在線(xiàn)考試系統(tǒng)成績(jī)數(shù)據(jù)的可視化分析研究

摘要：信息時(shí)代，各行業(yè)蘊(yùn)含大量數(shù)據(jù)。教育領(lǐng)域正在經(jīng)歷信息化和在線(xiàn)化的轉(zhuǎn)型，學(xué)生成績(jī)數(shù)據(jù)成為教師教學(xué)分析工作的重要對(duì)象。數(shù)據(jù)可視化可有效反映學(xué)生學(xué)習(xí)情況并分析教師的教學(xué)質(zhì)量。該文利用Python對(duì)某專(zhuān)業(yè)學(xué)生某科目考試成績(jī)數(shù)據(jù)進(jìn)行可視化分析，提供了三種可視化分析內(nèi)容，以支持教師進(jìn)行學(xué)業(yè)分析，并為提升教學(xué)質(zhì)量提供數(shù)據(jù)支持。

關(guān)鍵詞：在線(xiàn)考試系統(tǒng)；Python；成績(jī)分析；數(shù)據(jù)分析；數(shù)據(jù)可視化

中圖分類(lèi)號(hào)：TP311文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼：A

文章編號(hào)：1009-3044（2025）15-0046-03

0引言

數(shù)據(jù)可視化是理解和分析復(fù)雜數(shù)據(jù)的關(guān)鍵技術(shù)，其意義在于幫助人們更直觀(guān)地理解和分析復(fù)雜的數(shù)據(jù)集。在信息爆炸的時(shí)代，各行業(yè)面臨海量數(shù)據(jù)，蘊(yùn)含著巨大的信息和機(jī)遇。原始數(shù)據(jù)復(fù)雜難解，而數(shù)據(jù)可視化可以將其轉(zhuǎn)化為易于理解的圖表，揭示數(shù)據(jù)背后的趨勢(shì)和規(guī)律。

在教育領(lǐng)域，數(shù)據(jù)可視化同樣具有重要的應(yīng)用價(jià)值。數(shù)據(jù)可視化是數(shù)據(jù)分析的關(guān)鍵步驟。有效的數(shù)據(jù)可視化能夠揭示數(shù)據(jù)關(guān)系，識(shí)別異常值和數(shù)據(jù)分布，為決策提供支持。綜上所述，數(shù)據(jù)可視化是溝通數(shù)據(jù)的重要工具，它不僅能增強(qiáng)數(shù)據(jù)的可解釋性，還能提高信息傳遞的效率，使數(shù)據(jù)分析的成果能夠被廣大受眾理解和應(yīng)用。

在教育領(lǐng)域，試卷分析工作對(duì)高校的教學(xué)及教學(xué)管理具有重要的指導(dǎo)作用。一些高校的試卷分析工作使用了Excel等計(jì)算機(jī)工具軟件，但Excel等工具在處理大規(guī)模數(shù)據(jù)時(shí)存在局限性，表現(xiàn)為處理數(shù)據(jù)量小、操作復(fù)雜、統(tǒng)計(jì)功能單一等缺點(diǎn)，難以滿(mǎn)足高校試卷分析的需求[1]。為此，本文設(shè)計(jì)了考試成績(jī)數(shù)據(jù)可視化系統(tǒng)，結(jié)合現(xiàn)階段流行的在線(xiàn)考試系統(tǒng)，運(yùn)用Py?thon語(yǔ)言分析海量學(xué)生考試成績(jī)數(shù)據(jù)，對(duì)學(xué)生的考試成績(jī)進(jìn)行深入分析，最終以圖表的形式呈現(xiàn)，為教師分析學(xué)生學(xué)習(xí)情況、教學(xué)模式運(yùn)用情況以及提升教學(xué)質(zhì)量提供進(jìn)一步的支持。

1考試成績(jī)可視化系統(tǒng)的系統(tǒng)需求分析

考試結(jié)束后的試卷分析是課堂教學(xué)的最終環(huán)節(jié)，試卷分析功能是對(duì)閱卷后獲得的成績(jī)進(jìn)行相應(yīng)的分析和處理，從而將看似雜亂無(wú)章的大量數(shù)據(jù)進(jìn)行信息提煉，揭示其內(nèi)在含義。通過(guò)相應(yīng)的指標(biāo)，試卷分析能夠反映學(xué)生學(xué)習(xí)的真實(shí)狀況[2]。

1.1系統(tǒng)功能性需求分析

從考試圖形化技術(shù)來(lái)看，此功能需布局在學(xué)校在線(xiàn)考試系統(tǒng)中。在線(xiàn)考試系統(tǒng)可以實(shí)現(xiàn)持續(xù)跟進(jìn)的課程管理、考試管理以及題庫(kù)管理。學(xué)生在系統(tǒng)內(nèi)完成考試后，教師在批閱完學(xué)生考試試卷并上傳成績(jī)后，可以在成績(jī)分析界面迅速清晰地獲得學(xué)生各科目成績(jī)信息和成績(jī)分析等內(nèi)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(xué)習(xí)情況。其次，該班級(jí)的班級(jí)導(dǎo)師或輔導(dǎo)員可以通過(guò)此模塊了解本班學(xué)生各科目的掌握情況，從而對(duì)學(xué)生學(xué)習(xí)狀況有更深入的了解。此外，還可以按科目和學(xué)期劃分，以觀(guān)察是否有學(xué)生存在成績(jī)波動(dòng)較大的情況。

2）歷屆學(xué)生某科目的成績(jī)均值變化分析。首先，績(jī)情況，評(píng)估本次試題的難度或教學(xué)方法的問(wèn)題。其次，開(kāi)設(shè)課程的教研室負(fù)責(zé)人可以通過(guò)查閱歷屆學(xué)生該科目的成績(jī)變化情況，判斷各代課教師的試題質(zhì)量和授課總體水平等問(wèn)題。最后，學(xué)院也可以通過(guò)查閱歷屆學(xué)生的總體成績(jī)情況，分析該學(xué)院教學(xué)質(zhì)量的總體趨勢(shì)，進(jìn)而促進(jìn)教學(xué)質(zhì)量的提升。

3）各分?jǐn)?shù)段人數(shù)分析。首先，任課教師可以通過(guò)、題型分析及閱卷分析。其次，學(xué)院可以依據(jù)各科目分?jǐn)?shù)段分布的人數(shù)，整體分析本學(xué)院學(xué)生的科目學(xué)習(xí)情況及學(xué)習(xí)偏好。最后，教學(xué)督導(dǎo)也可以根據(jù)分?jǐn)?shù)段的分布情況判斷教學(xué)情況與水平。

上述三個(gè)方面從不同功能及不同用戶(hù)的需求進(jìn)績(jī)數(shù)據(jù)。

3）安全需求：安全是系統(tǒng)運(yùn)行和維護(hù)的重要方面。考試系統(tǒng)涉及試題和學(xué)生，成績(jī)等敏感信息，因此對(duì)數(shù)據(jù)的安全性要求較高。

4）可靠性：系統(tǒng)應(yīng)具備數(shù)據(jù)備份和恢復(fù)功能，能夠在發(fā)生故障時(shí)快速恢復(fù)，以確保數(shù)據(jù)不丟失。

5）易用性：系統(tǒng)應(yīng)具備易學(xué)習(xí)性和易操作性，具備用戶(hù)錯(cuò)誤防御機(jī)制，并提供美觀(guān)的用戶(hù)界面，以提升用戶(hù)體驗(yàn)。

綜上所述，系統(tǒng)不僅要在功能上滿(mǎn)足用戶(hù)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(dá)到預(yù)期標(biāo)準(zhǔn)，以此構(gòu)建高質(zhì)量、可靠且用戶(hù)友好的產(chǎn)品。

2考試成績(jī)可視化關(guān)鍵技術(shù)介紹

2.1Pandas簡(jiǎn)介

Pandas是Python中常用的數(shù)據(jù)分析庫(kù)，于2008年由AQRCapitalManagement開(kāi)發(fā)并開(kāi)源。Pandas提供了兩種主要的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)：Series和DataFrame。Series用于處理一維數(shù)據(jù)，而DataFrame是二維表格型數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)，類(lèi)似于Excel表格。Pandas可以用于數(shù)據(jù)清洗、缺失值和重復(fù)值的處理，并提供多種統(tǒng)計(jì)函數(shù)和方法，以完成各類(lèi)數(shù)據(jù)分析任務(wù)[4]。

2.2NumPy簡(jiǎn)介

NumPy是Python中常用的科學(xué)計(jì)算庫(kù)，提供多維數(shù)組對(duì)象及其操作工具。NumPy的核心是ndarray（N維數(shù)組對(duì)象），用于表示多維數(shù)據(jù)，并支持高效的數(shù)值計(jì)算。NumPy廣泛應(yīng)用于數(shù)據(jù)分析、機(jī)器學(xué)習(xí)、人工智能等領(lǐng)域，是Python數(shù)值計(jì)算的基礎(chǔ)庫(kù)。

2.3Matplotlib簡(jiǎn)介

Matplotlib是Python的2D繪圖庫(kù)，廣泛用于繪制靜態(tài)、動(dòng)態(tài)和交互式圖表，是數(shù)據(jù)科學(xué)家和分析師的重要工具。Matplotlib的核心功能包括：

1）多種圖表類(lèi)型：支持折線(xiàn)圖、柱狀圖、散點(diǎn)圖、餅圖、直方圖等多種基本圖表。

2）高度自定義：用戶(hù)可以自定義圖表的顏色、線(xiàn)型、標(biāo)記、標(biāo)簽、標(biāo)題、軸刻度等。

3）庫(kù)集成：與NumPy、Pandas等數(shù)據(jù)處理庫(kù)無(wú)縫。

4）交互性：支持交互功能，尤其是在JupyterNote?book中。

3考試成績(jī)可視化數(shù)據(jù)庫(kù)設(shè)計(jì)

采用MySQL數(shù)據(jù)庫(kù)進(jìn)行管理，該數(shù)據(jù)庫(kù)開(kāi)源、支持標(biāo)準(zhǔn)SQL，并提供事務(wù)處理、多用戶(hù)訪(fǎng)問(wèn)、視圖、觸發(fā)器和存儲(chǔ)過(guò)程等功能。考試成績(jī)圖形化數(shù)據(jù)庫(kù)主要由學(xué)生信息表、教師信息表、課程表和考試成績(jī)表組成。數(shù)據(jù)庫(kù)表主要用于存儲(chǔ)學(xué)生信息、教師信息、課程數(shù)據(jù)和考試數(shù)據(jù)[5]。

1）學(xué)生信息表、性別和用戶(hù)權(quán)限等信息：存儲(chǔ)學(xué)生學(xué)號(hào)（學(xué)生。ID字段）、姓

2科目和用戶(hù)權(quán)限等信息）教師信息表：存儲(chǔ)教師工號(hào)。、姓名、登錄密碼、

3）課程表：存儲(chǔ)課程代碼、名稱(chēng)、教師姓名和學(xué)分

4）考試成績(jī)表：存儲(chǔ)學(xué)生學(xué)號(hào)（學(xué)生ID字段）、姓名、課程代碼（課程ID字段）、課程名稱(chēng)和考試成績(jī)等信息。具體如表1所示。

4考試成績(jī)可視化分析功能的設(shè)計(jì)與分析

考試成績(jī)可視化分析利用信息技術(shù)和可視化工具，將海量數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化為直觀(guān)信息。成熟的考試成績(jī)可視化系統(tǒng)能夠在教師批改試卷后，快速生成各科目成績(jī)圖形，以便進(jìn)行教學(xué)、試卷和教學(xué)質(zhì)量的分析，從而提高教師的工作效率。通過(guò)在線(xiàn)考試中的考試成績(jī)圖形化模塊，可以從教學(xué)需求和教師的角度分析所需的數(shù)據(jù)，并通過(guò)圖表等圖形化手段進(jìn)行展示，服務(wù)于教學(xué)活動(dòng)，為教師的教學(xué)安排提供參考[6]。

4.1最高分與最低分分析

此模塊對(duì)班級(jí)各科目的最高分和最低分進(jìn)行圖形化展示，生成柱狀圖，其中橫坐標(biāo)為科目名稱(chēng)，縱坐標(biāo)為分?jǐn)?shù)。最高分反映學(xué)生表現(xiàn)的上限，最低分則反映下限，有助于教師識(shí)別改進(jìn)點(diǎn)。直方圖的對(duì)比分析可以幫助教師了解各科目的分?jǐn)?shù)范圍，從而指導(dǎo)教學(xué)活動(dòng)。此模塊的部分代碼如下：

標(biāo)題plt.title（'每門(mén)課程最低分直方圖'）#設(shè)置柱狀圖

plt.xlabel（'課程名'）#設(shè)置橫坐標(biāo)的標(biāo)簽

plt.ylabel（'最低分'）#設(shè)置縱坐標(biāo)的標(biāo)簽

plt.bar（'大學(xué)語(yǔ)文'，Chinese_Min，color='#abccdd'，width=0.3）#設(shè)置第一條柱體的名稱(chēng)、顏色和寬度

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

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

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

plt.show（）#顯示圖像

4.2歷屆學(xué)生某科目的成績(jī)均值變化分析

此模塊直觀(guān)展示歷屆學(xué)生某科目成績(jī)均值的變化，便于分析學(xué)生的學(xué)習(xí)情況和教師的授課情況。圖1為某校軟件學(xué)院2011—2020屆學(xué)生Java、C++、數(shù)據(jù)庫(kù)理論和操作系統(tǒng)四門(mén)課程成績(jī)的折線(xiàn)統(tǒng)計(jì)圖，使用Pandas和Matplotlib進(jìn)行繪制，其中Pandas用于數(shù)據(jù)清洗。數(shù)據(jù)清洗包括：1）缺失值處理：采用均值替代法；2）異常值處理：識(shí)別并處理異常值。

Pandas通過(guò)pd.read_csv導(dǎo)入csv數(shù)據(jù)，Matplotlib用于繪制圖表。圖表上升趨勢(shì)可能意味著教學(xué)質(zhì)量的提高或?qū)W生能力的提升，而下降趨勢(shì)則需要分析原因（如課程難度增加、教學(xué)方法調(diào)整）。數(shù)據(jù)波動(dòng)較大可能與教師、班級(jí)規(guī)模的變動(dòng)等因素有關(guān)。此模塊的部分代碼如下：

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

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

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

plt.plot（x，y_3，label=\"數(shù)據(jù)庫(kù)理論\"，color=\"pink\"，linestyle='-'，linewidth=3）

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

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

plt.xticks（x，_xtick_labels，fontsize=22）#設(shè)置橫坐標(biāo)標(biāo)簽字體大小

plt.tick_params（axis='y'，labelsize=22）#設(shè)置縱坐標(biāo)標(biāo)簽字體大小

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

plt.show（）#顯示圖像

4.3各分?jǐn)?shù)段學(xué)生人數(shù)分析

此模塊顯示某班級(jí)某科目各分?jǐn)?shù)段人數(shù)的分布，為試卷分析提供數(shù)據(jù)支持。餅圖直觀(guān)地展示各分?jǐn)?shù)段人數(shù)的比例，教師可以據(jù)此快速了解班級(jí)的成績(jī)水平，并進(jìn)行試卷分析。該功能可以生成某校軟件學(xué)院2022級(jí)1班數(shù)據(jù)庫(kù)理論科目成績(jī)的分?jǐn)?shù)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?jǐn)?shù)段的名稱(chēng)

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

#設(shè)置餅圖的字體大小和顯示方式

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

plt.show（）#顯示圖像

5總結(jié)

本文介紹了在線(xiàn)考試成績(jī)可視化系統(tǒng)的設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)。利用Python及Pandas、NumPy、Matplotlib與MySQL數(shù)據(jù)庫(kù)，對(duì)大學(xué)生考試成績(jī)進(jìn)行了圖形化分析，實(shí)現(xiàn)了成績(jī)數(shù)據(jù)的收集、清洗、處理和可視化，挖掘了數(shù)據(jù)之間的潛在聯(lián)系與規(guī)律。通過(guò)直觀(guān)的圖表，教師能夠分析教學(xué)效果和試卷命題的優(yōu)劣，從而指導(dǎo)今后的教學(xué)工作。本文對(duì)在線(xiàn)考試成績(jī)可視化系統(tǒng)的設(shè)計(jì)也存在不足之處，未來(lái)將進(jìn)一步完善系統(tǒng)功能，探索更豐富的可視化形式，例如熱力圖和雷達(dá)圖等，以更全面地展示考試成績(jī)數(shù)據(jù)。

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【通聯(lián)編輯：張薇】