在線考試系統成績數據的可視化分析研究

摘要：信息時代，各行業蘊含大量數據。教育領域正在經歷信息化和在線化的轉型，學生成績數據成為教師教學分析工作的重要對象。數據可視化可有效反映學生學習情況并分析教師的教學質量。該文利用Python對某專業學生某科目考試成績數據進行可視化分析，提供了三種可視化分析內容，以支持教師進行學業分析，并為提升教學質量提供數據支持。

關鍵詞：在線考試系統；Python；成績分析；數據分析；數據可視化

中圖分類號：TP311文獻標識碼：A

文章編號：1009-3044（2025）15-0046-03

0引言

數據可視化是理解和分析復雜數據的關鍵技術，其意義在于幫助人們更直觀地理解和分析復雜的數據集。在信息爆炸的時代，各行業面臨海量數據，蘊含著巨大的信息和機遇。原始數據復雜難解，而數據可視化可以將其轉化為易于理解的圖表，揭示數據背后的趨勢和規律。

在教育領域，數據可視化同樣具有重要的應用價值。數據可視化是數據分析的關鍵步驟。有效的數據可視化能夠揭示數據關系，識別異常值和數據分布，為決策提供支持。綜上所述，數據可視化是溝通數據的重要工具，它不僅能增強數據的可解釋性，還能提高信息傳遞的效率，使數據分析的成果能夠被廣大受眾理解和應用。

在教育領域，試卷分析工作對高校的教學及教學管理具有重要的指導作用。一些高校的試卷分析工作使用了Excel等計算機工具軟件，但Excel等工具在處理大規模數據時存在局限性，表現為處理數據量小、操作復雜、統計功能單一等缺點，難以滿足高校試卷分析的需求[1]。為此，本文設計了考試成績數據可視化系統，結合現階段流行的在線考試系統，運用Py?thon語言分析海量學生考試成績數據，對學生的考試成績進行深入分析，最終以圖表的形式呈現，為教師分析學生學習情況、教學模式運用情況以及提升教學質量提供進一步的支持。

1考試成績可視化系統的系統需求分析

考試結束后的試卷分析是課堂教學的最終環節，試卷分析功能是對閱卷后獲得的成績進行相應的分析和處理，從而將看似雜亂無章的大量數據進行信息提煉，揭示其內在含義。通過相應的指標，試卷分析能夠反映學生學習的真實狀況[2]。

1.1系統功能性需求分析

從考試圖形化技術來看，此功能需布局在學校在線考試系統中。在線考試系統可以實現持續跟進的課程管理、考試管理以及題庫管理。學生在系統內完成考試后，教師在批閱完學生考試試卷并上傳成績后，可以在成績分析界面迅速清晰地獲得學生各科目成績信息和成績分析等內容，具體分析如下：

1）最高分及最低分分析。首先，某科目的任課教學習情況。其次，該班級的班級導師或輔導員可以通過此模塊了解本班學生各科目的掌握情況，從而對學生學習狀況有更深入的了解。此外，還可以按科目和學期劃分，以觀察是否有學生存在成績波動較大的情況。

2）歷屆學生某科目的成績均值變化分析。首先，績情況，評估本次試題的難度或教學方法的問題。其次，開設課程的教研室負責人可以通過查閱歷屆學生該科目的成績變化情況，判斷各代課教師的試題質量和授課總體水平等問題。最后，學院也可以通過查閱歷屆學生的總體成績情況，分析該學院教學質量的總體趨勢，進而促進教學質量的提升。

3）各分數段人數分析。首先，任課教師可以通過、題型分析及閱卷分析。其次，學院可以依據各科目分數段分布的人數，整體分析本學院學生的科目學習情況及學習偏好。最后，教學督導也可以根據分數段的分布情況判斷教學情況與水平。

上述三個方面從不同功能及不同用戶的需求進績數據。

3）安全需求：安全是系統運行和維護的重要方面。考試系統涉及試題和學生，成績等敏感信息，因此對數據的安全性要求較高。

4）可靠性：系統應具備數據備份和恢復功能，能夠在發生故障時快速恢復，以確保數據不丟失。

5）易用性：系統應具備易學習性和易操作性，具備用戶錯誤防御機制，并提供美觀的用戶界面，以提升用戶體驗。

綜上所述，系統不僅要在功能上滿足用戶的需求，還需要在通用性、性能、安全性、可靠性和易用性方面達到預期標準，以此構建高質量、可靠且用戶友好的產品。

2考試成績可視化關鍵技術介紹

2.1Pandas簡介

Pandas是Python中常用的數據分析庫，于2008年由AQRCapitalManagement開發并開源。Pandas提供了兩種主要的數據結構：Series和DataFrame。Series用于處理一維數據，而DataFrame是二維表格型數據結構，類似于Excel表格。Pandas可以用于數據清洗、缺失值和重復值的處理，并提供多種統計函數和方法，以完成各類數據分析任務[4]。

2.2NumPy簡介

NumPy是Python中常用的科學計算庫，提供多維數組對象及其操作工具。NumPy的核心是ndarray（N維數組對象），用于表示多維數據，并支持高效的數值計算。NumPy廣泛應用于數據分析、機器學習、人工智能等領域，是Python數值計算的基礎庫。

2.3Matplotlib簡介

Matplotlib是Python的2D繪圖庫，廣泛用于繪制靜態、動態和交互式圖表，是數據科學家和分析師的重要工具。Matplotlib的核心功能包括：

1）多種圖表類型：支持折線圖、柱狀圖、散點圖、餅圖、直方圖等多種基本圖表。

2）高度自定義：用戶可以自定義圖表的顏色、線型、標記、標簽、標題、軸刻度等。

3）庫集成：與NumPy、Pandas等數據處理庫無縫。

4）交互性：支持交互功能，尤其是在JupyterNote?book中。

3考試成績可視化數據庫設計

采用MySQL數據庫進行管理，該數據庫開源、支持標準SQL，并提供事務處理、多用戶訪問、視圖、觸發器和存儲過程等功能。考試成績圖形化數據庫主要由學生信息表、教師信息表、課程表和考試成績表組成。數據庫表主要用于存儲學生信息、教師信息、課程數據和考試數據[5]。

1）學生信息表、性別和用戶權限等信息：存儲學生學號（學生。ID字段）、姓

2科目和用戶權限等信息）教師信息表：存儲教師工號。、姓名、登錄密碼、

3）課程表：存儲課程代碼、名稱、教師姓名和學分

4）考試成績表：存儲學生學號（學生ID字段）、姓名、課程代碼（課程ID字段）、課程名稱和考試成績等信息。具體如表1所示。

4考試成績可視化分析功能的設計與分析

考試成績可視化分析利用信息技術和可視化工具，將海量數據轉化為直觀信息。成熟的考試成績可視化系統能夠在教師批改試卷后，快速生成各科目成績圖形，以便進行教學、試卷和教學質量的分析，從而提高教師的工作效率。通過在線考試中的考試成績圖形化模塊，可以從教學需求和教師的角度分析所需的數據，并通過圖表等圖形化手段進行展示，服務于教學活動，為教師的教學安排提供參考[6]。

4.1最高分與最低分分析

此模塊對班級各科目的最高分和最低分進行圖形化展示，生成柱狀圖，其中橫坐標為科目名稱，縱坐標為分數。最高分反映學生表現的上限，最低分則反映下限，有助于教師識別改進點。直方圖的對比分析可以幫助教師了解各科目的分數范圍，從而指導教學活動。此模塊的部分代碼如下：

標題plt.title（'每門課程最低分直方圖'）#設置柱狀圖

plt.xlabel（'課程名'）#設置橫坐標的標簽

plt.ylabel（'最低分'）#設置縱坐標的標簽

plt.bar（'大學語文'，Chinese_Min，color='#abccdd'，width=0.3）#設置第一條柱體的名稱、顏色和寬度

plt.bar（'高等數學'，Math_Min，color='#00abc1'，width=0.3）

plt.bar（'大學物理'，Physics_Min，color='#ccaa00'，width=0.3）

plt.bar（'大學英語'，English_Min，color='#00c200'，width=0.3）

plt.show（）#顯示圖像

4.2歷屆學生某科目的成績均值變化分析

此模塊直觀展示歷屆學生某科目成績均值的變化，便于分析學生的學習情況和教師的授課情況。圖1為某校軟件學院2011—2020屆學生Java、C++、數據庫理論和操作系統四門課程成績的折線統計圖，使用Pandas和Matplotlib進行繪制，其中Pandas用于數據清洗。數據清洗包括：1）缺失值處理：采用均值替代法；2）異常值處理：識別并處理異常值。

Pandas通過pd.read_csv導入csv數據，Matplotlib用于繪制圖表。圖表上升趨勢可能意味著教學質量的提高或學生能力的提升，而下降趨勢則需要分析原因（如課程難度增加、教學方法調整）。數據波動較大可能與教師、班級規模的變動等因素有關。此模塊的部分代碼如下：

plt.figure（figsize=（20，8），dpi=80）#設置圖像的尺寸和顯示像素

estyle='solid'plt.plot（x，linewidth=，y_1，label=\"Java\"3）#設置第一條折線的名稱，color=\"black\"，lin、?顏色、線型和寬度

plt.plot（x，y_2，label=\"C++\"，color=\"yellow\"，lin?estyle='--'，linewidth=3）

plt.plot（x，y_3，label=\"數據庫理論\"，color=\"pink\"，linestyle='-'，linewidth=3）

plt.plot（x，y_4，label=\"操作系統\"，color=\"cyan\"，linestyle='dashdot'，linewidth=3）

_xtick_labels=[\"{}屆\".format（i）foriinx]#設置各屆別的年份

plt.xticks（x，_xtick_labels，fontsize=22）#設置橫坐標標簽字體大小

plt.tick_params（axis='y'，labelsize=22）#設置縱坐標標簽字體大小

plt.legend（loc=\"upperleft\"，fontsize=18）#設置圖例的位置以及字體大小

plt.show（）#顯示圖像

4.3各分數段學生人數分析

此模塊顯示某班級某科目各分數段人數的分布，為試卷分析提供數據支持。餅圖直觀地展示各分數段人數的比例，教師可以據此快速了解班級的成績水平，并進行試卷分析。該功能可以生成某校軟件學院2022級1班數據庫理論科目成績的分數段分布餅圖。此模塊的部分代碼如下：

score_ranges=['60分以下'，'60～69分'，'70～79分'，'80～89分'，'90～100分']#顯示各分數段的名稱

plt.pie（sizes，labels=score_ranges，textprops={'font?size'：10}，autopct=make_autopct（sizes），shadow=True）

#設置餅圖的字體大小和顯示方式

plt.legend（fontsize=12，loc='upperright'）#設置餅圖的圖例字體大小和顯示位置

plt.show（）#顯示圖像

5總結

本文介紹了在線考試成績可視化系統的設計與實現。利用Python及Pandas、NumPy、Matplotlib與MySQL數據庫，對大學生考試成績進行了圖形化分析，實現了成績數據的收集、清洗、處理和可視化，挖掘了數據之間的潛在聯系與規律。通過直觀的圖表，教師能夠分析教學效果和試卷命題的優劣，從而指導今后的教學工作。本文對在線考試成績可視化系統的設計也存在不足之處，未來將進一步完善系統功能，探索更豐富的可視化形式，例如熱力圖和雷達圖等，以更全面地展示考試成績數據。

參考文獻：

[1]閆實，馮修猛，李凱軍，等.高校試卷分析系統的研究與設計[J].牡丹江醫學院學報，2009，30（2）：93-94.

[2]金圣道.在線考試及試卷分析系統的設計與實現[J].電子技術與軟件工程，2018（7）：170-171.

[3]寧可，李平.自動化試卷分析系統的設計與實現[J].安慶師范學院學報（自然科學版），2000，6（1）：45-47.

[4]趙軍，劉文婷.Python醫學數據分析入門[M].北京：人民郵電出版社，2022.

[5]董曉瑩.通用試卷質量分析系統的設計與實現[D].大連：大連海事大學，2010.

[6]魏心怡.在線考試系統中考試成績圖形化呈現的設計與開發[J].電子技術與軟件工程，2022（21）：239-242.

【通聯編輯：張薇】