對學生成績的測量與分析

『壹』 談談影響學生成績的主要因素有哪些，如何客觀地對學生學業成績進行評價和分析。

首先是孩抄子的自身條襲件，沒有智力不如人的說法，只要這個孩子生出來是正常的，但是從營養出發，如果營養有問題身體缺少元素會產生幾個後果，一上次注意力不集中，好動，記憶力不好，這個都能造成孩子的學習不理想，我小時候就有這些問題呵。

其實是環境，就拿孟母三遷來說，環境有多重要，一是家裡的環境如何，如果父母整天在家打麻將，或者家庭不各經常吵架再或者周邊的小孩都不愛學習貪玩學習不好都會受影響的。好的環境會相互影響，同樣壞的也如此。

再就是學習方法，如果孩子學習方法不好對學習沒有興趣這也是個麻煩，所以要作很好的引導，教孩子這方面的知識要多學習。

『貳』 如何進行考試質量分析

一、研究課題的提出
（一） 傳統考試統計理論的不足
個體差異的普遍存在使「因材施教」成為教育學的理想教育原則。雖然在現實中我們很容易「……把表達思想不清楚的天才與表達思想清楚的白痴區分開來——表現為前者通過運算和結論，顯示出對科學的深刻體會，但不大能夠『說出它是怎樣的』；後者看上去充滿恰當的詞彙，卻沒有相應能力去利用這些詞彙所代表的觀念；亦即好的教育工作者憑籍其多年教學經驗很快會對學生的天賦和潛能做出判斷。但藉助於正式的測驗卻往往很難達到應有的效果。因為當今的學績測驗及智力測量主要是以再認或再現方式測量學生能夠有意識提取的外顯記憶知識以及對這種知識的運用能力，而對學生的內隱學習與內隱記憶等無意識加工能力則很難測出，但這種內隱加工能力卻又確實存在，且對學生的學習及其基本心理品質的形成具有重大影響。對這種加工能力的測量將有助於對學生的全面理解與因材施教，因為測評的目的不是為了給學生貼上優劣的標簽，而是為了將兒童置於合適的教育環境中，盡可能幫助學生揚長避短，在加強外顯記憶能力訓練的同時注意開發其內隱心理潛能，多方位、多側面地進行綜合培養。
經典的測驗理論在整個測驗的水平上分析測驗結果，忽視了個體差異以及不同的項目反應模式，混淆了相同測驗分數所包含的不同性質的特徵。有研究表明，相同數目的正確反應很可能是由於不同反應模式的結果，而這種反應模式的差異恰恰反映出真正的心理特徵或某種心理定勢。現代測量理論中的潛特徵理論及其發展即項目反應理論則力圖克服這一缺點，在一定程度上確定了測量結果與那些不可直接觀察測定的心理特徵之間的關系。
（二） 專門化統計分析工具的缺乏
由於考試統計學是一門集教育學、數理統計學、計算機科學於一身的綜合性交叉學科，而目前市場上的統計分析軟體面向各行各業，單用於教育統計有很多的功能浪費及功能不足，且分析結果過於抽象，不能深入淺出的闡明給使用者。因此，設計出專門化的考試統計分析工具，就成了提高考試質量的當務之急。
（三） 項目反應理論的崛起提供了數據分析的新工具
70-80年代，在測量理論中，最顯著的進步是項目反應理論的應用，它是繼經典測量理論之後的一個重要的測量里程碑。項目反應理論之所以優於經典測量理論，在於它克服了後者分析數據對「考分=能力」的局限，而將能力看作是一個潛在的變數，又將項目的難度、區分度等重要參數看作是項目本身的固有特性，獨立於被試團體。目前該理論主要應用於客觀性考試、試題庫的建立、不同團體被試在不同測驗中能力反應的等值化、跨文化比較等多種測量領域。在發達國家的人才測評數據分析中，項目反應理論已經成為一種常規的分析工具。
二、研究目標及意義
首先介紹從宏觀層面運用傳統教育統計方法分析試卷，將試卷質量及學生整體水平的反饋信息提供給教學管理者，幫助其改進教學工作與決策。其次，針對傳統教育統計方法的弊端，從微觀層面進行試卷分析。運用項目反應理論，重視學生內隱學習和內隱記憶，通過項目反應模式的差異突破「考試=能力」的局限，反映出學生真正的心理特徵或某種心理定勢，對試卷分析結果進行形成性評價。形成性評價（與總結性評價相比，形成性評價能提供更多的有關日常教學情況的信息）的目的不僅在於要診斷和評價學生的學習狀況，還要審查、評價教學內容和教學方法。
試卷的宏觀分析
一、試卷宏觀分析的需求分析
測試可以在短時間內，省時省力地獲得有關教學的大量信息，有助於教學管理者作出改進教學工作的決策，通過對試卷的分析獲得反饋信息，了解教師和學生在教學中存在的問題。有計劃的通過考試對教學措施進行檢查和研究，是管理者改善教學管理的重要依據，也是管理者掌握教師教學情況，進行具體幫助、指導和控制的重要依據之一。
教學管理者與學科教師通過對試卷的宏觀分析，可以把握學生集體知識水平、集體走向等重要信息，及時調整教學策略與方法。
二、試卷宏觀分析案例
本層面統計分析的主要內容為：試卷分數的總體分布形態，平均值，總體難度，差異系數，偏態量數，標准差及其頻數與頻率分布，試卷難度及區分度分布，試卷總體構成差異，試卷信度，試卷結構效度、內容效度等。
本案例對上海市復旦中學高一（2）班第二學期期末成績SPSS(Statistics Package for Social Science)用進行了全距、標准差、中位數、頻數分布、試卷難度、試卷信度、試卷區分度的分析。分析結果如下。
（一）全距
全距是一群數據中最大值與最小值之差，它指的是兩個極端值間的全部差距，常用符號R表示：
（2.1）

用全距可以用來表示數據的離散程度或差異程度，如果全距R比較大，說明考生的考分差異較大，如果R比較小，則說明考生的考分比較集中，在這樣的狀況下，如果能夠再就試題的平均得分進行對比，就能很容易地了解全體考生該知識點掌握的水平高低。
由表中數據，數學試卷的全距為77，可見學生該科目考試成績差距較大，而數學平均分為70.2708，說明總體水平較好但差生過差，要提起注意。而語文、歷史和政治的全距較小，平均分也較高，說明總體水平較好，學生間差異不大。這也體現了理科與文科的差異。
（二）標准差
表示變數值與其平均值離散的程度，是反映事物發展變化平均狀況的數字指標。在考試中可以用來衡量學生成績的差異程度[3]，以便來對此次考試的區分程度有大概的了解，計算公式為：
(2.2)
式中，S為標准差； 為各觀測值； 為平均數；N為觀測值的個數。一般情況下每次考試的標准差控制在9－15分之間比較恰當。如果標准差小於8分，說明成績分布較為集中，試卷區分度太小，中等難度的題目偏多；標准差如果大於16分，則說明成績過於分散。

考試的標准差控制在9－15分之間比較恰當，因此數學和外語考試的成績分布正常。而政治、語文、物理、化學、歷史的成績過於集中，說明試題的區分度不夠好。
（三）中位數
中學的成績通常採用百分制，因此考試成績分布並不會有明顯的集中趨勢，所以一般不採用眾數這一統計量，而採用中位數計量。其公式為：
中位數位置＝ (2.3)

以數學試卷為例，眾數為60，中位數為71。說明考分出現最多的是60分，處於中間位置的分數為71。這表明試卷難度適中，稍偏低。而外語試卷中位數為56.5，說明試卷偏難，學生普遍成績較低。歷史試卷中位數為90，相對簡單，學生普遍分數較高。
（四）頻數分布
一般情況下，考試分數接近正態分布，但在實際考試中，考試成績有以下四種分布形態（如圖所示）。反映出試題質量信息各自不同

圖2.1 頻數分布圖
其中，A圖反映出試題難度分布正常；B圖中，正態分布反映出低分人數較多，平均分較低，說明難度大的試題佔分比例較大；負偏態分布說明高分人數較多，平均分較高，難度小的試題佔分比例較大；C圖中，高峰形頻數分布表明學生分數集中在平均分周圍，中難試題佔分比例較大；平峰形頻數分布表明學生分數差異較大，易、中、難三類試題佔分比例接近；D圖反映出高低兩類分數集中，試題難度梯度大，中難試題佔分比例較小。
以數學試卷為例，全班48人的分數頻數分布圖如下：

由圖可知，數學試卷考生分數頻數分布為負偏態分布。說明高分人數較多，平均分較高，難度小的試題佔分比例較大；絕大部分考生分數在60~80之間；從10~20到40~50有斷層，即沒有考生成績在20~40分，說明差生過差，應特別提起注意。

『叄』 需要對學生成績分段分析，和學業水平測試一樣的分段，誰有這種軟體求助！

這個不需要什麼軟體吧？只需你懂得統計知識就OK了，適當應用統計圖來分析各種數據，幫助你對未來趨勢和潛在問題的分析和措施的制定。
如果非要說軟體，個人認為Excel就能做到。

『肆』 如何對學生考試成績進行數據分析

為了體現信息技術課考試成績的公正公平性，更好地為教學服務,提高教師版的工作積極性和教學的針權對性,我們需要對學生的考試成績進行認真的分析，按照常規數據統計，按照平均分、分數段對各班進行分析評價，這樣的質量分析不能把信息技術教學中存在的問題具體的分析出來，只能表面地評價哪個班成績好或不好，不能起到教學質量分析的真正作用。因此要採取隨機抽取各班部分學生的考試分數，利用EXCEL進行相應的統計分析，特別是分析那些知識點掌握的好，那些知識點還應繼續加強，今後應該怎樣教，讓學生聽得懂，掌握牢，相應地就提高了學生的學習成績。

『伍』 想對學生單元測試成績,綜合測試成績進行分析,發現學生,教師在教與學中的問題怎麼進行數據分析

兩個方面，一是自己多看、多讀、多想，充實自己，二是對待學生要多舉例，這樣才生動，而且要有耐心，不厭其煩，因為同一個問題可能要說上很多次才能教懂，教好，要彼此成為朋友，有利於溝通。

『陸』 如何使用spss分析性別、學習成績（分4檔）是否分別對大學生心理健康實習前後測變化有影響

就是用來做均值檢驗、方差檢驗就可以搞定啦