基于數據挖掘技術的學情分析系統的設計與實現

宋陽，趙冬梅，周國軍

（海軍大連艦艇學院基礎部，遼寧大連 116018）

學情分析是教學目標設定的基礎，是教學內容選取的依據，是教學策略和教學活動的著落點，是“以目標為導向”、“以學生為中心”教學理念的具體實現。然而，目前的學情分析工作一方面得不到應有的重視，教員沒有意識到其重要性，敷衍了事；另一方面分析方法單一、老舊，仍舊采用人工或借助Excel 等辦公軟件的傳統方法，存在工作量大、分析周期長、分析結果不全面等問題[1]。

學情分析工作的有效開展勢必要依賴于一套結果可靠、及時有效的學情分析系統，該系統能夠輔助教員實時監測教學情況、掌握階段性教學效果、優化課程設計，有的放矢地解決教學中存在的各種問題[2]。

1 系統設計

一套充分借助自動化手段的功能完備的學情分析系統首先要能夠存儲、統計學員的基本信息，其次能夠對學員的成績等數據進行采集存儲，最重要的功能是綜合各種數據并深度挖掘數據間的聯系、分析數據、反饋學員的學習情況和教員的授課效果[3]。

目前市面上有銷售一些功能較齊全的學情分析平臺，這些平臺的售價一般非常昂貴，功能上更側重于試卷的批改，對于學生成績只是作簡單的分析（如排名、求均分等），不能給出實際的、有價值的教學反饋意見；另外，這些學情分析平臺均是基于互聯網的，老師、學生、家長、校領導均可登陸平臺查閱數據，成績數據的共享也引入了學生隱私泄露的隱患。

綜上所述，對學情分析系統將作如下改進：

1）系統為單機版軟件。考慮到校園不開設互聯網、連接軍網易引入安全隱患、學員個人信息的高度保密性等軍隊院校的特殊性問題，將學情分析系統設計為一款單機版軟件，教員在個人計算機和Windows 操作系統下即可完成相應操作。

2）系統實現全面實時分析數據。系統將針對采集的學員各階段、各模塊信息、成績等數據進行深度挖掘，實現實時分析、及時給出分析結果的功能，使教員能夠最大化地利用學情分析系統監控和診斷教學活動。

3）系統反饋教學意見。系統將綜合數據分析結果、學員對教學內容的反饋和教員授課經驗等多方面信息給出全面合理的反饋意見，該反饋意見可以直接應用于教學中，使學情分析系統實現真正意義上的自動化、信息化。

該單機版學情分析系統軟件使用Microsoft Visual Studio 2017、C#語言、人機交互技術和Microsoft Windows 等工具開發。

2 功能實現

學情分析系統軟件的主界面如圖1 所示，主要實現的功能有統計基本信息、整理存儲成績、挖掘分析數據和反饋分析結果，分別對應系統主界面的“基本信息”、“成績管理”、“分析反饋”和“生成報告”4 個部分。

圖1 系統主界面

“基本信息”模塊和“成績管理”模塊分別實現對學員基本信息和成績數據的錄入/導入、整理、統計功能；“分析反饋”模塊實現兩大功能，包括挖掘分析數據和反饋分析結果；“生成報告”模塊將數據的分析和反饋結果一并顯示、保存[4-6]。

學情分析系統的使用將貫穿課程的開課前、授課期間和結課后幾個階段，為教員掌握學員的基礎情況、學習動態等提供數據和積累。學情分析系統和教學的使用配套流程如圖2 所示。

圖2 系統和教學的使用配套流程圖

2.1 統計基本信息模塊

基本信息模塊主要應用于課程開始之前，教員可以錄入/導入、查看學員的個人信息，包括姓名、學號、生源及其以往課程的學習情況，如圖3 所示，為教員設計教學活動和因材施教提供基本依據與重要指導。

圖3 查看學員基本信息情況

2.2 整理存儲成績模塊

整理存儲成績模塊主要應用于課程進行期間，教員根據學員課堂上的提問、討論、練習等情況記錄學員的課堂表現成績，依據學員的課后作業、課下搜集資料、學習探討情況記錄學員的課下表現成績，教員還可以記錄學員的階段性測驗和考試成績，并設定各項成績的分數在總成績中的比重，得到學員本課程的學期總成績,如圖4 所示。

圖4 整理存儲成績模塊

該模塊通過采集存儲學員成績和制定評分標準，為鼓勵、激勵學員和全面衡量學員學習情況提供科學合理的評價體系。

2.3 挖掘分析數據模塊

挖掘分析數據模塊主要應用于課程進行期間和課程結束之后，系統能夠對錄入/導入的學員的各項成績數據選擇科學合理的算法，深度挖掘數據背后的信息，建立模型，進行計算和圖表分析，并直觀地顯示分析結果，為最后學情分析結果的反饋提供有力數據[7-8]。

考試成績是一組雜亂無章的隨機數據，為了客觀地反映考試成績中的各種信息，通過前期調研，采用計算分析和圖表分析兩種方法對考試成績的數據進行分析[9-11]。

2.3.1 計算分析

計算分析中的指標參數分為綜合指標、集中趨勢指標和離散程度指標。考慮到軍隊院校學員的突發任務、排崗值班、訓練傷病等情況較多，缺考現象較為普遍，為了提高數據統計分析的準確性，因此設定綜合指標中的實考率和缺考率。

為了體現班級成績的整體水平，設定集中趨勢指標，包括各個分數段的人數和比率。平均分、眾數和中位數是為了求班級的平均成績，正常情況下用平均分表示學員平均成績；當出現極端數值時，用中位數代表學員平均成績；當許多學生的成績分布偏態較嚴重時，或者超過1/5 的學員都為同一個成績時，用眾數作為平均成績。

最高分、最低分、極差、標準差和標準差系數都可以用來反映學員成績的離散程度[12]。極差為最高分與最低分之差，只能粗略地反映學生成績的差異情況；標準差可以避免極端值的影響，反映數據間的波動情況和離散程度，即拉開成績的容易性，計算公式為：

其中，xi表示第i個同學的成績，表示班級成績的算術平均數，n為總人數。

極差和標準差都是用來衡量同一個班級學生成績的差異程度，如果要橫向比較不同班級之間成績的離散程度，則需采用標準差系數來衡量[13]，標準差系數的計算公式如下：

其中，σ為標準差，表示班級成績的算術平均數。

標準分可以用于查看某次考試某學員的成績在班級中的位置，同一考生在不同次考試中成績的上下波動情況，能夠真實反映學員之間學習情況和個人能力的差別，如圖5 所示。

圖5 標準分及成績波動情況查詢

標準分的計算公式為：

其中，xi表示第i個同學的成績，表示班級成績的算術平均數，σ為標準差。

除此之外，還可以將學員標準分相加進行比較，得出各學員一學期多次測驗成績的總體水平；不同學科的原始分不可相加，不同學科的標準分具有可加性，因此，還可以將不同學科的標準分相加，得出學生的綜合平均成績。

2.3.2 圖表分析

圖表分析的作用主要是檢驗成績是否符合正態分布，考試成績應該呈現正態分布，即兩頭低、中間高、左右對稱。偏度反映成績的非對稱程度，偏度大于0 表明成績偏向了低分區；偏度小于0 表明成績偏向了高分區，偏度可以反映出該部分內容的難易程度和學員的一般掌握情況。偏度的計算公式為：

其中，n為總人數，xi表示第i個同學的成績，表示班級成績的算術平均數。

峰度是表征平均值處峰值高低的特征數，峰度大于0 表明統計圖比正態分布的高峰陡峭，此次考試中等成績的學生人數較多，低分和高分學生較少；峰度小于0 表明統計圖比正態分布更平坦，即此次考試的高中低分人數相對接近[14]。峰度的計算公式為：

其中，n為總人數，xi表示第i個同學的成績，表示班級成績的算術平均數。

系統中分析成績數據的算法較為全面，算法體系如圖6所示，幾乎涵蓋了一次考試中關心的所有參數。

圖6 分析成績數據的算法體系

2.4 反饋分析結果模塊

反饋分析結果模塊和挖掘分析數據模塊配合使用，在課程進行期間，一方面，系統根據各項過程性考核情況，給出分析結果；另一方面，教員和學員都可以將階段性學習的難點內容導入系統各章節模塊，最后系統綜合兩方面的信息給出反饋意見，為課堂教學的即時調整提供重要參考，并在課程結束之后，生成總結報告。系統從3 個方面實現“反饋分析結果”功能[15-16]，反饋體系如圖7 所示。

圖7 系統的反饋體系

2.4.1 挖掘分析數據模塊的結果反饋

1）數據反饋

反饋分析結果模塊的作用是給出挖掘分析數據模塊計算的反映班級整體情況的指標參數，包括基本信息、分數段/比率、集中趨勢指標和離散程度指標四部分，其中基本信息分別為考試課程、時間和總人數；分數段/比率包括90 分以上人數/比率、80～89分人數/比率、70～79 分人數/比率、60～69 分人數/比率、50～59 分人數/比率、40～49 分人數/比率、30～39 分人數/比率、20～29 分人數/比率、10～19 分人數/比率、0～9 分人數/比率、偏度值和峰度值；集中趨勢指標分別為實考人數/實考率、缺考人數/缺考率、及格率、平均分、中位數和眾數；離散程度指標包括最高分、最低分、極差、標準差、標準差系數、進步人數和退步人數。

2）圖表反饋

為了使學員成績分布一目了然，將學員成績分為10個等級，10分為一組，繪制成績分布直方圖，這樣有利于檢驗成績與正態分布的吻合情況。反饋結果包括以下幾種情況：①正偏態分布，即有少量高分者和大量低分者，表明試卷偏難或學員掌握情況不佳；②負偏態分布，即有大量高分者和少量低分者，說明試卷偏簡單或學員掌握較好；③駝峰型分布，即高分和低分者很多，中分者很少，表明學員成績兩極分化嚴重；④平波型分布，即高、中、低分人數相近，考試不具備選拔性；⑤陡峭型分布，即中分者很多，高、低分者極少。

2.4.2 意見反饋

學情分析系統可以導入/錄入、保存、顯示學員對某次考試、測驗的意見和學習情況反饋，以及教員依據學員答題情況、試卷的合理性和教學經驗等給出的反饋意見。

2.4.3 生成總結報告

反饋分析結果模塊可生成總結報告，包括反映班級某次考試的整體成績情況的指標參數、成績分布直方圖以及學員、教員的反饋意見。

3 系統實踐與應用

1××隊本科學員的《模擬電路》期中考試是利用“雨課堂”開展的線上考試。“雨課堂”致力于為所有教學過程提供數據化、智能化的信息支持，能夠分析學員的答題情況，但無法分析學員的成績數據，不能為教學提供更多指導性的意見。

因此，利用基于數據挖掘技術的學情分析系統對此次期中考試成績進行分析，隨即得到分析結果及反饋意見，生成報告，如圖8 所示。

圖8 1××隊《模擬電路》期中考試成績報告

“雨課堂”是從學員答題題目和內容的角度對考試情況進行分析，而基于數據挖掘技術的學情分析系統是從學員考試成績的角度對考試情況進行分析，兩者有效結合、相互彌補，實現了對學員期中考試成績的全面剖析。

4 結論

基于數據挖掘技術的學情分析系統具有操作簡單、保密性好、失誤率低、后期維護投入小、功能全面等優點，能夠實時有效地實現教學中重要數據的采集、整理、統計、分析和結果反饋，為教員因材施教、優化教學設計、量化形成性考核等提供重要依據。