大数据时代下的我校学生成绩数据分析应用

徐小祥 王美玲 张金花

摘 要：大数据正把我们变成新的物种，它不仅仅是一门技术，更是一种全新的模式。在“大数据”潮流下，我校对学生的成绩管理，充分利用对数据的处理分析功能，达到对学生学习趋势的掌握和对教师教学业绩的考核：本校基本成绩分析应用；校间的对比成绩分析应用；对教师的考核分析应用；对学生的追踪分析。

关键词：大数据；学校学生成绩管理；成绩数据分析

中图分类号：G632 文献标识码：B 文章编号：1002-7661（2015）09-224-03

有人在葡萄酒酿造出之前就能知道其品质的好坏；

有人在购买机票之前就能知道机票价格的涨跌范围……

他们是怎么知道的？

相亲网站知道什么样的人适合做你的人生伴侣；

谷歌、百度可以根据你的搜索把你最想看到的东西排在最前面……

他们是怎么做到的？

这就是“大数据”给我们展示的神奇时代。就连奥巴马大选成功的胜利果实也被归功于大数据，因为他的竞选团队进行了大规模深入的数据挖掘，通过分析选民的意向，知道哪些是铁杆粉丝，哪些能成为铁杆粉丝，哪些即使花了时间和精力也不能转换阵营的。时代杂志更是断言，依靠直觉与经验进行决策的优势急剧下降，在各项领域，大数据的时代已经到来。

最早提出“大数据”时代到来的是全球知名咨询公司麦肯锡，他称：“数据，已经渗透到当今每一个行业和业务职能领域，成为重要的生产因素。首先，大数据改变了我们的思维方式，让我们从因果关系的串联思维变成了相关关系的并联思维。第二，大数据改变了我们的生产方式，物質产品的生产退居次位，信息产品的加工将成为主要的生产活动。第三，大数据改变了我们的生活方式，我们的精神世界和物质世界都将构建在大数据之上。大数据不仅仅是一门技术，更是一种全新的商业模式，它与云计算共同构成了下一代经济的生态系统——一切皆信息。

作为数学专业出身的我校校长徐小祥，天生对数据有强烈的敏感性。在他的学校管理中，对学生成绩充分利用了数据的处理分析功能，并以此数据作为学生趋势发展的指挥棒和教师考核的依据。对于学生成绩数据我校主要进行了以下分析应用：

一、本校基本成绩分析应用

每次检测后，各班各学科任课教师将学生成绩输入进校园网成绩管理系统。系统自动完成以下功能。

1、班级各学科平均分。

2、学科班级优秀率（单科全校前160名且总分全校前240）。例如：

3、学校班级总分段：每个班总分各分数段人数统计

4、班级单科分数段。例如：

5、历次考试全校各班前160、180、200名人数对比。例如：

6、全校前160名成绩册

7、全校各班成绩册

通过以上分析了解本校各班各科的教学情况，通过人数的对比了解整个初中阶段的变化。横向纵向的分析使全校师生都有一个清晰的认识。

二、校间对比成绩分析应用

1、总分分数段对比

2、各科分数段、平均分对比

3、校合并总分前20名学生名单

4、“全校有效分人数”和“入围有效分人数”的计算

（1）合并后前360名各科有效分

大体上看，共有六步骤：

第一步：确定“总分有效分”（录取分）。就是根据市高中上年的录取人数，确定本次考试的达线分，此分即为总分有效分。比如上一年市高中统招录取为360人，就以第360名学生的总分为分数线，假设第360名学生总分为504分，504分即为本次考试的总分有效分。

第二步：计算“总分平均分”和各科平均分。将前360名学生的总分平均分计算出来，数值为536.4分；前360名学生各科平均分语文为91.2，数学为103.4，英语为110.5，物理为80.9，化学为82.2，政治为16.0，历史为52.2。

第三步：计算“差距值”。 差距值就是第一步和第二步的差，将536.4减去504，差距值为32.4。

第四步：计算“权重”。 权重和是各门学科在考试中所占的分值百分点之和。如物化是100分的话，学科权重都为1；语数外是120分的话，权重都为1.2；其它学科类推。以九年级为例，语数外各120分，物化各100分，政治20分，历史60分，按次序权重计算公式为权重和=1.2+1.2+1.2+1+1+0.2+0.6，九年级考试的权重和为6.4。

第五步：计算各科“权重比”。利用各科所占权重比例，比如语文学科

权重比例=1.2/6.4，以下简称比例，利用第三步的计算结果，计算出权重比=差距*比例 ，按照上面的计算结果，语文权重比为32.4*1.2/6.4=6.1。

第六步：计算“各科有效分”。各科有效分=各科平均分-权重比，假设语文平均分为91.2分，那么语文学科本次考试的有效分为91.2分减去6.1，结果为85.1分。

综合以上，前面的两步是针对总分来计算的，为后面的分科计算，综合权重比后折射到各学科打下基础，第四第五步是考虑各科权重，然后结合第三步的差距，得到学科权重比，各科平均分与它相减就是“各科有效分”。它是本主题最重要的数据。

有了各学科有效分，考核表中的“全校有效分人数”和“入围有效分人数”的得出就水到渠成了——以上面语文学科结果85.1分为例，“全校有效分人数”是指全校各班语文在85.1分以上人数，“入围有效分人数”是指全市录取的360名学生中本校各班语文在85.1分以上的人数。

比率1=校内有效人/考试人数

比率2=360有效人/入围人数

（2）两校合并后各班在有效分以上的人数

（3）两校合并后前360名各科在有效分总人数与他校对比

（4）现九年级历次考试前160、180、200、220名人数变化表

通过以上分析，了解本校与兄弟学校的差距，有重点有计划地对薄弱环节进行强化训练。

三、进一步分析平均分和优秀人数，对教师进行考核

1、平均分模拟考核：对各学科各班的平均分考核。例如：

说明：

（1）入学平均分或接班平均分：初一进校时候的平均分。若是中途接班，则按照上次考试的平均分计算。例如有的老师是从八年级开始接班的，那么就按照七年级期末考试的平均分计算。

（2）起点差距：考核差距=班级均分-年级均分-起点差距；成绩平均分的考核：如果低于或高于校平均分3分内（含3分）不加也不减，如果高于3分以上或低于3分以下则分别有1分加考绩分4分或扣考绩分4分（如接班时平均分与校平均分悬殊4分以上加上接班时的悬殊分考核）；教两个平行班如果悬殊1-3分（含3分）不扣分，如果悬殊分4分以上则有1分扣2分（如接班时两个班悬殊4分以上减去接班时的悬殊分考核，两班均高于平均分则不扣分）；如跨头教两个班则各折1/2计算.常识科目原始考核入学平均分按照八年级期末考试语数外物各班的平均值计入。

例如：对三班四班的平均分考核。

第一步：算出考核分差距。三班本次考试平均分为84.76，和年级均分的差距84.79减去79.994约等于4.8。考虑到起点差距，将4.8减去1.1得到3.7，四舍五入最终得到考核差距为4分，高于3分以上，同理得到四班的考核差距为5分。

第二步：算出平行班差距。若只教一个班则不需要计算。三班四班为同一个老师所教，所以要考虑平行班差距为84.76减去83.15得到2，悬殊没有到达4分，不加也不减。

第三步：算出跨班考核分。由第一步和第二步得出的数据，计算（4（三班考核分差距）-3）*4+（5（四班考核分差距）-3）*4=12，12除以2（教两个平行班除以2，三个平行班除以3，以此类推）得6，因平行班平均分差距为2，无加减，所以，最终平均分模拟考核分为50（基础分）加6得到56分。

2、优秀率模拟考核：由前面所算出的各班优秀入圍人数，对各学科各班优秀率考核。例如：

仍旧以三班、四班为例：

第一步：算出三班的考核分数。三班单科前160名总分在全校前240名的语文人数为9个，本次考试实际入围人数为17，17减去9得到8，每多一人加4分，8乘以4得到32分。有时候老师中途接班就得按照当时接班的时候基数计算。例如五班的老师是初三刚接的班，那么他的基数就是此班在八年级期末考试时单科前160名总分在全校前240名的语文人数，即为5人，所以五班的变化人数是9（实际入围人数）减去5（接班基础）得到4人。

第二步：同理算出四班的考核分数为44.

第三步：跨班考核。32加上44除以2得到38分，38加上基础分50得到88分。即老师的最终优秀率模拟考核分。

通过以上的数据，平均分模拟考核对老师的整体教学效果达到一定的评价，对各门功课的任课教师都有一定的促进作用；优秀率模拟考核充分了解班级有效学生，有的学生偏科很重的，通过此数据就知道哪些学生需要强化哪门功课。使各科任教师的教学有针对性，不放弃任何一个有潜力的学生。此两项数据也是教师最终年终考核参考的重要依据，无形中让老师认识到工作重点。

四、学生的追踪分析应用

例如：前360名学生在各次检测中的情况，对其分析；或某次考试进入全校前240名的学生，在以前各次检测中的表现，关注其以后的表现，发现其潜力等等。

通过以上等等一系列的对成绩数据分析，针对每项数据的结果，我校都有下一步举措与方针。虽然实行了招生划片的政策，在同等生源的情况下，我校的教学实绩成绩斐然。在中考之前，徐校长会根据数据分析的结果制定每个班级的进入重点高级中学的人数，这样的预测相当准确。当然在数据处理过程中我们遵循数据运用的道德：1、保护个人隐私；2、教师若出现所知数据的泄漏将追究其责任。

数据存在不能为我们所用，那我们将会沦为数据的奴隶；运用得当我们将处于各行各业的巅峰。数据在各行各业所表现出来的价值和意义正被大众所认识和运用，作为一个大数据时代下的教师，希望通过本文对我们的教育事业尽一些绵薄之力。

参考文献：

[1] 涂子沛.《大数据》广西师范大学出版社，2012

[2] [英] 维克托·迈尔·舍恩伯格（Viktor Mayer-Sch?nberger）.周涛译.《大数据时代》浙江人民出版社，2012