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本文首先通过假设认为学生的整体情况应该包括每个学期整体的平均成绩、及格率、最高分、最低分、方差、标准差等多项指标有关;另一方面,通过对附件数据进行整理统计,得出每个学期的成绩分布直方图和每个分数段的频数。通过这些数据的计算与探讨,我们可以对学生的整体情况进行全面、直观、科学的说明。得出学生的整体情况为:四个学期的成绩主要分布在60—90分之间,76%同学成绩均在良好分数线以内,及格率也始终保持在90%以上,整体成绩良好。 然后利用模糊层次分析模型与BP 神经网络模型来评价每个学生的学习状况。通过对附件中的数据分析得出评价学生学习状况有两个主要因素:学生每个学期的成绩和进步情况。通过层次分析方法得出最后求出各个因素的权重向量为 ,接着利用模糊层次分析方法得出学生 学习状况的综合评定指标如下: 最后根据问题二中的两种评价方法来预测学生后两个学期的学习情况。用问题二中层次分析评价的原理,我们可得到以下方程: 来预测第五学期的学习状况,类似得出第六学期的学习状况。利用BP神经网络预测模型采用学生前四个学期的学习成绩作为样本,得到前10号学生第五学期的学习成绩。
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评价学生学习状况的数学模型
摘要:随着社会办学规模的不断扩大,教学质量的保证和提高问题日益凸显,
各种教学研究和教学实践层出不穷,但是学生学习状况的评价作为提高教学质
量和激励学生努力学习的重要手段,却没有得到应有的重视,传统的评价方法
忽略了学生基础条件的差异,并不能对学生的学习状况进行全面、客观、合理
的评价,因而,建立一种科学的评价方法势在必行。
本文首先通过假设认为学生的整体情况应该包括每个学期整体的平均成绩 、
及格率、最高分、最低分、方差、标准差等多项指标有关;另一方面,通过对
附件数据进行整理统计,得出每个学期的成绩分布直方图和每个分数段的频数。
通过这些数据的计算与探讨,我们可以对学生的整体情况进行全面、直观、科
学的说明。得出学生的整体情况为:四个学期的成绩主要分布在 60—90 分之
间,76%同学成绩均在良好分数线以内,及格率也始终保持在 90%以上,整
体成绩良好。
然后利用模糊层次分析模型与BP 神经网络模型来评价每个学生的学习状况。
通过对附件中的数据分析得出评价学生学习状况有两个主要因素:学生每个学
期的成绩和进步情况。通过层次分析方法得出最后求出各个因素的权重向量为
,接着利用模糊
层次分析方法得出学生 学习状况的综合评定指标如下:
最后根据问题二中的两种评价方法来预测学生后两个学期的学习情况。 用
问题二中层次分析评价的原理,我们可得到以下方程:
来预测第五学期的学习状况,类似得出第六学期的学习状况。利用 BP 神经网
络预测模型采用学生前四个学期的学习成绩作为样本,得到前 10 号学生第五
学期的学习成绩。
关键字:模糊层次分析模型 BP神经网络模型 综合评定指标 学习成绩
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一、 问题的重新提出
学生的学习状况是体现学生的学习能力和评价学校教学质量的一个重要指
标,因此客观、合理的评价学生学习状况建立一种科学的评价方法是十分重要
的。
通过评价学生学习状况可以激励优秀学生努力学习取得更好的成绩,同时
鼓励基础相对薄弱的学生树立信心,不断进步。然而,现行的评价方式单纯的
根据“绝对分数”评价学生的学习状况,忽略了学生自身基础条件的差异;只对
基础条件较好的学生起到促进作用,对基础条件相对薄弱的学生很难起到鼓励
作用。所以简单的通过分数来评价学生的学习状况是不合理的。
因此,建立合理的数学模型来解决这类问题是势在必行的 ,根据题意,本
文要解决的问题有:
1.请根据附件数据,对 612 个学生的整体情况进行分析说明。
2.请根据附件数据,采用两种及以上合理的数学模型,全面、客观、合理
的评价这些学生的学习状况;
3.试根据不同的评价模型,预测这些学生后两个学期的学习情况。
二、模型的基本假设
(1)、假设影响学生成绩的因素主要有真实成绩与进步程度
(2)、假设每个学期的试卷难度大致相同
(3)、假设每个同学的学习能力基本不变
(4)、假设附件数据中的两个零是由特殊情况所致
(5)、假设附件中所给数据为学生真实考试成绩,不存在作弊问题的影响
(6)、以后两个学期与前面四个学期采用同样的记分方式
三、符号说明
学生第 学期的成绩
学生每学期的进步程度
学生 的综合评定指数
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为实际学习成绩
为学习成绩进步度
表示第 个学生第 学期的成绩
表示第 个学生第 学期的进步度
四、模型的分析、建立与求解
问题一:学生成绩总体分析
首先,对所给附件数据进行统计分析,获取学生成绩总体详细信息情况。通
过对这些数据的运算与整理,可以得知学生共有 612 人,四个学期的成绩数据
均没有缺失。四个学期的学习成绩总体良好,每学期的及格率均在 90%以上,
平均成绩均在 73.5 分左右,中位数(成绩排名处于第 306 位学生的成绩)均在
75 分左右,且最高分没有明显变化,均约 90 分。
然后,又进一步运用概率论方法进行深层分析,由图表可知,标准差表示学
生成绩分布频率下降到一半时的成绩宽度,均在 10 分左右,说明四个学期的
成绩分布集中在 68.5~78.5 分,成绩分布比较合理均匀。从百分比可以看出
50%以上的学生成绩在约 75 分以上。从及格率上说明学生整体成绩在这四学
期保持着良好态势。偏度值均为负值说明该分布为非正态分布并且偏度绝对值
越来越大,说明偏离正态分布越严重,一方面表明评价体系难度减弱,另一方
面还可能由于学生的整体水平的上升而导致的。峰度值均为正值,同时随着学
期的增长越来越大,说明其尾部越来越粗,表明学生在高成绩部分分布数量增
多。
最后,利用Excel对所给学生的成绩进行数据分析,得到如下表格:
学期 1 学期 2 学期 3 学期 4
学生数量
612 612 612 612
极差
65.106 90.852 740366 89.625
最低分
24.344 0 16.25 0
最高分
89.45 90.852 90.616 89.625
总和
44402.24 45516.6 44780.2 45938.58
平均分
72.553 74.374 73.171 75.063
中位数
74.32 76.636 74.192 76.539
标准差
9.5 10.579 9.013 10.242
方差
90.251 112.305 81.238 104.905
偏度
-1.236 -1.919 -1.944 -2.928
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及格率 90.35%
91.83% 94.28% 95.75%
表格中的级差、标准差、中位数等计算方法见(附录一)
通过上表,我们可以得出以下结论:
(1)、四个学期的总平均成绩为 73.5 左右,学生的总体学习情况良好。
(2)、四个学期中,学生的及格率都在 以上,说明大部分学生都能够
投入学习当中;另一方面,学生的及格率不断增大。
(3)、四个学期的平均分存在微小的差异,第一、第三学期的成绩分布比
较集中,而第二、第四学期相对比较分散。
再对四学期中个分数段的人数进行统计,并作出人数分布图,如下:
学期 1 成绩 学期 2 成绩 学期 3 成绩 学期 4 成绩
0--10 0 1 0 1
10--20 0 1 1 8
20--30 2 3 3 2
30--40 4 3 4 14
40--50 10 7 4 3
50--60 34 52 20 13
60--70 139 109 144 104
70--80 376 239 307 288
80--90 137 203 128 193
90--100 0 2 1 0
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