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學生課業(yè)水平預(yù)測研究

2020-07-13 09:32黃俊文王紫霞
考試周刊 2020年56期
關(guān)鍵詞:中學生

黃俊文 王紫霞

摘?要:文章設(shè)計了四個公式用于計算學生對某知識點的“掌握總體指數(shù)”,并通過計算特定試卷所包含知識點數(shù)量,結(jié)合“掌握總體指數(shù)”和知識點數(shù)量來預(yù)測學生的成績。實驗證明52人參與考試,準確地預(yù)測了49人的成績,精確度達到94.2%,并且剩余3人的實際成績與預(yù)測成績的誤差在2分以內(nèi)。

關(guān)鍵詞:課業(yè)水平;中學生;成績預(yù)測

一、 引言

中學的課業(yè)負擔較重,特別是初三和高三畢業(yè)班,他們面臨著升學的壓力。中學生怎樣才能在較短的時間內(nèi)提高自己呢?大部分的科任老師僅憑感覺或者經(jīng)驗得知本班學生或個別學生哪些方面的知識點較薄弱,這種缺乏數(shù)據(jù)支撐的“個人感知”往往很難準確地制定針對性的教學計劃、設(shè)計教學案例。為了更好地解決該問題,文章認為對中學生的學習進行跟蹤,通過數(shù)據(jù)分析了解學生的真實水平,這樣學生自身知道了差距方便調(diào)整學習計劃,科任老師也可根據(jù)學生的實際情況調(diào)整教學方案。為此文章將設(shè)計學生課業(yè)水平預(yù)測算法,對學生的課業(yè)水平進行預(yù)測。

學生課業(yè)水平一直受到國內(nèi)外學者的廣泛關(guān)注,我國廣大的學生家長對課業(yè)成績的追捧從未停止過,眾多學者都做過深入的研究。吳興惠等學者利用隨機森林算法對學生成績評進行了預(yù)測,張子譽學者也提出了基于隨機森林模型的成績預(yù)測算法,盡管取得了不俗的精確度,但他們都脫離了學生學習的實際情況,有可能存在誤判;王婧妍等學者提出了基于特征選擇優(yōu)化的學生成績預(yù)測算法,通過設(shè)置特征向量,計算各個特征的概率值來預(yù)測成績,預(yù)測精度值得商榷;張彥榮、劉毓、周劍等學者都在神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的基礎(chǔ)上提出了學生成績的預(yù)測算法,神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)具備了一定的學習能力,精度有很大的提高,但仍然因為對學生實際缺乏足夠的了解,預(yù)測是存在一定的偏差;劉艷杰、韓麗娜等學者利用貝葉斯算法,通過計算概率值來測算學生的成績,誤差較大,在中學生的課業(yè)預(yù)測中有一定的困難。文章首先設(shè)計了學生知識點“掌握總體指數(shù)”的計算方法,該方法用于實際計算學生對某知識點的掌握程度,這是學生的真實情況,不存在預(yù)測成分;然后根據(jù)試卷或測驗中所包含的知識點數(shù)量和學生的各知識點的“掌握總體指數(shù)”來預(yù)測特定試卷學生的成績。文章用學生對知識點掌握的真實情況來預(yù)測特定試卷或測驗的成績,相對于近從數(shù)據(jù)著手、“拋開學生實際情況”的相關(guān)算法,具有一定的優(yōu)勢。

二、?學生課業(yè)水平預(yù)測

(一)知識點“掌握指數(shù)”

以初三或高三學生為例,設(shè)整個中學學習階段(初中或高中)的知識點集合為

從圖1可以知道該學生第一次沒有掌握該知識點,從第二次到第六次曲線是單調(diào)遞增的,說明這幾次都是做對了,即掌握了該知識點,但后面幾次出現(xiàn)了反復(fù),說明掌握得不夠牢固,或者是粗心大意沒有做對,從第十次開始是直線上升的,說明后面幾次都做得對。公式(3)表示學生對知識點Ij最近幾次的掌握情況,計算方法是從第m次為起點,累計算到最后一次考試的“掌握指數(shù)”的算術(shù)平均值,為了更好地量化計算,公式(4)用分段函數(shù)表示“掌握總體指數(shù)”。

通過公式(2)和公式(4)的計算可以獲得每一位學生每個知識點的每次考試的“掌握指數(shù)”和最后的“掌握總體指數(shù)”,并畫出類似如圖1所示的掌握指數(shù)圖,這樣學生和老師都能一目了然地知道學生對每個知識點的掌握情況。

(二)成績預(yù)測

公式(5)表示某個知識點的得分由其分值和該知識點的“掌握總體指數(shù)”的乘積來表示,最后累加即可得到總成績??迫卫蠋煾鶕?jù)公式(5)可以測算出本班所有學生分數(shù),也可以可計算出平均成績,即可知道本班學生的總體情況。

三、 實驗

為了驗證上述公式的有效性,文章作者作為某中學的班主任老師,帶領(lǐng)某班學生從高一直到高三,積累了該班學生各個科目的考試數(shù)據(jù)。該班學生人數(shù)52人,在某次考試中設(shè)置了20個知識點,各個知識的分值{5,5,6,3,4,8,7,10,15,8,5,6,7,3,4,6,13,11,15,9},根據(jù)歷次的考試情況可以得到每個學生每個知識點的“掌握總體指數(shù)”,對于這次實驗則需要有20個知識點的“掌握總體指數(shù)”,則52個學生,總共有52×20=1040個“掌握總體指數(shù)”,這樣可以測算出每個學生的考試成績。經(jīng)過實際考試對比后得知,精確預(yù)測出了49人的成績,精確度達到94.2%,其他3人的成績在預(yù)測值誤差在2分以內(nèi),誤差非常低。

“掌握總體指數(shù)”對于學生來說可以檢查自己所學的不足,針對性地學習某部分知識;對于老師來說通過計算本班所有學生對某些知識點的“掌握總體指數(shù)”,找出全部學生的共同弱項,針對性地設(shè)計教學案例,這樣師生雙方都能有效地提高效率。

四、 總結(jié)

文章對學生課業(yè)水平進行研究,設(shè)計“掌握總體指數(shù)”的測算方法,提出了預(yù)測學生考試成績的算法,通過實驗證明文章設(shè)計的預(yù)測算法精度較高,文章提出的學生課業(yè)水平預(yù)測算法對學生和科任老師都具有重要的意義。

參考文獻:

[1]吳興惠,周玉萍,邢海花.利用隨機森林算法對學生成績評價與預(yù)測研究[J].電腦知識與技術(shù),2020,16(4):254-255+258.

[2]張子譽.基于機器學習隨機森林模型的成績預(yù)測分析[J].科技經(jīng)濟導(dǎo)刊,2018,26(29):1-4.

[3]王婧妍,張玉飛,徐卓.基于特征選擇優(yōu)化的學生成績預(yù)測[J].智庫時代,2020(1):124-125.

[4]張彥榮.基于改進灰色神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的學生體育成績預(yù)測[J].電子測量技術(shù),2019,42(22):86-90.

[5]劉毓,楊柳,劉陸.基于遺傳神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的學生成績預(yù)測[J].西安郵電大學學報,2019,24(1):79-84.

[6]周劍,薛景,韓崇,肖甫,孫力娟.基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的學生成績預(yù)測方法研究[J].計算機時代,2018(12):71-74.

[7]劉艷杰,李霞.基于貝葉斯網(wǎng)絡(luò)的學生成績預(yù)測[J].山東理工大學學報(自然科學版),2019,33(5):75-78.

[8]韓麗娜.貝葉斯分類模型在學生成績預(yù)測中的應(yīng)用研究[J].計算機與數(shù)字工程,2018,46(10):2039-2041+2056.

作者簡介:黃俊文,王紫霞,福建省福州市,福州高新區(qū)第一中學。

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