关于内蒙古师范大学计算机文化基础本科教学评估成绩的统计分析研究

为了对我校本科计算机教学情况的整体情况进行综合性评价，从中分析和查找问题，以便能够进一步提高我校的公共计算机教学水平，本文收集了我校2001到2003级本科三个年级18个院系的公共计算机课成绩，并应用SPSS13．0统计软件包对该数据进行了六个维度的统计分析。

高校教学评估成绩影响因素的分析

高校采用量化的教学评估来评价一个教师教学质量的好坏,在教学评估时,其中的影响因素是很多的[1]。文章采用了统计描述性分析和统计分析方法来分析哪些因素对教学质量有着显著影响[2]。统计描述方法主要采用了箱线图,由图可知,教师职位、教师性别、学生等级、评估时间、学期这五个因素影响着教学评估成绩,统计分析运用了方差分析和回归分析考察得知,教师职称、学生类别、评估时间这三个因素对教学评估成绩的影响比较大。

基于分布式数据流聚类的成绩层次化评估方法

为提高成绩评估结果的准确率,针对成绩数据具有的多元化、容量大、分布式的特点,引入分布式数据流聚类算法,优化数据聚类精度和时效性,实现成绩层次化评价.首先,通过聚类特征指数直方图建立分布式数据流挖掘矩阵,提高成绩数据的聚类性能.将一阶线性微分方程结合分数阶累加,构建全局聚簇模型,保证聚类性能稳定.然后,采用层次分析法处理成绩数据,将成绩按照基础课程、专业课程及实训课程分类,确保层次化评估的精确率,再结合权重法得到成绩评估结果.实验结果表明,该方法有效实现对成绩数据的层次化评估,精确率、召回率、AUC值分别可以达到98.75%、86.67%、0.987,评估时长仅为488.4 ms,且该方法的收敛效果较优,数据流能耗较低.

基于逐步回归的学习行为与成绩评估模型研究

在“互联网+教育”时代背景下,为进一步提高数字化课堂教学效果及学生成绩,以河南理工大学测绘学院地理信息系统原理课程为例,通过获取2017—2019级5个班级云班课学生学习行为数据与期末考试成绩数据,基于多元逐步回归模型,剖析影响学生成绩的课堂学习行为,构建课堂学习行为与成绩评估模型。结果表明,学生部分课堂学习行为,如课堂互动中的测试、头脑风暴、轻直播—讨论等学习行为均对学习成绩有正向影响。由多元逐步回归模型预测学生学习成绩,并遵循“成绩预测—风险定级—差异调整—提高成绩”的思路,对学习成绩具有潜在风险的学生依据自身实际学习行为情况调整教学方案,从而提高教学活动效果,并为教学研究与改革提供科学依据。

基于AHP的舰艇模拟训练成绩评估研究

从水面舰艇模拟训练系统的需求出发,分析了水面舰艇模拟训练特点,明确舰艇模拟中训练成绩评估要素,建立了成绩评估的指标体系及每个指标的成绩评估数学模型。以水面舰艇模拟训练中某次具体训练为例,用层次分析法来计算出舰艇的综合训练成绩。通过对模拟训练进行合理的评估,能够较好的反应出训练水平。

基于AHP的装甲分队模拟训练成绩评估方法

在装甲兵训练由分业训练向分队级训练转化的过程中,训练成绩评估是通过装甲分队模拟训练系统进行的。评估结果是否合理将影响部队训练积极性和训练水平的提高。针对目前以人为主的定性评估不客观、不准确的问题,从装甲分队模拟训练系统的实际需求出发,经过分析装甲分队模拟训练的特点,利用AHP算法构建了装甲分队模拟训练成绩评估指标体系,建立了成绩评估的数学模型,给出了各指标的权重计算方法和各子指标的详细评分方法;最后,以某次装甲分队模拟训练为例,评估了分队训练成绩。评估仿真结果科学合理,在某装甲分队模拟训练系统应用中取得了很好的效果。

舰艇战术训练成绩评估数学模型

成绩评定是舰艇战术训练中的重要组成部分,以人为主的定性评估将耗费大量人力与时间,且有失客观性。在分析舰艇军事训练特点的基础上,论述了舰艇战术训练成绩的评估原则,进而建立了成绩的评估指标体系,提出了评估数学模型。模型中给出了评估指标的分数分配方法和各子项的详细评分方法。与模糊评价模型相比,该模型具有训练成绩直观、评估方法简单、参数容易确定等优点。

舰艇模拟训练中指挥员的成绩评估研究

在舰艇指挥员成绩评估的研究中,为解决舰艇模拟训练系统中成绩评估的客观性和正确性问题,结合舰艇模拟训练系统的要求及特点,分析了指挥员的能力构成,提出建立了指挥员成绩评估的基本原则,在此基础上建立了指挥员成绩评估的指标体系。针对每个指标进行分析,构建了它们的成绩评估数学模型,采用AHP、GEM综合算法计算出各指标的相对权重,最后以水面舰艇模拟训练中某次训练为例,计算出指挥员的训练成绩,并进行仿真。结果证明了模拟训练系统的实用性和正确性。

GBRT技术在MLS模拟训练成绩评估中应用

综合成绩评估是军事后勤模拟训练系统中的一个重要功能模块,为了实现模拟训练自动化成绩评估,在模拟训练系统成绩评估中提出使用梯度渐进回归树(GBRT)智能技术。在对某科目的后勤模拟训练成绩数据分析基础上,找出线性无关评估指标特征集合"人员配置成绩、完成任务时间和装备操作正确率"作为输入数据,建立基于GBRT成绩评估预测模型,最后通过优化参数组合的GBRT评估模型预测模拟训练综合成绩。经过某科目的模拟训练成绩数据样本测试,基于GBRT模型评估综合成绩与实际训练成绩基本一致,从而验证GBRT技术在军事后勤保障模拟训练成绩评估中应用的可行性和有效性,为军事后勤保障模拟训练系统自动化成绩评估增添新的途径和方法。

国际教育成绩评估项目的背景测试及其对我国“中考”改革的启示

国际教育成绩评估项目是自20世纪中期逐渐兴起的众多中小学教育成绩评估项目的总称。从IMSAA、ICCS到PISA的国际教育成绩评估项目的实施,不仅是为了比较各国学生的学业成绩,更是为了各国教育改革政策提供事实性依据。特别是国际教育成绩评估项目增加了CIPP模式背景评价环节的背景测试,通过对学生社会经济、文化阶层的因素的考量来分析教育的改进之道。在我国"中考"体制改革过程中,借鉴国际教育成绩评估项目的背景测试环节可以帮助改革者通过考试内容了解学生的认知规律,进一步通过考试成绩的分配方案测量学生的发展度,抑或通过考试政策的设计为弱势人群子女提供教育机会均等的制度性保障,以促进教育的合理、均衡发展。

水面舰艇模拟训练成绩评估方法研究

在水面舰艇模拟训练中,针对训练成绩评估方法的研究,简要论述了评估主要内容、评估体系和评估方法。较完整地例举单舰对导弹防御训练成绩评估方法,同时对评估指标权重值的设定进行了探讨,提出了"注重决策、细评过程、区分结果"的权重设定原则,为更好地开发模拟训练系统,促进训练质量的提高提供了参考。

基于格拉布斯校验法的陆军模拟训练学员成绩评估方法

受训学员成绩评估是模拟训练系统中的重要环节,评估结果是否合理将影响到受训人员的积极性和训练水平的提高。为了提高训练评判结果的准确性,从陆军模拟训练系统的实际需求出发,本文提出了一种基于格拉布斯校验法的陆军模拟训练学员成绩评估方法,该方法不仅可按需构建评估指标体系,满足不同用户多样化的评估要求,而且为消除评估人员主观偏好等不确定因素对评估结果造成不客观、不准确的关键问题提供了解决方法。通过某陆军作战模拟训练系统的指挥对抗训练进行了实例分析,验证了该评估方法的有效性。

聚类分析法在学生成绩评估中的应用

聚类分析是将统计方法引入到分类学中产生的一个重要分枝。按成绩对学生群体进行评估分类，是对学生因材施教、奖优汰劣的重要依据，也是在就业市场中衡量学生的砝码。用聚类分析法对学生成绩进行评估，使分类结果更加客观、全面。

试论英语教学中学生成绩评估体系新模式

学生成绩评估的方法和目标将直接影响到学生的学习动机和学习态度 ,而传统的评估体系又暴露出种种弊端 ,因此 ,本文根据多年的教学实践经验并结合国际流行的多种评估方法 ,总结出一套以人为本 ,以掌握学习内容为原则对学生的基本语言技能和素质进行综合评估的评估体系。该体系重视“过程评估 (process evaluation)与终极评估 (final evaluation)相结合 ,口试与笔试相结合 ,教师评估与学生自我评估相结合”。教学实践证明 ,该评估体系在原有的基础上体现了很多的优越性。

改革英语成绩评估体系 促进高职学生自主学习

自主学习使学生学会了学习,培养了有效的学习策略,并成为不断进步的终身学习者。学生能否充分利用课内外的时间,特别是较宽裕的课外时间进行有效的自主学习是决定英语学习成功与否的一个重要因素。实践证明,通过改革传统的以期末考试成绩为主要依据的终结性评估体系,采用过程性评估和终结性评估相结合的评定方法,能有效地促进学生自主学习能力的提高。

标准分与考试成绩评估

以统计学中的差异数量－标准分数在科学，合理地评价和解释考试分数方面的应用为例，分析了阐述了标准分在考试成绩评估中的重要性，为学校教育评价和教学改革提供参考。

模糊聚类分析算法在学生成绩综合评估中的应用

学生成绩综合评估是一个典型的多层次、多角度、多指标的综合评估问题。该文利用数据挖掘中的模糊聚类分析算法,以Microsoft SQL Server 2012 Analysis Services为工具,对该校2011级学生成绩数据集进行深入的研究分析,以获取学生成绩数据中所隐含的规律,挖掘各科成绩背后所表达出来的学生的个性能力差异,从而科学、准确、公平、公正地评定学生成绩。