[发明专利]一种基于回归分析的教学加工分析方法及系统

说明书

本发明的技术方案包括一种基于回归分析的教学加工分析方法及系统，用于实现：使用数据采集装置采集成绩数据；将采集得到的学生成绩按照分层策略进行分层处理；对进行分层处理的成绩数据执行标准正态化处理；计算不同层次的学生对应的多次考试数据的平均值，求出回归方程；根据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根据每个学生的实际自变量及期望值，获得差异值和平均值。本发明的有益效果为：均分代表性增加，各层次群体权重相近；能较好地消除学校之间的差异，使回归分析结果更准确；有效地将不同的考试命题差异性消减；消除了两次考试之间的命题难度与考察内容差异对数据分析的干扰。

技术领域

本发明涉及一种基于回归分析的教学加工分析方法及系统，属于计算机教育领域。

背景技术

如何通过对学业成绩的分析来反映学校的管理水平和教师的业务表现，去除考试命题，阅卷，学生临场表现，班级差异，学生基础等干扰因素，形成公平合理的评价标准，一直是教育管理部门关注的技术问题。

现有技术具体如下(1)～(3)所示：

(1)均分排位变化分析法，此方法适用于相同基础的各地市之间的终结性比较，不论各地市的教育起点如何，直接用测试结果的均分进行排名，名次高低代表各地市教育水平的高低。这种分析法优点是:容易理解，容易计算，缺点是:很粗糙，不科学，反应慢，只反映结果，不反映进步程度。

(2)均分对比分析法，将同一个群体同一个科目两次考试的均分进行直接对比，由于可能受到两次考试难度不同，导致均分差异过大，另外标准差不同，也会使均分直接对比受到较大的影响，从而影响比较的效果。

(3)简单标准分对比分析法简单标准分的处理，通过利用与均分的差距比上标准差得到的Z分数，再进行线性变换(100Z+500)，得到平均分为500，标准差为100的简单标准分。通过变换，有效地消除了均分和标准差不同的影响。简单标准分的使用，可以使同一次考试不同科目之间同一科目不同考试之间都可以进行比较，准确性有了较大的提高。这种方法的问题在于：由于试题命制目的不同，两次考试的区分度也不同，如果直接比较，仍存在一定误差，影响评价的精确性。

发明内容

本发明提供本发明提供了一种基于回归分析的教学加工分析方法及系统，基于正态化标准分的分层回归分析有效地解决了评估学校和教师教学成绩的标准问题

本发明的技术方案包括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。

根据所述的基于回归分析的教学加工分析方法，其中该方法还包括：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，计算各各处学生的差异值的平均值。

根据所述的基于回归分析的教学加工分析方法，其中步骤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。

根据所述的基于回归分析的教学加工分析方法，其中所述步骤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。

根据所述的基于回归分析的教学加工分析方法，其中步骤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。