[发明专利]一种模型预测学生群体学业成绩发展趋势的方法

说明书

一种模型预测学生群体学业成绩发展趋势的方法，这属于教育评价的技术领域。该方法采用“马尔可夫矩阵链”作为预测群体学业发展变化趋势是非常好的模型。结合等价测题系统与马尔可夫过程原理建立的预测模型，为教师的教学、学校的教学管理提供了有效的自动化工具；该预测方法可以得到三种不同的预测趋势：呈下滑趋势、呈上升趋势和呈平缓趋势，教师根据预测情况调整教学进度和方法策略，使学校的教学管理工作迈上新台阶。

技术领域

本发明涉及一种模型预测学生群体学业成绩发展趋势的方法，其属于教育评价的技术领域。

背景技术

按照教育方针要求，教育质量高的重要标志是关注全体学生的全面发展。要保证每一个学生在学习过程中不掉队，至少教师应该对任教的群体是否存在严重两极分化的苗头，要心中有数。怎样能做到心中有数呢？对一个学生群体，当前的情况，要了解群体发展状况，就必须进行“实时”性的考试，考出问题就是有问题，没考试有没有问题谁也说不清楚。这种“凡事皆由考决定”是教育的现实。

教育是对发展中的人施加有益作用的，人的发展是服从发展规律的。实际上，探索出规律，对学生群体的发展趋势是可以预测的。教育管理者、教师要做到对学生群体“心中有数”，就必须把握学生群体的发展趋势，这样工作才会有的放矢，对问题才会防患于未然。然而，绝大多数的学校管理者和教师不能对学生群体的发展趋势进行科学的预测，学生出现学业上的问题就推说“基础太差”，高中埋怨初中，初中埋怨小学，小学埋怨家长素质低。层层埋怨之后，面对问题素手无测。

发明内容

为了解决对学生群体的发展趋势预测问题，本申请提出一种群体学业成绩模型的预测方法，采用“马尔可夫矩阵链”作为预测群体学业发展变化趋势是非常好的模型。

本发明采用的技术方案为：一种模型预测学生群体学业成绩发展趋势的方法，包括以下步骤：

(1)将群体学生的等级划分为n级，每个等级中的学生个数为M₁、M₂、M₃……M_n；

(2)ɑ_n为第n等级中学生个数的占总学生数的比例，基础向量(ɑ_1，ɑ_2，ɑ_3，……ɑ_n)的构建：

其中：

a₂……代表的是第二等的人数比率；

a₃……代表的是第三等的人数比率；

a_n……代表的是第二n等的人数比率；

(3)等级转移向量P的构建：等级转移向量P的构建，等级转移是第一次测试结果中各等级中的学生，在第二次测试结果中显现出的向各等级的转移人数比率，两次测试采用的试题为等价测题；

……

M_nm是指由等级n变成等级m的学生数，当n＝m时，是指留在原等级n中的学生数；

则m≤n；

(4)预测学业成绩模型：成绩向量(ɑ_k1，ɑ_k2，ɑ_k3，……ɑ_kn)是经过K次等级转移后的各等级学生数占总学生数的比例；

其中，K是转移次数。由于计算转移矩阵的计算量比较大，我们运用计算机技术，根据矩阵转移模型，开发了学生群体学业发展趋势自动化预测系统。