高职高专学生成绩管理中存在的问题及一些解决方法

任小龙

1江南大学物联网工程学院 江苏 214122 2山西建筑职业技术学院 山西 030006

0 前言

学校考试、考试成绩与教学、学习的关系自始至终都是一个很重要的研究课题。随着现代化考试理论的诞生和计算机的广泛应用，考试在技术上发生了革命。我们应该努力探索考试的规律和方法，以学生的素质发展为最高目标构建素质教育的考试制度及成绩评定制度，有效地克服传统考试成绩评定方法带来的各种弊端。只要我们科学、合理地利用考试及考试成绩，充分发挥考试的功能，实现考试的测量价值、教育价值和社会价值的有机统一，考试及考试成绩就一定会成为提高学生素质的有效手段。

高等教学内容必须充分体现“以应用为目的，以必需够用为度”的原则，体现“联系实际、注重应用、提高素质”的特色。为了加强对学生教学素质、能力的培养，应对传统高等教学内容做一些取舍和重新整合。我们必须充分认识教学教育在人才素质培养中具有其它学科不可替代的重要地位和作用。研究教学的基本方法大都是创造性的思维方法。它们主要包括：从大量的现象和事物中进行分析、综合和归纳，提取共性和本质的抽象思维方法；从已有的知识和规律出发，通过演绎推理获取科学新发现的逻辑思维方法；根据教学的理论和方法，利用计算机对所建立的教学模型进行数值计算，对观测数据进行数值模拟的科学计算方法等。它们构成教学素养的基本内涵，也是教学能激发和培养人们创造性的活力所在。随着当代科学向精确化发展，各学科各领域越来越从定性研究向定量研究发展。因此，现代科学的发展越来越离不开教学。教学中的抽象思维、逻辑思维和定量思维方法己广泛渗透到其他科学技术之中。即使对从事行政管理的领导者而言，没有受过一定的逻辑思维和定量思维方法的训练，也很难做出科学的判断和决策。教学教育的作用不仅在于为学习和掌握科学技术提供语言和工具，而且在于它对人一生的成长产生潜移默化的影响。

1 学生成绩管理的现状

考试作为教学管理过程中的重要环节之一，实现着教与学的双重功能，既是对学生掌握的知识和应有的能力的测试，也是对教师教学质量和效果的同步检验，因此，考试必须具有严格性、真实性、公平性和公正性。如果在具体的考试过程中，这些特性得不到很好的落实或遵守，那么考试也就失去了它的价值和意义。

目前，我国高校对学生总成绩评定大都是采用德智体综合测评的方法，即将学生总成绩按德育成绩、智育成绩和体育成绩分别进行打分，然后按一定的比例综合起来(加权平均)。为了能够进行量化考核，各高校都已制定了详细的评定方案和评定系数(指标)。现在，问题是如何对此来进行科学而合理的量化考核？我认为这主要取决于对知识教育向素质教育转变的理解程度。当然，不同的院校，也必定有自己的侧重点。应该承认，这是一件较难而又繁琐的工作，是否可由高教研究部门组织有关人员进行进一步的探讨研究，集思广益，制定出简单而可操作的方案并试点实施。

高校课程设置根据课程的内容、重要性及面向对象，一般可分为公共课、基础课、专业基础课和专业课，也可分为理论课与实践课，或必修课、限选课与任选课，或考试课与考查课，等等。从某一门课程的性质(类别)可大概地看出其在该专业中的地位，并就此来确定应采用何种合适的考核方式。目前，学生课程成绩考核的常用形式有笔试、面试和实际、现场操作等多种形式，也可以一种形式为主，兼用其它形式。随着计算机的推广应用，机试作为一种先进、高效、科学、公平的手段，必将成为今后主要的考核方式之一，也是办公无纸化的一个标志。所谓的机试，就是利用计算机的人机对话功能，针对所学的课程内容，在计算机(终端)：各自单独应答操作，以实现课程考核。

至于学生课程考核的内容及题型，由于受到课程内容等诸多因素的影响，应主要由任课老师来决定。一份好的考卷应能够考察出基本概念和基本知识的掌握程度，判断推理和解题运算能力及运用所学知识解决实际问题的(工程)能力，还要拉开学生的层次。随着计算机的推广应用，借助计算机出题己是相当普遍，因此考卷的保密工作应引起足够的重视。例如在公用计算机上出题，即使随后即删掉，也有可能被恢复而泄题。目前，各高校对学生考试作弊都制定出相当严厉的处理措施，对于端正学风是大有好处的。但是，笔者认为光这样做还不够，我们应标本兼治，即应站在从应试教育向素质教育转变的角度上来解决这个问题。现在，各高校对学生成绩档案大都实现计算机管理。但从目前的情况来看，由于受到管理软件的限制，计算机主要仅起存储作用，其运算统计功能远未受利用。这方面的工作迫在眉睫且难度并不大，希望有关部门能够投入必要的财力、人力来尽快地解决。

评定学生成绩的传统做法就是一卷定锤，即仅凭一次考试成绩就认定学生发展的程度，这种评定方法掩盖了教师的教与学生的学的发展过程，不仅体现不出学生素质水平提高的经过与提高的层次，而且难以检测教师是否施行了素质教育。

近年来，随着高等教育改革深化，全国许多高等学校相继推行学分制，以此作为人才培养的重要措施。学分制作为一种新的教学制度，具有机动性、灵活性和有效性的特点，这对于促进高等教育的改革，提高教育质量具有重要的作用。但对于我们学院来说，她是一所高职高专院校，没有完全实行高校的学分制和选课制，还是普通的考试方式，所以存在更多的弊端。

2 学生成绩管理的不足

现在对成绩分析评估大多采用人工计算的方法，通常在期中或期末后由任课教师，根据评估要求进行计算，或者在教务管理系统中自动对成绩进行统计分析。在这种评估方法下，只能取得单纯的评估结果，却不能对评估数据进行分析，无法使对成绩的分析评估充分发挥对教学的作用。

以我们学院为例，是一所建校时间较长的学校，是从中专学校升格为高职高专院校，在转换以后，存在以下情况：

随着学院的连年扩招，使得在校生的人数有了很大的增加，而教师数量却没有得到及时的扩充，出现了师资力量的不足。在新的学院形势下，我院的教学和管理模式体系也发生了变化，比如是计算机方面的教学，对于一些计算机基础课的教学，如《计算机应用基础》，它是许多非计算机专业开设的必修课，由于人数的增加，所以由原来的单班教学改变成了合班教学，并且实现了多媒体教学，学生的人数也由原来的一个班(大约50人)，变成了现在的一个班的学生人数大约在 80人左右，甚至有的授课班级学生人数更多。在这种情况下，教师所面临的困难比以前严重了，在教学过程中对学生的学习情况难以做到跟踪了解，因为授课班级都是由每个专业的小班组成，无形中使教师对学生的辅导带来了困难，因此一定会影响教学质量的。

为了适应时代的发展，使我院毕业的学生在社会上处于不败之地，学院领导高度重视实验实训教学工作，实践教学在整个教学工作中的地位逐步提高，所以要求教师讲授理论的课时数要相对的降低，提高实践的课时数。在这样的环境下，教师都在关心这样一个问题：如何在有限的时间内完成教学任务，并且使学生能够掌握更多的知识。

同时我们学院学生的基础还有很大的差异。我院是一所高职高专院校，学生的录取分数不是很高，并且学生来自不同的地区，所受的基础教育也不同，同时我院还有一部分是高职的对口升学学生，这就使得一个班级中的学生的基础参差不齐。以我教授的计算机应用基础的课程来说，学生学习这门课程的时间基本上为入学的第一学期，有的学生在高中根本没有接触过计算机，连最基本的键盘操作都不会，可是对口升学的高职学生在以前的学习中大部分已经学习过了。怎样平衡这些差异、体现素质教育、因材施教就成了摆在教师面前的一个重大难题。

针对以上存在的问题，我院的教师都在思考着这样一个问题：如何在当前的教学条件下提高教学质量？

我院使用教务管理信息系统，虽然该系统使用了网络技术，使得成绩的回收管理功能加强，但是这些成绩数据只是简单的存放于系统中，隐藏在这些数据中的潜在信息被闲置，没有得到很好的有效的利用，而且对数据的分析功能较弱，只是统计一下学生在各个成绩段中的人数、及格或不及格的比率、或得到均值、方差、区别显著性检验等等。比如不能找出那些考试未通过及成绩优秀的学生在哪些方面有些什么相同或不同的特征，以及怎样合理建议成绩不太理想的学生提高成绩等，这些都需要进一步分析，如能找到学生取得这样的成绩与什么因素有关系，必定会有效的提高教师的教学质量，从而供教育管理人员做出相应的决策。

3 解决方法

通过上面的分析，那怎样对学生的考试成绩进行全面而且深层次的分析，找出成绩与各因素之间隐藏的内在联系呢？决策树技术可以解决这种问题，利用决策树技术对学生的成绩数据进行分析挖掘，所产生的结果和信息会对以后的教学工作提供很大的帮助。

决策树技术是现代数据挖掘技术中常用的方法之一。目前数据挖掘技术在商业、金融业以及企业的生产、市场营销等方面都取得了广泛的应用，随着高职高专院校招生规模的扩展，在校生人数越来越多，学生成绩分布越来越复杂，将决策树技术与成绩管理相结合，从大量数据中提取出隐藏在数据之中的有用的信息，找到影响学生成绩的真实原因，有利于有针对性的提高教学质量的必要性。以便为高职高专教师改变教学方式和方法、提高整体教学质量方面提供依据。

决策树分类技术是对大量的考试成绩数据进行分析挖掘，最后形成分类规则，从而更好地分析和预测成绩数据。

（1）确定挖掘对象、目标

清晰的定义出挖掘对象，明确目标是数据挖掘的重要一步。一般情况下，各个系统的目标是明确的，但是潜在的问题很难转换为分析需要的具体目标。对问题和目标的明确描述是正确建立分析的先决条件，此时确定的目标决定后面的方法如何组织，因此挖掘的对象和目标一定要明确。在本系统中所要挖掘的对象是学生的考试成绩，目标是通过对成绩进行挖掘，分析出学生的考试成绩与哪些因素有关，为以后的教学提供依据。

（2）数据的收集

根据确定的数据分析对象抽象出在数据分析中所需要的特征信息，然后选择合适的信息收集方法，将收集的信息存入到数据库中。此阶段是一个工作量大，且占用的时间较多的一个阶段。如果要分析影响学生成绩单因素，需要教师在教学活动中及时积累所需的数据信息，当然有的数据可以直接得到，而有的数据需要对学生进行调查才能获得。

（3）数据预处理

对收集的数据进行清理。因为在数据库中的数据一般是不完整的、含噪声的、不一致的，所以在这个阶段中需对数据进行清理、检查，保证数据的完整性和数据的一致性，除去噪声，填补丢失的域，删除无效数据等，将完整、正确、一致的数据信息存入到数据库中。

（4）数据转换

将教师选取的数据转换为一个分析模型，能够建立一个真正适合挖掘算法的分析模型，不同的挖掘算法可能采用不同的分析数据模型。

（5）分类挖掘知识和信息

目的是根据系统要实现的功能和任务来确定挖掘的分类模型。选择合适的数据挖掘技术及算法，并使用适当的程序设计语言来实现该算法，在净化和转换过的数据集上进行挖掘，得到有用的分析信息。

（6）生成分类规则

将数据挖掘得到的分析信息进行解释和评价，生成分类规则呈现出来。

（7）知识的应用

将分析得到的规则应用到教师的教学活动中，教师可以利用所得到的知识改进教学方法，调整教学策略，进一步指导教学工作，提高教学质量。

总之，高等教育的根本任务就是培养适应社会主义现代化建设需要的高素质、高层次人才。根据多年的教育实践，在人才培养中，变被动教育为主动教育即变接受教育为需要教育至关重要。以知识教育为基础，丰富学生的业余文化修养，加强能力的培养，力争达到学生素质的全面提高：除加强专业知识、英语、计算机教育外，还应重视自学及自我更新知识能力、社交表达写作能力、处事应变与组织协调能力、独立生活、工作与动手能力等诸多方面的培养；激发学生的爱国与贡献意识、工程与专业意识、适应与竞争意识、求知与创造意识、经济与环保意识、安全与健康意识。

对学生成绩进行考核是高校教学环节中重要一环，成绩考核固然重要，那么如何找出影响学生成绩的因素也很重要，应用决策树等数据挖掘技术对影响学生成绩的因素进行分析，以找到影响学生学习成绩的真实原因，来制定相应措施，从而达到提高教学质量的效果，是一项比较行之有效的手段。

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