劉曉薇

摘 要：文章在基于互聯(lián)網(wǎng)海量數(shù)據(jù)的基礎(chǔ)上提取關(guān)于C++各個知識點的相關(guān)問題，并且相對各個知識點進行詳細的科學的歸納和總結(jié)。利用計算機處理技術(shù)，形成一套完整的教學考核、質(zhì)量評價及訓練的智能化一體系統(tǒng)，不但可以為C++的教學考核、教學質(zhì)量評價提出客觀的依據(jù)，同時還能夠為學生實踐提供一個綜合性的鍛煉平臺，促進學生的動手能力。

關(guān)鍵詞：詞頻；教學改革；智能分析

中圖分類號：TP312

文獻標識碼：A

傳統(tǒng)的教學質(zhì)量考核是基于試卷的考試結(jié)果來作為測量標準，比如平均分，分數(shù)的標準差等，而忽略了試題的難易、涵蓋知識面的比例、學生運用知識的能力等因素。而且基于當前學生的考試成績評價教學質(zhì)量，因為樣本量太小，得出的數(shù)據(jù)存在很大的不確定性，并不能合理的反映當前的教學方法存在哪些問題。同時，因為考題的隨意性，學生掌握知識的程度也不能在考核結(jié)果中得到科學的、充分的體現(xiàn)，為了學生能夠深刻掌握好C++這門課程，改變目前這種孤立的、片面的、粗放型的考核評價系統(tǒng)。本文提出了基于大數(shù)據(jù)分析的C++教學訓練及考核、評價的智能系統(tǒng)設(shè)計，試圖從目前互聯(lián)網(wǎng)上海量的數(shù)據(jù)中，挖掘出C++各知識點在實踐運用中遇到的各種問題，通過歸納、統(tǒng)計、分析，建立完善的C++題庫及難度系數(shù)。通過程序設(shè)計，結(jié)合考題涵蓋的知識點、難易程度、題型、主客觀因素，自動形成考核試卷、自動分析學生考試結(jié)果，建立一套科學的訓練、考核、教學質(zhì)量評價系統(tǒng)，形成一個正反饋的閉環(huán)教學過程。

一、基于詞頻分析的C++知識點的難度系數(shù)模版的建立

知識獲取主要有兩個來源，一個是實踐，另一個就是從已有的數(shù)據(jù)中挖掘。在大數(shù)據(jù)時代，面對海量的繁雜數(shù)據(jù)信息，必須具備在已有的顯性知識中進行二次挖掘的能力，挖掘出有用的知識。這里提出了基于詞頻分析的統(tǒng)計方法，詞頻分析是基于關(guān)鍵詞的文獻統(tǒng)計量的分析方法之一，某一個關(guān)鍵詞在互聯(lián)網(wǎng)上出現(xiàn)的頻率越高，就可以推斷該關(guān)鍵詞代表的研究主題熱度越高，同時可以表明大家在該問題上出現(xiàn)的困惑、關(guān)注也越多。根據(jù)這些詞頻統(tǒng)計在C++涉及出現(xiàn)的問題，結(jié)合歷史試卷，總結(jié)出易出錯誤的知識點，估計各知識點的難易程度，同時根據(jù)海量的搜索數(shù)據(jù)，得出大家在知識點存在困惑的地方，將這些困惑點演變成課堂及練習中的習題，充實到數(shù)據(jù)庫中。

這里主要參考歷年的各類相關(guān)考核試題、線上各種題庫，以及CSDN/知乎/百度等數(shù)據(jù)來源，先根據(jù)SEO查詢以及百度指數(shù)等，統(tǒng)計其搜索指數(shù)，得出大家普遍關(guān)系的問題。然后將這些問題分析、歸類、建檔，更新到教學、評價系統(tǒng)中來。比如通過百度指數(shù)，搜索指針數(shù)組，可以看到搜索量的折現(xiàn)圖，根據(jù)數(shù)值可以知道其準確的搜索量，同時也給出了整體同比，整體環(huán)比等關(guān)鍵數(shù)據(jù)，如圖1所示。

得出相關(guān)問題之后，將其細化，統(tǒng)計其知識要點、難度系數(shù)，比如指針數(shù)組，我們歸納出其要點，易錯知識點：A 指針運算；B指針賦值；C 多重指針初始化問題；D new語句的用法；E delete語法；F指針常量與常量指針。根據(jù)統(tǒng)計的出錯率，給出相應(yīng)的難度系數(shù)。再將收集的習題庫和知識點、難度系數(shù)建立一一對應(yīng)的邏輯關(guān)系。圖2 是根據(jù)各大網(wǎng)路資源結(jié)合各種題庫得出的C++知識點排名靠前的關(guān)注指數(shù)。

二、C++教學訓練及考核、評測系統(tǒng)的建立

根據(jù)實際教學的需求，整個系統(tǒng)分成四個部分，分別為資源模塊、考核試卷自動生成模塊、試卷考試結(jié)果分析模塊、模擬訓練模塊，整個系統(tǒng)結(jié)構(gòu)如圖3所示。資源模塊包含三個部分，一個是題庫及解答，一個是C++知識點模塊以及C++知識點的難易程度模塊，題庫及解答中的每道題都會有相對應(yīng)的難度系數(shù)及對應(yīng)的知識點，有些試題可能對應(yīng)多個知識點，那么其難度系數(shù)根據(jù)多個知識點的難度系數(shù)加權(quán)平均得出一個綜合性的難度系數(shù)。

C++考核試卷自動生成模塊主要根據(jù)教學大綱設(shè)置的條件，利用程序算法設(shè)計自動生成考核試卷，在考核試卷的生成程序中，我們主要參考的因素包括這些內(nèi)容：①試卷的考題要盡量覆蓋多的知識點，一般包含的知識點應(yīng)該在70%以上；②整個試卷的難度系數(shù)應(yīng)該在一個適中的范圍；③題型也應(yīng)該多樣化，比如主觀題及客觀題要有一定的比例；④考題要保證一定的更新率，也就是說相比今年的考題，重復(fù)率要控制在一定范圍，這樣考試才能起到比較客觀的效果；⑤選擇的考題突出了學生哪部分的能力，包括理解力、編程能力、邏輯能力、想象能力等。

在線模擬訓練模塊可以供學生選擇各個知識點的試題進行訓練，包括編程題，上傳學生的編程代碼，后續(xù)將完善學生代碼自動分析功能，包括補全代碼、運行效率及結(jié)果分析、運用的知識點分析等功能。

三、考試結(jié)果分析及教學質(zhì)量評價

有了前面考卷已經(jīng)給出的各種參數(shù)，就很容易分析學生在考試中展現(xiàn)出來的知識結(jié)構(gòu)掌握的情況以及表現(xiàn)出來的動手能力和創(chuàng)新能力。

（1）考試分數(shù)統(tǒng)計指標分析。主要包括平均分及其方差，同時通過統(tǒng)計每段分數(shù)上的人數(shù)和比例，繪制分數(shù)分布統(tǒng)計曲線，可以克服平均分數(shù)受到極端分數(shù)影響的弊端。同時我們還可以根據(jù)我們建立的C++數(shù)據(jù)庫系統(tǒng)，統(tǒng)計出學生在每個知識點的得分情況，結(jié)合難度系數(shù)剖析學生對每個知識點的掌握情況，在這個基礎(chǔ)上更好的反饋出學生對整個C++知識掌握的情況或者存在的不足，凸顯我們在C++教學中存在的問題。

（2）能力結(jié)構(gòu)掌握情況分析。教學的本質(zhì)并不只是得到好成績，而是培養(yǎng)學生利用計算機編程技術(shù)解決實際問題的能力，形成計算機思維能力的習慣。因此題型的設(shè)計要側(cè)重在學生對C++知識的構(gòu)析、運用能力上，根據(jù)學生對各個題型的得分情況，得出學生在C++編程學習中展現(xiàn)出的能力素質(zhì)情況，其中包括基礎(chǔ)概念理解能力、空間想象能力、邏輯推理能力、綜合運用能力。

（3）主觀題智能分析。比如編程題，我們不光要看學生解答是否符合題目要求，同時要看解答中應(yīng)用的方法是否具有新穎性，設(shè)計的程序是否效率高，如占用內(nèi)存小、CPU運行效率高、運用了不同的方法。對于優(yōu)秀的解答我們可以及時更新到我們的題庫及解答數(shù)據(jù)庫中，給更多的同學借鑒，這樣形成一個很好的正反饋，不但豐富了學習素材，還可以拓展學生的思路，更加深刻地理解C++課程的內(nèi)容。目前這一部分功能主要由人工完成，后續(xù)將由機器智能分析完成。

為了科學考核、評價C++的教學效果，促進教學質(zhì)量的提高，我們在基于大數(shù)據(jù)的基礎(chǔ)上，建立了一套數(shù)字化的智能教學訓練、考核及質(zhì)量評價智能系統(tǒng)。其可以從宏觀到微觀，從整體到部分，多視角、多層面地促進C++教學質(zhì)量的改進，以客觀、準確、嚴格的評價標準和科學、全面的考核內(nèi)容，凸顯學生在學習中遇到的薄弱環(huán)節(jié)，細化教學內(nèi)容到每個知識點的掌握情況，從各個層面推進教學質(zhì)量的提升。

后續(xù)將繼續(xù)完善整個數(shù)字化智能系統(tǒng)，特別是在智能化考核及分析上，計劃引入自動編譯系統(tǒng)，能夠自動分析程序設(shè)計題采用的方法、存在的錯誤、運行的效率，涵蓋的知識點，進一步提高教學的數(shù)字化水平。

參考文獻：

[1]顧勛梅.C++課程教學改革的探討與研究[J].科教文匯（下旬刊），2009（24）：39.

[2]王春玲.“C++程序設(shè)計”課程教學改革的探討[J].計算機教育，2008（4）：26-28.

[3]王進，陳建平，王春明.面向應(yīng)用能力培養(yǎng)的C++課程教學實踐[J].計算機時代，2012（11）.