摘要：學(xué)生成績可以直接反映學(xué)生的學(xué)習(xí)結(jié)果，因此很多高校十分注重對學(xué)生綜合成績的分析，但常規(guī)使用的成績分析模型的學(xué)生綜合成績數(shù)據(jù)分析性能較差，無法準(zhǔn)確地對學(xué)生的綜合成績進(jìn)行評價(jià)，基于此，文章對 Python語言下的綜合成績分析模型進(jìn)行設(shè)計(jì)。首先根據(jù)相關(guān)性變量分析綜合成績因子，在Python語言下結(jié)合得到的成績因子和相應(yīng)評估策略設(shè)計(jì)分析模型，根據(jù)成績項(xiàng)目評估集確定模型參數(shù)，優(yōu)化分析性能，完成綜合成績分析模型的設(shè)計(jì)。最后通過實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，設(shè)計(jì)模型的學(xué)生綜合成績分析性能較好。

關(guān)鍵詞：Python語言;綜合成績分析模型;因子變量;教學(xué)評價(jià);成績分析

中圖分類號：TP391 ? ? ?文獻(xiàn)標(biāo)識碼：A

文章編號：1009-3044（2022）05-0082-03

在一定程度上，學(xué)生的綜合成績能夠反映學(xué)生的學(xué)習(xí)狀態(tài)，是對學(xué)生一段時期學(xué)習(xí)效果的評價(jià)。在綜合成績分析的過程中，由于科目眾多，每個科目的情況不同，因此各個科目的成績分析與評估頻率有所差異[1]。但總體而言，任何科目都存在一個共性的問題，即對課堂表現(xiàn)的考核成績較多，而競賽考核頻度較低。在這種情況下，影響學(xué)生綜合成績評價(jià)的因素有很多，這就導(dǎo)致對學(xué)生的綜合成績進(jìn)行評價(jià)是一個復(fù)雜的動態(tài)過程。另外，對于當(dāng)前的綜合成績評價(jià)而言，綜合成績分析是一個不可回避的重點(diǎn)問題，然而學(xué)生綜合成績中存在大量信息，例如，有記錄學(xué)生作業(yè)和考試的時間和分?jǐn)?shù)，有討論次數(shù)和準(zhǔn)確性的記錄，也有教師上課表現(xiàn)的數(shù)據(jù)。這些數(shù)據(jù)不僅種類繁多，數(shù)量也巨大。這些信息會干擾綜合成績評價(jià)的準(zhǔn)確程度，而傳統(tǒng)方法難以對無效信息進(jìn)行剔除，為提升學(xué)生綜合成績評價(jià)準(zhǔn)確度，本文利用Python語言設(shè)計(jì)了一種新的綜合成績分析模型，以在獲取數(shù)據(jù)后，根據(jù)多維多粒度分析模型進(jìn)行自動分析，從而更好地解決以上問題。

1 Python語言下的綜合成績分析模型設(shè)計(jì)

1.1 綜合成績因子分析

在學(xué)生的綜合學(xué)習(xí)成績中往往存在一些具有相關(guān)性的因子，對綜合成績的相關(guān)變量產(chǎn)生各種影響，為此需要對綜合成績因子進(jìn)行分析[2]。成績因子變量并非原始變量的簡單取舍，而是一種新的綜合，而且成績因子變量之間沒有線性關(guān)系。一般而言，因子分析的核心問題有兩個：一是如何構(gòu)造因子變量;二是如何對因子變量進(jìn)行命名解釋?，F(xiàn)如今，可以將綜合成績因子設(shè)定為各種競賽項(xiàng)目[3]。由于學(xué)生綜合成績中的競賽項(xiàng)目主要有全國比賽、省級比賽、市級比賽和校級比賽等，在不同類型的比賽過后，會根據(jù)成績對學(xué)生的等級和學(xué)習(xí)質(zhì)量進(jìn)行確定，可以說比賽成績是對學(xué)生知識或技能的肯定，但過多的數(shù)據(jù)對實(shí)現(xiàn)成績的高效管理產(chǎn)生了阻礙，這就必須通過各種方法得到學(xué)生在網(wǎng)絡(luò)教學(xué)中的全過程數(shù)據(jù)，并在綜合成績因子的基礎(chǔ)上，對相關(guān)數(shù)據(jù)進(jìn)行分類評估。為了實(shí)現(xiàn)這一目的，本研究提出了Python語言下的綜合成績分析模型，以更好地獲取數(shù)據(jù)，并對這種潛在能力因子進(jìn)行統(tǒng)計(jì)。此外，如果不能使用統(tǒng)一的標(biāo)準(zhǔn)進(jìn)行計(jì)算，則很難提升綜合評估質(zhì)量，而該模型設(shè)計(jì)了一個能夠讀取學(xué)生情況的功能，可以將讀取到的數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化為綜合學(xué)習(xí)成績，并以雷達(dá)圖的形式表示出來。這種模型充分考慮了評價(jià)結(jié)果的多維性和顆粒性，提供直觀的數(shù)據(jù)依據(jù)，使學(xué)校能夠直觀地對學(xué)生進(jìn)行評價(jià)，并進(jìn)行因材施教，有利于實(shí)現(xiàn)學(xué)生的全面發(fā)展。出于對以上種種因素的考慮，本文對Python語言下的綜合成績分析模型進(jìn)行了設(shè)計(jì)。

1.2 基于Python語言設(shè)計(jì)分析模型

Python語言以其簡單性、可讀性和可擴(kuò)展性特別適合數(shù)據(jù)挖掘應(yīng)用程序的開發(fā)和設(shè)計(jì)，因此受到程序員的青睞。為實(shí)現(xiàn)對學(xué)生綜合成績的評價(jià)，本程序使用了Pickle 庫、Numpy 庫以及 Matplotlib 庫進(jìn)行分析[4]。而且在當(dāng)前信息技術(shù)不斷發(fā)展的當(dāng)下，大多數(shù)學(xué)生的成績已經(jīng)可以用數(shù)字化技術(shù)進(jìn)行管理。因此在讀取數(shù)據(jù)時，需要刪除空格和多余的列，并對學(xué)科名稱進(jìn)行組織并讀取學(xué)生的成績。為了給后續(xù)的學(xué)科選擇和數(shù)據(jù)分析提供有效的數(shù)據(jù)，因此可以在該模型中按照既定日期的順序，對學(xué)生的各科成績進(jìn)行疊加，并依據(jù)多元化職能論，對學(xué)生的綜合能力進(jìn)行分析。而且為了實(shí)現(xiàn)設(shè)計(jì)模型的靈活操作，該模型的評估策略可以根據(jù)實(shí)際情況進(jìn)行動態(tài)調(diào)整，針對網(wǎng)絡(luò)教學(xué)的特點(diǎn)，采用不同的計(jì)算方法。例如，百分制一般用于考試，是一種相對穩(wěn)定的、被廣泛認(rèn)可的計(jì)算方法，但是不同學(xué)科有不同的特點(diǎn)，這就導(dǎo)致百分制無法對所有學(xué)科進(jìn)行有效評價(jià)，而針對這些問題，該模型簡單易讀且可擴(kuò)展，擁有多套測評方式，能夠?qū)崿F(xiàn)學(xué)校學(xué)生綜合成績的快速直接的評價(jià)，并根據(jù)學(xué)生特點(diǎn)進(jìn)行個性化教育，選拔合適的人才。

另外，網(wǎng)絡(luò)教學(xué)在選定評價(jià)標(biāo)準(zhǔn)時，要根據(jù)國家的教育方針確定實(shí)際教學(xué)的方向[5]。因此在評價(jià)方案的制定過程中需要建立健全的制度，而設(shè)計(jì)模型中的評價(jià)體系的建立以客觀性為原則，在評價(jià)執(zhí)行過程中設(shè)置各項(xiàng)指標(biāo)，并對獲取的數(shù)據(jù)來源進(jìn)行客觀分析，能夠記錄下反映學(xué)生綜合素質(zhì)的數(shù)據(jù)，因此可以更真實(shí)、全面地反映學(xué)生的實(shí)際情況，從而促進(jìn)學(xué)生德、智、體、審美等方面的全面發(fā)展。

1.3 確定模型參數(shù)

Python語言下的綜合成績分析模型，對學(xué)生成績多因子變量的特點(diǎn)進(jìn)行了充分考量，從而對學(xué)生的綜合成績進(jìn)行評估，可以實(shí)現(xiàn)對網(wǎng)絡(luò)教學(xué)中不同學(xué)生、不同成績的有效評估。

由于存在在相同時期或者不同時期相同的成績被重視的程度不同等問題，本文用C表示評估項(xiàng)目集，項(xiàng)目中包括考試成績、作業(yè)的完成情況、課堂的表現(xiàn)情況，比賽的成績和社交活動情況等，評估項(xiàng)目集C如公式（1）所示。

[C=cs1cs2...csicsi+1csi+2...csjcsj+1csj+2...cskcsk+1csk+2...csl] ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? （1）

上式中，至[csi]表示各類考試成績，[csi+1]至[csj]表示作業(yè)完成情況，[csj+1]至[csk]表示課堂表現(xiàn)情況，[csk+1]至[csl] 表示比賽成績。

把考試結(jié)果直接量化，看起來會更加直接和公平。但是在這個過程中很多方法主要考慮考試指標(biāo)，而其他指標(biāo)用來修正并量化。這種方法具有很大的隨意性，且考試成績分值占的權(quán)重比較大，適合應(yīng)試，無法對學(xué)生的綜合成績進(jìn)行全面評價(jià)。而設(shè)計(jì)模型在分析過程中對學(xué)生的課堂表現(xiàn)也進(jìn)行綜合打分，例如，學(xué)生是否按時到課堂學(xué)習(xí)，能否按老師要求積極完成教學(xué)任務(wù)，會不會控制自己不違反課堂紀(jì)律，能不能保證學(xué)習(xí)的質(zhì)和量。該模型會將以上對學(xué)生的表揚(yáng)或批評信息都記錄、存儲在后臺數(shù)據(jù)庫中。在進(jìn)行綜合處理分析后，呈現(xiàn)在老師和學(xué)生面前，不僅方便快捷，而且能夠保證數(shù)據(jù)不會遺漏。

此外，作業(yè)成績也是學(xué)生綜合成績的重要組成部分，可以及時驗(yàn)證學(xué)生的學(xué)習(xí)情況，進(jìn)而為不同的學(xué)生提供個性化服務(wù)。當(dāng)老師批改完作業(yè)時，客觀題可以自動批改，而主觀題則需要老師自動批改，教師審核的分?jǐn)?shù)、評語等信息將存儲在系統(tǒng)數(shù)據(jù)庫中。學(xué)生隨時隨地都能看到詳細(xì)的作業(yè)評閱，方便找到學(xué)生學(xué)習(xí)時的易錯點(diǎn)和難點(diǎn)著重學(xué)習(xí)，加強(qiáng)記憶，鞏固學(xué)習(xí)效果。而且學(xué)生在課堂上回答教師提出的問題，并對回答情況的數(shù)據(jù)進(jìn)行記錄，可以便于以后翻看，不僅可以實(shí)現(xiàn)對學(xué)生綜合成績進(jìn)行有效評價(jià)，還可以為學(xué)生找到自己知識薄弱點(diǎn)提供必要的數(shù)據(jù)支持。

2 實(shí)驗(yàn)

2.1 實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)準(zhǔn)備

為了驗(yàn)證本文設(shè)計(jì)的綜合成績分析模型的有效性，需要設(shè)計(jì)實(shí)驗(yàn)進(jìn)行驗(yàn)證。選取某學(xué)校的3146位同學(xué)的成績，使用本文設(shè)計(jì)的綜合成績分析模型進(jìn)行分析，將A、B、C、D四個科目的成績作為實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)，分別使用本文設(shè)計(jì)的分析模型和傳統(tǒng)的文獻(xiàn)[1]分析模型對該學(xué)校同學(xué)的成績進(jìn)行分析。在驗(yàn)證兩模型性能的過程中，本文選擇查全率和查準(zhǔn)率對模型的分析性能進(jìn)行描述和評價(jià)。查全率[R]和查準(zhǔn)率[P]的計(jì)算公式如公式（2）所示：

[R=TPTP+FNP=TPTP+FP] ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? （2）

上式（2）中，[TP]表示該校學(xué)生成績中被挖掘出的成績項(xiàng)集與真實(shí)項(xiàng)集均為頻繁項(xiàng)集的數(shù)量，[FN]表示被挖掘出的成績項(xiàng)集為非頻繁項(xiàng)集的數(shù)量，[FP]表示被挖掘出的成績項(xiàng)集非頻繁項(xiàng)集的數(shù)量。但是在同一分析過程中，查全率和查準(zhǔn)率是互相制約的，因此單獨(dú)對比這兩個指標(biāo)無法直觀看出分析模型的性能。因此引入F1值對兩指標(biāo)進(jìn)行綜合衡量，F(xiàn)1值的計(jì)算公式如下：

[F1=2RPR+P] ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? （3）

在得到查全率與查準(zhǔn)率的值之后，計(jì)算出F1的值，F(xiàn)1的值越大，則證明模型分析性能越好。在以上的實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)和評估指標(biāo)下，分別使用本文設(shè)計(jì)的模型和傳統(tǒng)模型進(jìn)行分析，統(tǒng)計(jì)模型分析結(jié)果，分別計(jì)算出兩種模型的F1值并進(jìn)行對比。

2.2 實(shí)驗(yàn)結(jié)果

在以上的實(shí)驗(yàn)環(huán)境中，得到在不同評價(jià)閾值情況下兩種分析模型的F1值結(jié)果，如表1所示。

從表1的數(shù)據(jù)可以看出，本文設(shè)計(jì)的分析模型在不同閾值下，F(xiàn)1的值都高于傳統(tǒng)模型，這證明了本文設(shè)計(jì)的模型在綜合成績分析過程中的性能優(yōu)于原有模型。

3 結(jié)束語

本文利用了Python語言，設(shè)計(jì)了一種綜合分析模型，該模型由六個部分組成：項(xiàng)目集、等級、得分、班級內(nèi)等級的計(jì)算方法、班級內(nèi)等級的計(jì)算權(quán)重和聚類分析方法，在對數(shù)據(jù)進(jìn)行有效篩選和清理后，對學(xué)生綜合成績分?jǐn)?shù)進(jìn)行分類、分級以及調(diào)整和整合。最后，對模型中參數(shù)的生成進(jìn)行了描述。該模型考慮了學(xué)生的綜合素質(zhì)，有利于學(xué)生的全面發(fā)展。而且從綜合評價(jià)系統(tǒng)中我們可以查看學(xué)生對每個評價(jià)分類的結(jié)果，而且學(xué)生在進(jìn)入自己的評估界面后，也可以看到已經(jīng)分類完畢的評估項(xiàng)目集。換句話說，這種模型充分考慮了教學(xué)過程中獲得結(jié)果的多維和多粒度特征，通過對教師的權(quán)限權(quán)重和參數(shù)進(jìn)行修改，以在原始數(shù)據(jù)的結(jié)果不變的基礎(chǔ)上，合理顯示分?jǐn)?shù)的變化?？偠灾?，本文設(shè)計(jì)的綜合評價(jià)模型是一個客觀評價(jià)學(xué)生綜合素質(zhì)的模型，評估的重點(diǎn)可以根據(jù)用戶的管理重點(diǎn)，結(jié)合同學(xué)的實(shí)際情況進(jìn)行調(diào)整。而且本文還進(jìn)行了案例分析，以證明設(shè)計(jì)模型的可行性。但由于學(xué)生成績和評價(jià)方式都在不斷變化過程中，在接下來的研究過程中，還需要對其進(jìn)行深入分析和驗(yàn)證。

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【通聯(lián)編輯：張薇】

收稿日期：2021-06-20

基金項(xiàng)目：河南省職業(yè)教育教學(xué)改革研究項(xiàng)目：職業(yè)院校計(jì)算機(jī)課程理實(shí)一體化教學(xué)模式探究（編號：ZJB15105）

作者簡介：蘇文瑾（1986—），女，河南鞏義人，講師，學(xué)士，研究方向?yàn)榇髷?shù)據(jù)。