掘发现的知识通常是以概念、规则、模式、约束、可视化等形式表现。
2.2数据挖掘方法
数据挖据通过预测未来趋势及行为，做出前瞻性的决策。数据挖掘的目标是从数据库中发现隐含的、有价值的知识。主要有以下三类功能：
（1）关联分析
数据关联是数据库中存在的一类重要的可被发现的知识。若两个或多个变量的取值之间存在某种规律性，就称为关联。如计算机能力考核成绩阶段，教师可以根据学生的学习情况做进一步关联性分析，弄清影响学生学习成绩的具体因素，从而为教师的教学改革提供科学指导意见。
（2）聚类分析
数据库中的记录可被划分为一系列有意x的子集，即聚类。聚类技术主要包括传统的模式识别方法和数学分类学。如对不同层次学生的考核可采用层次发进行分析。
（3）概念描述
概念描述就是对某类对象的内涵进行描述，并概况这类对象的有关特征。分为特征性描述和区别性描述。如进行计算机能力考核成绩分析时，可以对学生的姓名、性别、年级等基本信息进行详细描述，让老师在最短时间内了解被考核学生的具体情况。
（4）检测功能
数据挖掘技术得到进一步优化，其中偏差检测是数据挖掘功能中的一种新的应用形式。当所有数据挖掘结束后，用户可以通过偏差检测对挖掘结果加以检查发现数据结果中存在的不足。如计算机能力考核成绩分析遇到不同的考试分数偏差、学生信息偏差，不及时纠正就会导致考核成绩评定结果误差。
3计算机能力考核成绩分析数据的采集
基于本文的研究，基本数据的获取：通过Excel设计问卷调查形式，调查表的学生信息包括：学号、姓名、性别、系别、专业、考试成绩；调查表的课程信息包括：兴趣爱好、课堂讲解、课堂作业、上机时数；调查表的学生考试相关信息包括：单选题、文字录入、word操作、Excel操作、PPT操作、网络应用操作。
通过数据收集，进行整体汇总，存于数据库SOL数据库中，以数据库表的形式进行存储，将学生调查信息数据表与本学期计算机能力考核成绩生产学生成绩分析表。
4计算机能力考核成绩的数据处理
学生参加考试过程中遇到的机器故障、电脑系统问题等都会间接造成学生考试成绩数据重复或不完整性，因此需要对成绩数据进行预处理。
1）数据清洗；处理空缺数据：忽略或用默认值代替。一是学生缺考，需要将这些记录删除；二是某题没做，默认为0，这些记录不可删除。
2）数据集成：删除重复记录来解决数据冗余问题。因机器故障，学生会在不同考场参加多次考试，导致一个学生成绩数据多条，便要将成绩最高保留，删除其他。因学生不及格参加补考或重修，也可能造成冗余的成绩记录，也要删除重复数据。
3）数据转换
构造属性；将考核模块六个方面添加到数据集中，用原有的数据属性构造新属性。具体方法是按照图的分类将每个考察部分的成绩累加得到分数，并计算获得各个考察的总分。如分为理论基础类、office操作类、网络运用类使用三个属性值：20、70、10
数据规范化：我们需要对数据进行标准化处理以便更好进行分析。将各考察方面的得分与该考察的总分相除，总成绩与试卷总分相除，得到一个[0，1]范围数据。具体处理为：理论基础类：实际分数/20；office操作类：实际分数/70；网络运用类：实际分数/10。例如原始数据格式：学号3160200018，理论基础类15，office操作类65，网络运用类9；其标准化后的数据格式为：学号316020018，理论基础类0.60，office操作类0.85，网络运用类1.00。
4）数据规约
数据离散化：考虑到关联规则算法对数据形式的要求，将学生的总成绩离散化。把学生成绩分类等级，即优秀、良好、合格、不合格四种。并且也将各个题型的成绩也进行离散化处理，三个考察方面的成绩也离散化三类，即优秀、良好、不合格。例如各题型的离散化处理为：标准化0.8-1.0为优秀表示A，0.6-0.8为良好表示B，0.6以下为合格表示C。成绩离散化处理为：实际成绩90-100，等级为优秀表示A，80-90等级为良好表示B，60-80等级为合格表示C，60以下等级为不合格表示D。
5计算机能力考核成绩分析的关联数据挖掘
Apriori算法是研究关联规则的最具代表性的方法。主要是两步：得到所有的频繁项集；由频繁项集得到强关联规则。参与关联规则挖掘的学生成绩数据属性有10个，根据文献，现在以2014、2015和2016年大一新生的《大学计算机基础》的考试成绩为样本，实现设计的Apriori算法并应用在考试成绩上。经过多次试验，在保证既不会产生大量的无用规则也不会漏掉重要规则的前提下，最终设定最小支持度minsup=15%，最小置信度minconf=50%，部分关联规则如表1：
学生还有一个属性是专业属性，对专业属性和总成绩进行关联规则挖掘，设置信度和支持度的设置为minsup=15%和minconf=30%，最终产生的关联规则如表2：
挖掘专业、各题型成绩与学生总成绩之间的关联规则，支持度=10%，置信度=60%，如表3所示；
实验结果分析：
由表1得到的关联规则发现；单选优，Word优，学生成绩56%可以达到80到90之间，但Excel优，学生成绩58%可以达到90-100之间；如果单选优，网络运用优，54%的学生成绩可以达到80-90之间；如果单选差，网络运用合格，则60%的学生成绩可以达到60-80之间。
由表2可知，如果学生专业是设计艺术类，45%以上学生成绩的概率达到优秀水平，如果学生专业是造型类，40%以上的学生成绩达到80-90之间。
由表3得到的关联规则发现：专业是书法的学生在Word操作方面表现良的概率达到了56%，造型类的学生在Word操作方面表现优秀的概率达到了70%。
通^对关联规则的解释分析，得到以下结论：
（1）总体加强学生计算机理论知识，强化实践操作能力的应用。
（2）对于传统艺术类和设计艺术类的学生，当学生是设计艺术类，office操作模块成绩表现为优秀的要比传统艺术类高很多，原因是他们平时经常接触电脑，在大一就开设相关设计软件课程，电脑使用频率较高；而学生是传统艺术类，他们的理论知识成绩却优于设计类学生，所以要加强对传统艺术类学生的实践操作能力，多开设课时数量，对于设计类学生要加强基础知识的理解和掌握。
（3）网络运用这个模块，学生整体的考核成绩都趋于优秀，这说明互联网时代下学生频繁接触网络，能够熟练驾驭基本的网络运用，如电子邮件收发，网页文件保存等。
（4）PPT操作题，学生整体的考核成绩都趋于良好以上，这说明学生对图文并茂的课件制作在课堂教学的效果不错，通过查阅学生的独立的ppt课后作业，也反映出对这个软件有了较强的掌握。所以总体这个模块的成绩80分以上。
（5）Excel操作题，35%的学生考核成绩在合格（60分-80分），学生对于excel中的公式的运用、图表制作等理解较弱，对数理逻辑这块思维训练较不理想，一方面和他们的专业有关，因为是艺术生，所以对数学这块的知识就欠缺。另一方面要加强对软件的使用课时，学会举一反三，灵活应用。
考试成绩分析总结范文5
中学家长会的邀请函
尊敬的家长：
为加强家校沟通，形成教育合力，我校定于4月9日(星期日)召开家长会，诚邀您光临我校共同关注孩子的学习和生活，请您准时出席，一起共商教育大计。
家长会具体安排如下：
1高一年级家长会
第一阶段
__年4月9日(星期日)上午9:00
二楼报告厅 集中听报告
第二阶段
__年4月9日(星期日)上午10:00
回各班级
会议内容
1、各班班长介绍班级开学以来总的活动和学习情况;
2、家长代表发言;
3、科任老师进班指导(语、数、英、文综或理综);
4、班主任总结发言：本次考试成绩分析，后阶段工作展望，成立新班级家长委员会和补选年级家委会成员;
2高二年级家长会
第一阶段
__年4月9日(星期日)下午14:30
二楼报告厅 集中听报告
第二阶段
__年4月9日(星期日)下午15:00
回各班级
会议内容
1、班主任讲话(上半期工作汇报，期中考试成绩分析和后半期工作展望);
2、每班科任老师代表进班讲话;
3、科任老师和家长交流;
____
__年__月__日
中学家长会的邀请函
尊敬的家长：
您好!感谢您一直以来对我校工作的大力支持，谨向您和您的家人表示最真挚的敬意和谢忱!
我们深知：每一个孩子都承载着家长的殷切希望和美好憧憬!孩子在学校的成长和教育都离不开你们的关注和付出!每一个学生在你我的眼中都是独一无二的!我们要让每个学生的生命因为你我携手而释放出更多的光彩!
本学期以来，学校董事会着力学校高层管理人员的调整和人才的引进，加大了办学投资;校委会加强了学校内部管理，秉承让学生满意、家长放心、社会认可的依法办学、依法治校理念，教育服务学生，潜心抓教学，静心抓管理，校风、教风、学风进一步加强，学生文明素养、行为习惯日臻规范。学生培优补差班、特长兴趣班、周末社团活动、社会实践活动、足球比赛、法制讲座、消防演练等各项活动都取得很好的效果。期中考试成绩也已经揭晓，想必您十分关注孩子在校的学习、生活和其他方面的表现。
为了实现家校互动，为了让您和我们在互动中更多地了解孩子，共同创造孩子们美好的明天，所以诚挚邀请您在百忙之中抽出宝贵时间莅临我校参加这次家长会。
__学校
__年5月16日
中学家长会的邀请函
尊敬的家长：
您好!真挚地感谢您对我校各项工作的关心、理解、信任与支持。我们深知，孩子的每一张笑脸都承载着家长的殷切希望和美好憧憬;我们深知，学校一切成绩的取得都离不开家长的关注与付出;我们深知，学校每一步的发展都离不开您的关心与支持。我们尊重并热爱每一个孩子，我们竭力呵护每一个孩子纯真的心灵。我们要让每个孩子的生命因我们的努力而变得光亮和多彩。
时光如梭，转眼间，您的孩子已经在学校度过了半个学期。相信您十分关注这段时间以来您的孩子在学校学习、生活和其他方面的表现。同时，您对我校的教育教学管理也会有许多宝贵的建议。为搭建家校联系平台，我们再次举行家长会，特邀您莅临学校参加会议。让我们家校携手，走近孩子，关爱孩子，为孩子创设社会、家庭、学校三位一体的立体式教育平台，构筑孩子灿烂美好的明天。盼望您在百忙之中能按以下事宜参加家长会!
时间：__年5月10日下午
流程：
家长入场：14：35--14：45(入班)
班级汇报：14：45--15：20(教室)
班主任班级工作汇报
填写家长意见书
家校沟通交流
专家报告：15：30--16：40(运动场)
注意事项：
1、 在校期间，请您不要吸烟。
2、 无特殊情况，请不要中途离场，会议期间，请保持安静。
3、 返家途中，请注意交通安全。
4、招待不周之处，敬请原谅。
考试成绩分析总结范文6
【关键词】教务管理；试卷分析；J2EE；B/S
近年来，随着高校规模的扩大、校区的持继增加以及教育体制的改革，高校各种教学资源信息的管理工作量大幅增加，其复杂性也在增大，在当前形势下使用传统手工处理的方式已经跟不上新时期现代化高校的教学资源共享、保障教学质量、提高管理水平、实现智能监控的要求，这使得高校教务管理工作的信息化和网络化势在必行[1]。建立基于校园网的试卷分析系统有利于建立全校统一的试卷质量评价分析体系，并借助网络和信息化方式减轻手工劳动的工作量，提高试卷分析的质量和水平，同时也有利于教学管理部门对全校试卷质量的评价分析和管理。
1 系统设计与开发中的相关技术
可伸缩性、灵活性、易维护性，可移植性是J2EE技术的技术优势，因此确定使用基于J2EE的架构来对系统进行设计和实现。J2EE核心是一组技术规范与指南，它所包含的各类组件、服务架构及技术层次，均有共同的标准及规格，为其搭建创造了高可用性、高可靠性以及可扩展性的应用优势[2]。
本系统基于B/S模式，运用J2EE多层架构和设计的思想，采用MVC模式开发制作完成，运行于多层分布式计算模式，采用构件技术和智能客户端技术，运用可视化、图形化、构件化和智能化的设计方法[3]。
2 系统设计及实现
该系统具体由两大模块构成（图1）：
2.1 教师应用模块
该模块主要体现的是课程信息和教师信息。当本学期有考试要求的教师登陆后，在首页输入老师编号，系统就会自动生成一个本学期该教师的对应考试成绩信息，其中包括课程名称，学时，任课教师，考试方式等等。采用JfreeChart技术把这门课程的成绩分布以柱状图的形式在此页下端表示出来，更直观的展现在大家面前。教师根据具体考试成绩分布并结合这个一学期的表现情况，对考试做出总结，包括对出题的覆盖面、难度及题目分值分布的总体评价；对教学班级学生考试成绩总体评价及原因分析；问题、建议及今后需要注意的问题等，提交到后台数据库中，为相关人员分析决策准备。（图2，图3）
2.2 教务人员应用模块
此模块主要实现的是对前台考务信息的汇总分析，方便决策人员应对情况做出决策。后台管理主要分为4个功能区（图4）。
查询管理模块，在这里管理人员可以根据院系，学期，具体规则等条件查询进入此系统的课程信息；并通过课程编号链接到教师模块中，可看到这科成绩的具体情况；
报表管理模块，我们通过查询得到了相关信息，即教师页面信息在这里生成报表，可直接打印呈现在相关领导面前，可以通过纸质档案形式存档；
黑单库管理模块，此区域展示的是根据学校具体规则进入本系统的相关课程信息的统计情况，在这里我们设计两个查询功能，一是根据学期查询在该学期内进入系统的课程成绩异常的总体分析结界百分比，二是统计进入该系统的课程情况，并用颜色区分进入次数，适当建立预警机制；
系统管理模块主要是管理员的密码管理和数据备份。
系统建立之后，通过对数据的录入，我们也能更方便的了解学生的在校期间的学习状况，而通过此系统我们通过数据的显示也了解到的教学中存在的一些问题和特点。例如某些课程几乎从来没有进入此系统，而有的课程却年年都进入，这一现象背后的东西就是我们接下来要深入研究的课题。
3 结论
经开发、测试、使用表明本系统不仅有效降低了教务管理者的工作强度，提高了工作效率，同时也方便了教师和相关管理人员录入工作，证明其推广作用车较强。但由于不同学校的个性化差异、规模庞大，结构复杂、在具体的应用中还需要因人而异，需要根据实际情况不断改进和完善，才能实现真正的广泛应用。
【参考文献】
[1]欧阳汉斌.高校教务管理系统安全问题分析及对策[J].山东师范大学学报，2008（6）：23.
