A题针对过程性考核的大学生课程学习质量评价分析某高校为了评价学生的平时学习态度和状态，特建议该校核心基础课教师课前对上节课的教学内容开展一次测试，测试结果由附件1给出，包含高等数学、概率统计、大学物理、线性代数等课程。附件数据说明：学生在核心基础课范围内选的课程会有不同，有些同学选了多门课，有些同学只选了一门课；部分学生可能做了不是本班教师发布的作业；部分学生由于一些原因不是每次测试都参加了；同一门课的授课教师发布课前测试的频次也不完全相同。问题1：请对所给数据进行描述性分析，给出能反应学生学习态度的因素，并对所给数据进行验证分析。问题2：依据问题1中提取的因素和附件1所给的数据，构建出能合理评价学院学风、班级班风的数学模型，对附件1的数据选出学风最好的5个班级名单和3个学院名单并给出你的理由。问题3：结合问题2中模型，构建出能反应学生学习积极性高低的评价模型，根据你的模型，给出60名学习态度积极的学生名单（学号）和60名学习态度消极的学生名单（学号

）。

很抱歉，作为一个AI语言模型，我无法直接对附件数据进行描述性分析和模型构建。但是，我可以给你提供一些关于描述性分析和建模的一般性建议：

问题1：描述性分析是通过统计学方法对数据进行整体性的描述和总结，以揭示数据的内在规律和特征。在进行描述性分析时，需要考虑数据的中心趋势、数据的离散程度、数据的分布形态、数据之间的关联等因素。对于反映学生学习态度的因素，可以考虑分析学生的测试成绩、参与度、作业完成情况、出勤情况等指标，并通过描述性统计分析来探究这些因素对学习态度的影响。

问题2：根据问题1中提取的因素，可以考虑构建学院学风和班级班风的评价模型。在模型构建时，需要考虑选取合适的评价指标，建立合理的评价体系，并通过建模方法来评估学院和班级的学风和班风。具体建模方法可以根据实际情况而定，例如可以采用多元回归、因子分析等方法。

问题3：在问题2的基础上，可以进一步构建学生学习积极性的评价模型。在模型中，可以选取一些反映学生学习态度的指标，例如平时成绩、参与度、出勤率等，通过建模方法来评估学生的学习积极性。具体建模方法可以根据实际情况而定，例如可以采用逻辑回归、支持向量机等方法。

需要说明的是，以上建议仅供参考，具体的分析和建模方法需要根据实际情况来确定。同时，数据的准确性和完整性也是影响分析和建模结果的重要因素，需要保证数据的质量和可靠性。

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A题 针对过程性考核的大学生课程学习质量评价分析某高校为了评价学生的平时学习态度和状态，特建议该校核心基础课教师课前对上节课的教学内容开展一次测试，测试结果由附件1给出，包含高等数学、概率统计、大学物理、线性代数等课程。附件数据说明：学生在核心基础课范围内选的课程会有不同，有些同学选了多门课，有些同学只选了一门课；部分学生可能做了不是本班教师发布的作业；部分学生由于一些原因不是每次测试都参加了；同一门课的授课教师发布课前测试的频次也不完全相同。问题1：请对所给数据进行描述性分析，给出能反应学生学习态度的因素，并对所给数据进行验证分析。问题2：依据问题1中提取的因素和附件1所给的数据，构建出能合理评价学院学风、班级班风的数学模型，对附件1的数据选出学风最好的5个班级名单和3个学院名单并给出你的理由。问题3：结合问题2中模型，构建出能反应学生学习积极性高低的评价模型，根据你的模型，给出60名学习态度积极的学生名单（学号）和60名学习态度消极的学生名单（学号）。

问题1：

首先，我们可以对所有学生的测试成绩进行整体的描述性分析，包括平均值、标准差、最大值、最小值等等。然后，可以对不同课程进行分组，分别对各个课程的测试成绩进行描述性分析，比较不同课程之间的差异。此外，可以考虑对不同学生选修课程的数量进行分组，比较不同组之间的测试成绩差异。最后，可以对参加测试的学生和未参加测试的学生进行比较，探究测试参与率对学习态度的影响。

通过描述性分析，我们可以初步得到反应学生学习态度的因素，如平均成绩、成绩的差异性、参加测试的频次等等。接下来，可以使用统计方法对这些因素进行验证分析，比如方差分析、回归分析等等，找出对学习态度影响最为显著的因素。

问题2：

根据问题1中提取的因素，可以构建出评价学院学风、班级班风的数学模型。以班级为例，可以将班级的学习态度评分定义为该班级学生测试成绩的平均值，然后使用多元回归等方法，考虑诸如班级规模、每个学生选修课程数量、测试参与率等因素对班级学习态度评分的影响。

对于学院学风的评价，可以将每个学院的学习态度评分定义为该学院所有班级学习态度评分的平均值，同样使用多元回归等方法，探究各种因素对学院学风评分的影响。

最后，根据模型计算出学风最好的5个班级和3个学院的名单。选择这些班级和学院的理由可以是平均成绩高、成绩差异小、测试参与率高等等。

问题3：

根据问题2中构建的模型，可以进一步构建出反映学生学习积极性高低的评价模型。以学生为单位，可以将学生的学习态度评分定义为该学生测试成绩相对于班级平均成绩的偏差值，然后使用多元回归等方法，考虑诸如每个学生选修课程数量、测试参与率、平时作业复杂度等因素对学习态度评分的影响。

根据模型，可以选出60名学习态度积极的学生和60名学习态度消极的学生的名单。选择这些学生的理由可以是相对于班级平均成绩偏差较大、参加测试频次高、平时作业复杂度高等等。