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考試成績分析總結范文1
【關鍵詞】數據挖掘;計算機一級MS-Office考試;聚類分析;K-Means
隨著計算機技術的不斷發展，目前很多高職院校把計算機等級考試：計算機一級MS-Office考試作為《計算機應用基礎》這門課的考核方式，學生在一級MS-Office中取得的成績以及過關率在一定程度上也反映了學生對該門課的掌握情況和教師的教學效果。該項考試同時得到了很多用人單位的認可，但是由于試題題型更新、題量稍多等原因，學生普遍的通過率不是很高，為了使學生能夠更好的通過考試，也為了提高教學質量，本文將當前比較熱門的數據挖掘技術引入到對學生一級MS-Office考試成績的分析當中，目的是為了從中找到考試中所隱含的信息，從而為學生今后的學習和老師的教學提供較好的幫助和指導。
1.數據挖掘技術
數據挖掘就是從大量的、不完全的、有噪聲的、模糊的數據中，提取隱含在其中的以前未知的并具有潛在可用的模式的過程。運用數據挖掘技術要解決的首要和最重要的任務就是：對于那些復雜的、不完整的數據如何進行分析，通過分析來發現這些數據間的關系;對于有用的模式如何進行提取，使得信息能夠進行簡化處理;對于某些不經確、不完備的知識如何確定其表達。
數據挖掘的分類的方式有很多種，根據數據挖掘的任務來分類可以分為如下的幾種：分類或預測模型的數據挖掘、數據總結、數據聚類分析、關聯規則分析、序列模式發現、依賴關系或依賴模型發現、異常和趨勢發現等。其中常用的數據挖掘分析方法有：關聯規則分析、分類分析、預測分析、聚類分析幾種。
數據挖掘的過程有如下幾步：首先對數據進行清理、收集;接著是數據的選擇、變換、挖掘;然后是數據的挖掘、模式評估;最后是知識表示等。而對于這些過程并不是一次就可完成實現的，對于其中的某些步驟甚至是全過程有可能需要反復多次的進行，之后才能得到最終的結果。
2.數據挖掘技術在一級MS-Office考試成績分析中的應用
眾所周知，考試成績的好壞往往是由多方面的原因引起的，除了大家公認的試題本身之外，還有任課教師的年齡、職稱;學生自身的學習興趣、學習前的知識掌握情況、課堂學習效果以及課后練習時間等等，都可能成為影響成績好壞的因素。一級MS-Office也不例外。本文擬從這幾方面來綜述數據挖掘技術在其中的應用。
2.1 采用聚類算法對試題本身進行分析
將聚類算法中的K-Means算法應用到一級MS-Office的考試評分系統中，根據搜集到的一些現有數據進行分析。在分析之前首先需要對一級MS-Office的題型進行說明，在最新的一級MS-Office中題型有：選擇題（20分）、基本操作（10分）、文字處理（25分）、電子表格（20分）、演示文稿（15分）、上網題（10分）。因此將采用K-Means挖掘算法對6個屬性間的聚類分析挖掘。
在進行聚類分析之前，為了更好的進行分析，第一步需要對數據進行標準化。在進行標準化時需要遵循一個原則，即：將各個題型的實際所得分數除以該題型的總分，如對于選擇題，某同學得分為15分，選擇題的總分為20分，15/20得到0.75。以此類推，最終能夠得到的標準化值的范圍是[0，1]。第二步對數據進行聚類分析，傳統的K-Means算法由于其初始聚類中心是隨機產生的，每次的聚類中心都會有所不同，這樣就導致了聚類結果的不穩定，為了使得聚類結果具有較好的穩定性。這里在分析之前給定好中心。根據學生的考試成績分布情況大致可以分為優秀、良好、中等、不及格4個等級。不同等級根據其概化后的數據分布區間來確定其初始聚類中心。第三步是對最后的聚類結果進行分析。通過聚類分析老師都能夠很容易的分析出學生對該考試的題型掌握程度、以及今后在教學方面需要在哪方面下功夫，極大的方便的了日后的教學。
2.2 采用關聯規則對教師年齡、職稱在一級MS-Office考試成績中的影響進行分析
關聯分析方法當前被普遍運用與教學之中，用于尋找數據庫中數值的相關性，常用的關聯分析技術有關聯規則和序列模式。從大量的教學數據中找到有意義的關聯關系，可以指導教師的教學工作。在很多高職院校中，關聯規則常被應用到學生計算機等級考試、英語四六級考試的過關率的分析上，并以此作為評價教師教學效果的依據。同時將關聯規則運用到考試成績的分析當中，也會挖掘出影響學生過關率的一些相關因素，其挖掘結果對日后的教學過程起著非常重要的指導作用。
2.3 采用分類算法對影響一級MS-Office考試成績的其他因素進行分析
分類顧名思義就是對一個時間或者是一組對象根據他們的特性進行分類。分類模型不僅可以對已有的數據進行分析，也可以對未來進行預測。作為兩類主要預測問題的方法：分類和預測，根據它們的不同分別用于離散數據和連續的預測。對于一級MS-Office的影響因素考慮到其數據的特性，將采用分類算法對其影響因素進行分析。分析步驟為：首先，需要先對數據進行采集，主要采集的數據有：學生的基本信息、學生情況的調查（學習興趣、對之前知識的掌握情況等）等。以上情況可通過對學生進行問卷調查來獲取。其次，對獲得的數據進行預處理，將獲得的數據進行集成，然后對遺漏的數據進行填補，接著對數據進行離散化操作，最后將需要挖掘的數據的規模在不影響最終挖掘結果的基礎上進行縮減。第三，對數據進行分類挖掘并生成分類規則。通過以上三個步驟便可分析出其他因素對學生考試成績的影響了。
3.結束語
本文以高職院校一級MS-Office等級考試成績分析為例，闡述了數據挖掘技術在一級MS-Office考試成績中根據不同的方面不同挖掘技術的應用方式。實驗結果表明，將數據挖掘技術應用于高職院校成績分析中的分析方法是使行之有效的，其分析結果不僅能夠幫助學生通過考試成績發現自己對于這門課程掌握的不好的部分，為后面的學習提供一些有針對性的改進;同時也為教師針對不同的學生的特點的教學方式有一個指導作用，也為后面的學生能夠順利通過考試提供幫助。
參考文獻
[1]曾旭，司馬宇.K-Means算法在計算機等級考試成績分析中的應用[J].軟件導刊，2012（12）.
[2]劉芳，林海霞.數據挖掘技術在高校計算機等級考試成績分析中的應用[J].廣西輕工業，2008（11）.
考試成績分析總結范文2
關鍵詞：護理專業；婦產科護理；成績；分析與評價
1對象與方法
1.1對象以我校2014級護理專業中職起點班（3個班，131人）與普高起點班（3個班，140人）共271名學生為研究對象，對其婦產科護理考試成績進行統計分析。1.2方法6個班的學生均由筆者擔任任課教師，使用統一的教材、教學大綱和授課計劃，教學重點無差別。考試采用相同試卷，命題教師嚴格按照教學大綱及課程標準出卷，題型包括單項選擇題、填空題、名詞解釋、簡答題和案例分析題，各題型分值分配見表1。試題基本涵蓋教學大綱要求的內容，試卷難易程度適中，6個班的考試內容、考試方法、考試時間均無差別?？荚嚱Y束后，筆者采取統一標準閱卷評分，保證閱卷的公正、公平，并應用Excel進行數據處理，對不同生源學生考試成績進行統計分析。
2結果
2.1成績分布本次婦產科護理考試參加人數為271人，其中，中職起點班131人，最高分90分，最低分37分，平均分65.36分；普高起點班140人，最高分93分，最低分46分，平均分76.65分?？荚嚦煽兏鞣謹刀畏植家姳?。2.2成績分析表2顯示，普高起點班和中職起點班的絕大多數學生分數集中在70～89分數段，成績呈正態分布，能反映大多數學生婦產科護理基本知識和技能的實際掌握水平。從高分數段（80分以上）人數和及格率來看，普高起點班的高分數段人數明顯多于中職起點班，及格率也明顯高于中職起點班。
3討論
從考試成績分析結果可以看出，普高起點班與中職起點班學生婦產科護理考試成績存在顯著性差異，究其原因主要有以下幾點。3.1基礎知識和自主學習能力普高起點班學生所學科目較多，基礎知識相對較扎實，思路開闊，適應能力、自主學習能力較強；而中職起點班學生未經過高中階段的學習，基礎知識欠缺，而且由于受專業限制，知識面相對較窄[2]，思考問題的深度與廣度不夠，思維方式較固定，容易被以往的教學方式桎梏，形成定向思維，自主學習能力相對較差。3.2學習目標和學習態度普高起點班學生在高中階段未接觸過醫學科目，尤其是婦產科護理，加之絕大多數為女生，對婦產科護理有濃厚的興趣，學習目標明確、態度端正、上課認真、缺勤較少，能按時完成作業，課后主動溫習功課，即使遇到困難也能迎難而上，考前能根據教師講課重點進行全面復習，認真應考。而中職起點班學生在中職階段已經初步學習了婦產科護理的基本理論和基礎知識，學習興趣較低，學習態度不端正，組織紀律性差，上課缺勤較多，課堂參與度不高，甚至有少數學生對考試成績持無所謂態度。
4思考與對策
（1）做好中高職課程銜接，根據中高職銜接護理專業教學標準，制定教學大綱、授課計劃及課程標準。對不同生源學生既要“因材施教”，也要“因才施教”，即使在師資配備相同、教學資源同步共享、學時一樣的前提下，對于普高起點班和中職起點班，教師也要分別組織試卷[3]。（2）興趣是最好的老師。教師在教學過程中應積極鼓勵，正確引導，激發學生學習興趣，培養學生學習主動性和積極性?？筛鶕煌磳W生知識、能力和學習方法等特點，調整教學模式。如中職起點班學生已經過本課程的理論學習和臨床見習，因此，教師可利用藍墨云班課、翻轉課堂等信息化教學手段，不僅能提高學生自主學習能力，還能讓其隨時隨地學習，并向教師反饋學習效果；可讓學生參與授課，給學生提供展示自我的平臺，讓學生在體驗成就感的同時意識到自身的不足，從而激發學習動力；對于基礎較差的學生，可通過開展學習經驗交流會，使學生間增加溝通、相互借鑒好的學習方法和思維模式。另外，教師還可針對學生課堂知識掌握情況進行有計劃的輔導，幫助學生理解、內化所學知識，提高教學效果。（3）婦產科護理是一門知識面廣且較為抽象的臨床學科，學生在學習過程中往往會因無法理解知識點而產生挫敗感，甚至失去學習動力。因此，教師在教學過程中應根據教學內容調整教學方法和技巧，如正常分娩，可借助多媒體課件、視頻等將抽象的分娩過程具體、形象、生動化，幫助學生理解；骨盆測量、四步觸診等實訓項目，可采用角色扮演法，讓學生參與其中，充分調動學生學習積極性和主動性，同時提高學生操作能力；對于疾病的講解，教師可采取問題—啟發式教學、案例教學等，在問題的驅動下，學生主動分析思考，最后由教師歸納總結，幫助學生構建知識體系。通過上述教學方法，不僅可以使學生提高學習興趣，變被動的“灌輸”式學習為主動的“汲取”式學習，還可以培養學生分析、解決問題能力，使每個學生都能得到全面發展。同時，教師也應不斷學習，提高學歷和文化層次，學習新的教學理念，探索新的教學模式，從整體上提高護理教育質量。
參考文獻：
[1]張志祥，李志芬．運用試卷分析提高題庫命題質量[J].西北醫學教育，2004，12（2）：107-108.
[2]陳建梅.國內護理臨床教學方法現狀[J].護理學雜志，2003，18（4）：316-317.
考試成績分析總結范文3
關鍵詞： 學習態度 學習習慣 學習效果 專業能力
1.引言
筆者以所任的兩個班主任班級為案例，通過對兩個班級學生的學習態度、學習習慣和英語專業四級考試成績的對比與分析，發現學生的學習態度、學習習慣直接而且嚴重影響學生的語言學習效果，影響學生今后的事業發展，從而強調學生端正的學習態度，良好的學習習慣，持之以恒的學習精神，高度自律的優秀品質是學生提高其語言能力、學好專業知識的先決條件，是學生日后成長成才的有力保證。
2.背景知識
筆者曾任11商英A班和11東英語A班低年級段的班主任。從入學之日起，筆者就對兩個班的學生一視同仁，從嚴要求。筆者首先向學生介紹了大學和中學管理模式的不同：大學管理比較寬泛，更具人性化，需要學生高度自律；其次，強調了大學和中學側重點不同：中學強調學生對所學語言知識的掌握及初步的語言技能的形成，而大學則強調學生語言技能的提高與精通，語言能力的培養及自主學習能力的培養與提高；最后，筆者明確指出語言技能、語言能力的提高主要通過學生課外學習、練習實現，“英語學習的功夫主要在于課外”（黃源深，2007）[1]。筆者向兩個班提出了同樣的要求，第一，所有學生都必須做到早有晨讀：朗讀，背誦，晚有閱讀；利用好課外黃金時間段進行聽、說、讀、寫等方面的語言實訓；第二，二年級英語專業四級統考爭取一次性通過，力爭考取好成績。
光陰如梭，轉眼兩年過去了。英語專業四級全國統一考試成績也出爐了。在11級英語專業7個班級里，筆者所任班主任的兩個班級獲得兩個第一：11商英A班英語專業四級考試成績名列正數第一，一次性通過率為百分之百；而11東英語A班的英語專業四級考試成績名列倒數第一，通過率僅為百分之三十。
3.數據對比
4.具體分析
4.1高考成績分析
11商英A班高考英語成績最高分110分，最低分90分，平均分99分。11東英語A班高考英語成績最高分101分，最低分80分，平均分89分。兩個班級的最高分相差9分，最低分相差10分，平均分相差10分。從成績分析看，兩個班學生的英語成績有10分的差距。
4.2大學英語專業四級考試成績分析
11商英A班最高分79分，最低分60分，平均分67分，27人參加考試，27人通過，通過率為百分之百，成為我院歷史上的第一例。而11東英語A班最高分65分，最低分42分，平均分56分，26人參加考試，8人通過，通過率僅為31%。就通過率而言，兩個班級相差69個百分點。
5.差距成因分析
筆者同時管理的兩個班英語專業四級考試通過率差距如此之大，通過具體分析，再結合學生平時學習風氣等因素的考量，大體有以下原因。
5.1英語基礎有區別，但差距不大。11商英A班的高考成績高于11東英語A班10分左右。
5.2學習態度的不同。11商英A班的學生學習態度端正，有比較明確的學習目的，有比較強烈的上進心及學好專業的決心。在學習方面他們積極主動，關鍵是能虛心聽取老師的指導，采納導師的建議。而11東英語A班的一部分學生學習態度有待端正，學習目的不太明確，有得過且過、混日子的心理。他們在學習方面比較盲目、被動，對老師的指導與要求置若罔聞，紀律松懈，其表現遠不能令人滿意。
5.3學習習慣的不同。11商英A班的學生大都擁有良好的學習習慣，他們的自律性比較強，尤其是在課外學習方面，能做到把主要精力、黃金時間用于學習。他們能夠積極配合導師的要求，基本做到了早有晨讀：朗讀，背誦，晚有閱讀并且記有讀書筆記。在大二階段，該班的學生已經基本養成了較好的學習習慣，能夠積極主動地學習、練習英語語言的基本技能。他們基本都具有很強的自主學習能力，課外學習、練習積極主動而且有序，都有自己課外學習時間安排及任務內容的數量定額。而11東英語A班的學生（部分學習好的學生除外）沒有好的學習習慣，沒有把主要精力、黃金時間用于學習。課外學習得過且過，“上學就像上班一樣”（王建華，2010）[2]。在大一階段，他們把晨讀時間變成了早餐會，吃飽喝足早自習時間基本消耗殆盡。筆者曾多次明確要求他們早自習時段應該朗讀、背誦，但效果甚微。在大二階段，該班的大部分學生幾乎沒有晨讀、晚閱讀的習慣。他們學習的主動性很差，既沒有課外學習的習慣，又沒有自主學習的行動，更關鍵的是沒有把主要精力放在學習上。他們習慣了中學階段老師、家長守候陪伴式、監督式的學習模式，在進入大學之后，他們始終沒有適應大學的學習氛圍與環境。
5.4通過以上對比、分析、總結，我們不難得出這樣的結論：正是由于學生的學習態度、學習習慣、努力程度與自律能力的不同，才導致了這兩個班級學生學習效果、考試成績、語言能力的巨大差異。
6.對今后教學工作的啟示
6.1通過對以上兩個班級學習態度、學習習慣、學習效果的對比分析，我們不難發現端正的學習態度、良好的學習習慣是學生學好專業、走向成功的必由之路，是學生成長成才的根本保證。
6.2如何幫助學生樹立正確的人生觀，幫助其端正學習態度，使其養成良好的學習習慣，是人民教師的首要職責，也是教書育人的根本任務。常言道：干一行，愛一行。我們首先應該幫助學生做到學一門專業，愛此門專業，精此門專業。同時，我們還應該引導學生從學習的細節入手，例如幫助學生制訂學習計劃，協助學生制定學習、練習的數量任務，使其不僅想學，而且清楚怎樣學及學好專業的有效策略及科學方法。
7.結語
在教學體系中，學生主體、教師主導是顛撲不破的真理。教師在傳授專業理論與知識的同時，更應該重視學生學習態度、學習習慣的培養與修正，重視學生學習方法與學習策略的改進與提高。如何使學生對所學專業產生濃厚興趣并能學好學精是廣大教師所面臨的一個重大課題。
參考文獻：
考試成績分析總結范文4
關鍵詞：數據挖掘；計算機能力考核；成績分析；關聯規則
中圖分類號：TP393 文獻標識碼：A 文章編號：1009-3044（2017）07-0197-03
1前沿
數據挖掘是數據庫研究、開發和應用最活躍的技術之一。數據挖掘是采用人工智能的方法對數據庫中的數據進行分析、獲取知識的過程。它們的結合能更好地為企業或有關部門不同范圍的決策分析提供有力的依據。
當前，計算機技術和網絡應用在大多數高校，所有高校都在進行校園數字化建設。所以，勢必有大量的原始數據，并且要建立龐大的數據庫來存儲數據，其主要用途是基于簡單的查詢和統計報表，沒有對這些數據進行深層次的挖掘和規律查找，所以這樣的數據信息沒有充分利用起來。我們應該思考利用目前最前端最科學的技術來發現高校各類數據中的重要信息，并為管理部門決策提供重要依據。這就是數據挖掘技術。
大學計算機基礎課是藝術院校大一學生的必須課，以中國美術學院的入學新生為例，大約有1200人，龐大的學生數量如何有效的開展計算機教學值得思考，就需要充分掌握學生的學習興趣、學生的能力所在及對教師的期望等相關參數進行正確分析。由于大學計算機基礎課程是機考，成績存儲在服務器上，其中每個模塊的成績也獨立保存，如基礎單選題、word操作題、Excel操作題、PPT操作題等。在《大學計算機基礎》課程的成績管理工作中，會有大量的學生成績原始數據，但對這些數據的處理還停留在簡單的數據備份、查詢和簡單統計階段，沒有對這些成績數據進行深入的分析，找到有利于提高計算機能力的信息，這是對教學信息資源的浪費。所以，將這些成績數據分離出來進行數據挖掘是可行的。
通過對數據挖掘技術的研究，抽取中國美術學院《大學計算機基礎》課程的成績信息數據，利用決策樹算法生成決策樹分析學生成績優良與哪些因素有關，并對決策樹進行修剪，產生分類規則，完成成績分析決策樹模型的建立。
2數據挖掘
2.1基本概念
數據挖掘是指從大型數據庫中提取隱含的、未知的、非平凡的極有潛在應用價值的信息或模式，是數據庫中一個很有應用價值的新領域。融合了數據庫、人工智能、機器學習、統計學等多個領域的理論和技術。數據挖掘要經過數據采集、預處理、數據分析、結果表示等一系列過程。數據挖掘發現的知識通常是以概念、規則、模式、約束、可視化等形式表現。
2.2數據挖掘方法
數據挖據通過預測未來趨勢及行為，做出前瞻性的決策。數據挖掘的目標是從數據庫中發現隱含的、有價值的知識。主要有以下三類功能：
（1）關聯分析
數據關聯是數據庫中存在的一類重要的可被發現的知識。若兩個或多個變量的取值之間存在某種規律性，就稱為關聯。如計算機能力考核成績階段，教師可以根據學生的學習情況做進一步關聯性分析，弄清影響學生學習成績的具體因素，從而為教師的教學改革提供科學指導意見。
（2）聚類分析
數據庫中的記錄可被劃分為一系列有意x的子集，即聚類。聚類技術主要包括傳統的模式識別方法和數學分類學。如對不同層次學生的考核可采用層次發進行分析。
（3）概念描述
概念描述就是對某類對象的內涵進行描述，并概況這類對象的有關特征。分為特征性描述和區別性描述。如進行計算機能力考核成績分析時，可以對學生的姓名、性別、年級等基本信息進行詳細描述，讓老師在最短時間內了解被考核學生的具體情況。
（4）檢測功能
數據挖掘技術得到進一步優化，其中偏差檢測是數據挖掘功能中的一種新的應用形式。當所有數據挖掘結束后，用戶可以通過偏差檢測對挖掘結果加以檢查發現數據結果中存在的不足。如計算機能力考核成績分析遇到不同的考試分數偏差、學生信息偏差，不及時糾正就會導致考核成績評定結果誤差。
3計算機能力考核成績分析數據的采集
基于本文的研究，基本數據的獲?。和ㄟ^Excel設計問卷調查形式，調查表的學生信息包括：學號、姓名、性別、系別、專業、考試成績；調查表的課程信息包括：興趣愛好、課堂講解、課堂作業、上機時數；調查表的學生考試相關信息包括：單選題、文字錄入、word操作、Excel操作、PPT操作、網絡應用操作。
通過數據收集，進行整體匯總，存于數據庫SOL數據庫中，以數據庫表的形式進行存儲，將學生調查信息數據表與本學期計算機能力考核成績生產學生成績分析表。
4計算機能力考核成績的數據處理
學生參加考試過程中遇到的機器故障、電腦系統問題等都會間接造成學生考試成績數據重復或不完整性，因此需要對成績數據進行預處理。
1）數據清洗；處理空缺數據：忽略或用默認值代替。一是學生缺考，需要將這些記錄刪除；二是某題沒做，默認為0，這些記錄不可刪除。
2）數據集成：刪除重復記錄來解決數據冗余問題。因機器故障，學生會在不同考場參加多次考試，導致一個學生成績數據多條，便要將成績最高保留，刪除其他。因學生不及格參加補考或重修，也可能造成冗余的成績記錄，也要刪除重復數據。
3）數據轉換
構造屬性；將考核模塊六個方面添加到數據集中，用原有的數據屬性構造新屬性。具體方法是按照圖的分類將每個考察部分的成績累加得到分數，并計算獲得各個考察的總分。如分為理論基礎類、office操作類、網絡運用類使用三個屬性值：20、70、10
數據規范化：我們需要對數據進行標準化處理以便更好進行分析。將各考察方面的得分與該考察的總分相除，總成績與試卷總分相除，得到一個[0，1]范圍數據。具體處理為：理論基礎類：實際分數/20；office操作類：實際分數/70；網絡運用類：實際分數/10。例如原始數據格式：學號3160200018，理論基礎類15，office操作類65，網絡運用類9；其標準化后的數據格式為：學號316020018，理論基礎類0.60，office操作類0.85，網絡運用類1.00。
4）數據規約
數據離散化：考慮到關聯規則算法對數據形式的要求，將學生的總成績離散化。把學生成績分類等級，即優秀、良好、合格、不合格四種。并且也將各個題型的成績也進行離散化處理，三個考察方面的成績也離散化三類，即優秀、良好、不合格。例如各題型的離散化處理為：標準化0.8-1.0為優秀表示A，0.6-0.8為良好表示B，0.6以下為合格表示C。成績離散化處理為：實際成績90-100，等級為優秀表示A，80-90等級為良好表示B，60-80等級為合格表示C，60以下等級為不合格表示D。
5計算機能力考核成績分析的關聯數據挖掘
Apriori算法是研究關聯規則的最具代表性的方法。主要是兩步：得到所有的頻繁項集；由頻繁項集得到強關聯規則。參與關聯規則挖掘的學生成績數據屬性有10個，根據文獻，現在以2014、2015和2016年大一新生的《大學計算機基礎》的考試成績為樣本，實現設計的Apriori算法并應用在考試成績上。經過多次試驗，在保證既不會產生大量的無用規則也不會漏掉重要規則的前提下，最終設定最小支持度minsup=15%，最小置信度minconf=50%，部分關聯規則如表1：
學生還有一個屬性是專業屬性，對專業屬性和總成績進行關聯規則挖掘，設置信度和支持度的設置為minsup=15%和minconf=30%，最終產生的關聯規則如表2：
挖掘專業、各題型成績與學生總成績之間的關聯規則，支持度=10%，置信度=60%，如表3所示；
實驗結果分析：
由表1得到的關聯規則發現；單選優，Word優，學生成績56%可以達到80到90之間，但Excel優，學生成績58%可以達到90-100之間；如果單選優，網絡運用優，54%的學生成績可以達到80-90之間；如果單選差，網絡運用合格，則60%的學生成績可以達到60-80之間。
由表2可知，如果學生專業是設計藝術類，45%以上學生成績的概率達到優秀水平，如果學生專業是造型類，40%以上的學生成績達到80-90之間。
由表3得到的關聯規則發現：專業是書法的學生在Word操作方面表現良的概率達到了56%，造型類的學生在Word操作方面表現優秀的概率達到了70%。
通^對關聯規則的解釋分析，得到以下結論：
（1）總體加強學生計算機理論知識，強化實踐操作能力的應用。
（2）對于傳統藝術類和設計藝術類的學生，當學生是設計藝術類，office操作模塊成績表現為優秀的要比傳統藝術類高很多，原因是他們平時經常接觸電腦，在大一就開設相關設計軟件課程，電腦使用頻率較高；而學生是傳統藝術類，他們的理論知識成績卻優于設計類學生，所以要加強對傳統藝術類學生的實踐操作能力，多開設課時數量，對于設計類學生要加強基礎知識的理解和掌握。
（3）網絡運用這個模塊，學生整體的考核成績都趨于優秀，這說明互聯網時代下學生頻繁接觸網絡，能夠熟練駕馭基本的網絡運用，如電子郵件收發，網頁文件保存等。
（4）PPT操作題，學生整體的考核成績都趨于良好以上，這說明學生對圖文并茂的課件制作在課堂教學的效果不錯，通過查閱學生的獨立的ppt課后作業，也反映出對這個軟件有了較強的掌握。所以總體這個模塊的成績80分以上。
（5）Excel操作題，35%的學生考核成績在合格（60分-80分），學生對于excel中的公式的運用、圖表制作等理解較弱，對數理邏輯這塊思維訓練較不理想，一方面和他們的專業有關，因為是藝術生，所以對數學這塊的知識就欠缺。另一方面要加強對軟件的使用課時，學會舉一反三，靈活應用。
考試成績分析總結范文5
中學家長會的邀請函
尊敬的家長：
為加強家校溝通，形成教育合力，我校定于4月9日(星期日)召開家長會，誠邀您光臨我校共同關注孩子的學習和生活，請您準時出席，一起共商教育大計。
家長會具體安排如下：
1高一年級家長會
第一階段
__年4月9日(星期日)上午9:00
二樓報告廳 集中聽報告
第二階段
__年4月9日(星期日)上午10:00
回各班級
會議內容
1、各班班長介紹班級開學以來總的活動和學習情況;
2、家長代表發言;
3、科任老師進班指導(語、數、英、文綜或理綜);
4、班主任總結發言：本次考試成績分析，后階段工作展望，成立新班級家長委員會和補選年級家委會成員;
2高二年級家長會
第一階段
__年4月9日(星期日)下午14:30
二樓報告廳 集中聽報告
第二階段
__年4月9日(星期日)下午15:00
回各班級
會議內容
1、班主任講話(上半期工作匯報，期中考試成績分析和后半期工作展望);
2、每班科任老師代表進班講話;
3、科任老師和家長交流;
____
__年__月__日
中學家長會的邀請函
尊敬的家長：
您好!感謝您一直以來對我校工作的大力支持，謹向您和您的家人表示最真摯的敬意和謝忱!
我們深知：每一個孩子都承載著家長的殷切希望和美好憧憬!孩子在學校的成長和教育都離不開你們的關注和付出!每一個學生在你我的眼中都是獨一無二的!我們要讓每個學生的生命因為你我攜手而釋放出更多的光彩!
本學期以來，學校董事會著力學校高層管理人員的調整和人才的引進，加大了辦學投資;校委會加強了學校內部管理，秉承讓學生滿意、家長放心、社會認可的依法辦學、依法治校理念，教育服務學生，潛心抓教學，靜心抓管理，校風、教風、學風進一步加強，學生文明素養、行為習慣日臻規范。學生培優補差班、特長興趣班、周末社團活動、社會實踐活動、足球比賽、法制講座、消防演練等各項活動都取得很好的效果。期中考試成績也已經揭曉，想必您十分關注孩子在校的學習、生活和其他方面的表現。
為了實現家校互動，為了讓您和我們在互動中更多地了解孩子，共同創造孩子們美好的明天，所以誠摯邀請您在百忙之中抽出寶貴時間蒞臨我校參加這次家長會。
__學校
__年5月16日
中學家長會的邀請函
尊敬的家長：
您好!真摯地感謝您對我校各項工作的關心、理解、信任與支持。我們深知，孩子的每一張笑臉都承載著家長的殷切希望和美好憧憬;我們深知，學校一切成績的取得都離不開家長的關注與付出;我們深知，學校每一步的發展都離不開您的關心與支持。我們尊重并熱愛每一個孩子，我們竭力呵護每一個孩子純真的心靈。我們要讓每個孩子的生命因我們的努力而變得光亮和多彩。
時光如梭，轉眼間，您的孩子已經在學校度過了半個學期。相信您十分關注這段時間以來您的孩子在學校學習、生活和其他方面的表現。同時，您對我校的教育教學管理也會有許多寶貴的建議。為搭建家校聯系平臺，我們再次舉行家長會，特邀您蒞臨學校參加會議。讓我們家校攜手，走近孩子，關愛孩子，為孩子創設社會、家庭、學校三位一體的立體式教育平臺，構筑孩子燦爛美好的明天。盼望您在百忙之中能按以下事宜參加家長會!
時間：__年5月10日下午
流程：
家長入場：14：35--14：45(入班)
班級匯報：14：45--15：20(教室)
班主任班級工作匯報
填寫家長意見書
家校溝通交流
專家報告：15：30--16：40(運動場)
注意事項：
1、 在校期間，請您不要吸煙。
2、 無特殊情況，請不要中途離場，會議期間，請保持安靜。
3、 返家途中，請注意交通安全。
4、招待不周之處，敬請原諒。
考試成績分析總結范文6
【關鍵詞】教務管理；試卷分析；J2EE；B/S
近年來，隨著高校規模的擴大、校區的持繼增加以及教育體制的改革，高校各種教學資源信息的管理工作量大幅增加，其復雜性也在增大，在當前形勢下使用傳統手工處理的方式已經跟不上新時期現代化高校的教學資源共享、保障教學質量、提高管理水平、實現智能監控的要求，這使得高校教務管理工作的信息化和網絡化勢在必行[1]。建立基于校園網的試卷分析系統有利于建立全校統一的試卷質量評價分析體系，并借助網絡和信息化方式減輕手工勞動的工作量，提高試卷分析的質量和水平，同時也有利于教學管理部門對全校試卷質量的評價分析和管理。
1 系統設計與開發中的相關技術
可伸縮性、靈活性、易維護性，可移植性是J2EE技術的技術優勢，因此確定使用基于J2EE的架構來對系統進行設計和實現。J2EE核心是一組技術規范與指南，它所包含的各類組件、服務架構及技術層次，均有共同的標準及規格，為其搭建創造了高可用性、高可靠性以及可擴展性的應用優勢[2]。
本系統基于B/S模式，運用J2EE多層架構和設計的思想，采用MVC模式開發制作完成，運行于多層分布式計算模式，采用構件技術和智能客戶端技術，運用可視化、圖形化、構件化和智能化的設計方法[3]。
2 系統設計及實現
該系統具體由兩大模塊構成（圖1）：
2.1 教師應用模塊
該模塊主要體現的是課程信息和教師信息。當本學期有考試要求的教師登陸后，在首頁輸入老師編號，系統就會自動生成一個本學期該教師的對應考試成績信息，其中包括課程名稱，學時，任課教師，考試方式等等。采用JfreeChart技術把這門課程的成績分布以柱狀圖的形式在此頁下端表示出來，更直觀的展現在大家面前。教師根據具體考試成績分布并結合這個一學期的表現情況，對考試做出總結，包括對出題的覆蓋面、難度及題目分值分布的總體評價；對教學班級學生考試成績總體評價及原因分析；問題、建議及今后需要注意的問題等，提交到后臺數據庫中，為相關人員分析決策準備。（圖2，圖3）
2.2 教務人員應用模塊
此模塊主要實現的是對前臺考務信息的匯總分析，方便決策人員應對情況做出決策。后臺管理主要分為4個功能區（圖4）。
查詢管理模塊，在這里管理人員可以根據院系，學期，具體規則等條件查詢進入此系統的課程信息；并通過課程編號鏈接到教師模塊中，可看到這科成績的具體情況；
報表管理模塊，我們通過查詢得到了相關信息，即教師頁面信息在這里生成報表，可直接打印呈現在相關領導面前，可以通過紙質檔案形式存檔；
黑單庫管理模塊，此區域展示的是根據學校具體規則進入本系統的相關課程信息的統計情況，在這里我們設計兩個查詢功能，一是根據學期查詢在該學期內進入系統的課程成績異常的總體分析結界百分比，二是統計進入該系統的課程情況，并用顏色區分進入次數，適當建立預警機制；
系統管理模塊主要是管理員的密碼管理和數據備份。
系統建立之后，通過對數據的錄入，我們也能更方便的了解學生的在校期間的學習狀況，而通過此系統我們通過數據的顯示也了解到的教學中存在的一些問題和特點。例如某些課程幾乎從來沒有進入此系統，而有的課程卻年年都進入，這一現象背后的東西就是我們接下來要深入研究的課題。
3 結論
經開發、測試、使用表明本系統不僅有效降低了教務管理者的工作強度，提高了工作效率，同時也方便了教師和相關管理人員錄入工作，證明其推廣作用車較強。但由于不同學校的個性化差異、規模龐大，結構復雜、在具體的應用中還需要因人而異，需要根據實際情況不斷改進和完善，才能實現真正的廣泛應用。
【參考文獻】
[1]歐陽漢斌.高校教務管理系統安全問題分析及對策[J].山東師范大學學報，2008（6）：23.
