[发明专利]一种基于回归分析的教学加工分析方法及系统

权利要求书

1.一种基于回归分析的教学加工分析方法，其特征在于，该方法包括以下步骤：

S1，使用数据采集装置采集一定区域内多个学生的两次考试的成绩数据；

S2，将采集得到的学生成绩按照分层策略进行分层处理，其中分层策略为自定义设置的条件和数值；

S3，对进行分层处理的成绩数据执行标准正态化处理；

S4，计算不同层次的学生对应的多次考试数据的平均值，将两次考试的平均成绩数据作为因变量和自变量，求出回归方程。

2.根据权利要求1所述的基于回归分析的教学加工分析方法，其特征在于，该方法还包括：

S5，基于所述步骤S4的递归方程以及学生成绩数据自变量分数得出因变量分数的期望值；

S6，根据每个学生的实际自变量及期望值，获得差异值，进一步，计算各处学生的差异值的平均值。

3.根据权利要求1所述的基于回归分析的教学加工分析方法，其特征在于，所述步骤S1还包括：

执行数据对齐处理，具体地，对两次考试中的学生ID进行对齐，包括以学生唯一ID为标准将没有在两次考试中都出现的学生从数据中消除。

4.根据权利要求1所述的基于回归分析的教学加工分析方法，其特征在于，所述步骤S2具体包括：

将学生的成绩按名次百分比值进行分层，按输入空间中的分层数量设置，完成全体学生的分层标记。

5.根据权利要求1所述的基于回归分析的教学加工分析方法，其特征在于，所述步骤S3具体包括：

对学生在相邻两次大型考试中的成绩数据进行标准正态化处理，剔除了两次考试的干扰因子，其中干扰因子包括但不限于两次考试中题目难度、考察内容及考生群体微调。

6.根据权利要求1所述的基于回归分析的教学加工分析方法，其特征在于，所述步骤S4具体包括：

计算各层次学生在两次相邻考试中的标准分的平均分，将两组分数进行回归分析，以前一次考试为自变量，以后一次考试为因变量，得到回归方程。

7.一种基于回归分析的教学加工分析系统，其特征在于，该系统包括：

采集模块，用于使用数据采集装置采集一定区域内多个学生的两次考试的成绩数据；

分层模块，用于将采集得到的学生成绩按照分层策略进行分层处理，其中分层策略为自定义设置的条件和数值；

正态化模块，用于对进行分层处理的成绩数据执行标准正态化处理；

回归分析模块，用于计算不同层次的学生对应的多次考试数据的平均值，将两次考试的平均成绩数据作为因变量和自变量，求出回归方程。

8.根据权利要求7所述的基于回归分析的教学加工分析系统，其特征在于，该系统还包括：

期望值模块，用于根据所述回归分析模块的递归方程以及学生成绩数据自变量分数得出因变量分数的期望值；

差异值模块，用于根据每个学生的实际自变量及期望值，获得差异值，进一步，计算各处学生的差异值的平均值。