个人考试成绩分析总结范文第1篇

2001年，人事部、新闻出版总署决定建立出版专业技术人员职业资格制度，2002年开始在全国进行第一次出版考试。出版专业职业资格考试（以下简称“出版考试”）由新闻出版总署委托中国新闻出版研究院组织国内出版界的顶尖专家开发研制，主要结合出版工作的实际需要，测查应试者从事出版工作的综合能力。考试分为初级和中级两个级别，每个级别有《出版专业基础知识》和《出版专业理论与实务》两个科目。在出版专业职业资格考试的开发过程中，一直坚持运用现代考试理论和方法对命题、审题、阅卷等各个考试环节进行监测。

效度是考试质量最重要的指标，效度研究是一个关于考试有效性资料积累的过程，对于出版考试这样一个部级考试，效度究竟如何，需要效度证据来进行说明。本项研究以2012年出版考试初级和中级试卷为研究对象，从考生的学历、性别、专业背景、年龄与成绩的相关、考试诚信情况、出版单位调查等几个方面对出版考试进行了初步的效度分析。根据人力资源和社会保障部人事考试中心制定的试卷质量标准，从表1可以看出，本次研究所采用的试卷难度适中，区分度等级为优。

表1 2012年出版考试初级和中级试卷各项参数

一、考试成绩与学历的相关

为了考察出版考试的有效性，本研究计算了考生成绩与学历之间的相关。虽然学历并不能完全反映一个人的真实能力，但是，就数量较大的一组人来说，学历应该与能力具有正相关的关系。统计结果显示，出版基础知识（以下简称基础）和出版理论与实务（以下简称实务）科目测验总分都与学历在0.01的水平上具有显著的正相关，即学历越高成绩也越高。初级基础与学历的相关是0.446，初级实务与学历的相关是0.372，中级基础与学历的相关是0.401，中级实务与学历的相关是0.426。这一结果，为出版考试的效度提供了很好的证据。

表2 考试成绩与学历的相关（N=3000）

注：带**者达到0.01的显著性水平。

二、考生样本与成绩之间的相关

1.考生性别与成绩之间的相关

2012年出版考试的考生中，初级男性考生832人，女性2537人，中级男性考生2823人，女性6106人。因男女人数相差较大，所以本研究对两个级别女性考生的数据进行了多次随机抽样，最终抽取初级女性考生832人、中级女性考生2823人。对男性女性考试成绩的基本分析结果见表3。

表3 男女考生成绩对比

由表3可以看出，无论在初级还是中级考试中，女性考生在基础和实务两个科目上的平均分都比男性考生高5分以上，最高分一般也比男性考生高。除了这种直观分析以外，本研究对男性和女性初中级两个科目的成绩分别作了独立样本T检验，以分析男性和女性考生的成绩是否具有统计学意义上的显著差异。分析结果见表4。

表4 男性和女性考生成绩独立样本T检验结果

由表4可以看出，男性考生和女性考生在初中级基础和实务两个科目上的成绩在0.01水平上具有显著差异，即女性考生成绩要显著高于男性考生。

2.考生专业背景与成绩之间的相关

本研究为了分析考生的专业背景与成就之间的相关，对初中级两个科目的成绩分别作了独立样本T检验，以分析不同专业背景的考生成绩是否具有统计学意义上的显著差异。显著性概率临界值设定为0.05。分析结果见表5。

表5 不同专业背景的考生成绩独立样本T检验结果

由表5可以看出，在初中级基础知识和理论与实务两个科目的考试中，出版或相关专业考生成绩与其他专业背景的考生成绩之间存在显著性差异，其中初级出版或相关专业考生成绩平均分要高于其他专业考生，而在中级考试中，出版或相关专业考生成绩平均分低于其他专业考生。

3.考生年龄与成绩之间的相关

表6 成绩和年龄的相关分析

注：**表示在0.01 alpha 水平上显著相关 （双尾）。

由表6可以看出，考生成绩与年龄呈负相关，即年龄越大成绩越低，但由于相关系数不是很高，应该是随着年龄的增加，在某一个年龄段成绩达到最高点，随后开始随着年龄的增加成绩下降，表7也可以印证这一结论。

表7 2004-2012年总分前十名平均年龄

三、考试诚信情况

如果有作弊，无法保证考试的公平公正，对试卷质量的分析也会存在较大误差。本研究采用美国教育考试服务中心（ETS）开发的K指数方法，对考试结束后的数据进行了答卷雷同分析检测。经过对2004-2012年这9年考试数据的分析，未检测出雷同答卷，说明出版考试考生素质较高，有效保证了考试的信度和效度。

四、出版单位调查

为了更好地分析出版考试的效度，本研究对考试的使用单位进行了调查。通过将某出版集团内部组织的编校知识竞赛的成绩与考生参加的出版考试成绩进行相关分析，得到表8结果。

表8 编校知识大赛成绩与资格考试成绩的相关分析

注：*表示在0.05 alpha 水平上显著相关 （双尾）。

从表8可以看出，两个考试的成绩在0.05显著性水平上相关，而且出版考试成绩与平时部门领导所了解的情况基本吻合。本研究又随机抽取了部分出版社进行调查，调查结果也验证了出版考试在出版行业人才选拔上的权威性和有效性。

个人考试成绩分析总结范文第2篇

[关键词]项目风险管理；考试成绩；统计分析；问卷调查；教学改进方向

[中图分类号]G642.0　[文献标识码]A　[文章编号]1005-4634(2012)03-0094-03

0　引言

为了培养学生的风险意识和风险管理技能，河北工业大学从工程管理专业2005级开始，在专业培养计划的第六学期中设置了《项目风险管理》课程。本课程的任务是：通过大量的项目风险管理活动实例，系统分析项目风险的客观规律，研究项目风险管理的产生、发展及其基本概念体系，掌握项目风险管理规划、风险识别、风险估计、风险评价、风险应对、风险监控等过程管理的基本框架、科学方法和实用技术、工具。

控制论创始人维纳认为：“一个有效的行为必须通过某种反馈过程来取得信息，从而了解目的是否已经达到。”对课程成绩分析的研究经历了从重要性认识到成绩的作用分析，再到成绩分类统计进而分析原因并将信息反馈给教学的过程。早在1999年孙剑米就提出对试卷及学生考试成绩进行分析，可为教与学提供有针对性的反馈信息的观点。成绩分析既是教学评估的手段，又是教学研究的重要环节。建立对考试成绩分析的反馈利用机制，有助于全面提高教育教学质量。陈国敏教授针对2004级至2009级《系统解剖学》的考试成绩，统计分析了试卷的难度及区分度、男女生成绩的差异性、年级成绩之间的差异性。李素红等在分析理工科学生《技术经济学》考试成绩时，对学生分别按学院和生源进行了分类，然后根据考试知识点、重点和难度对不同学生的考试平均分、及格率以及各知识点的得分率进行了研究。与以上两个文献研究侧重于对试卷本身分析不同的是，王佳眉教授通过对比分析《大学物理》3个年级考试成绩的平均分和峰值成绩、成绩达标度及整体分布等成绩分布情况，提出了对于学风问题、教师和学校投入等问题的思考。本文在试卷分析和问卷调查的基础上，通过对学习兴趣、学习态度和学习环境等因素的分析，研究改进教学效果的途径。

1　考试成绩总体分析

本课程采用闭卷考试的方式对授课班级的学习情况进行考察。出题的思路主要是突出知识应用，重视学生的听课效果及对知识系统性的掌握。试卷主要包括四个题型：单项选择题(10分)，多项选择题(15分)，简答题(50分)和综合计算题(25分)。

本次考试主要的考核点：项目风险的内涵；项目风险与项目特性的关系；风险特征；项目后果标度；风险效用；风险态度；忧虑价值；利率风险；风险管理规划依据；风险识别方法；风险登记册；决策树分析方法；AHP；蒙特卡洛模拟方法；不确定风险决策的特点和方法；风险等级评价；风险处理技术；项目风险监控的步骤。参加本课程考试的学生有本一和本三两个类别，本一和本三试卷题型相同，本三试卷总体难度低于本一试卷，两种试卷试题不同。参加考试的学生情况见表1。考试成绩统计情况见表2。

就成绩总体情况来看，平均分接近60分，单选题得分率高，多选题和简答题得分率低，本一学生成绩标准差为12.61，本三学生成绩标准差为13.08，不及格率高，命题偏难。从试卷本身和考试情况来看，存在两个主要问题：一是考试成绩与试卷难度不符，组卷初衷是难度适中，统计结果显示难度偏高。二是从题型来看，单选题考查的都是基本知识点，得分较高；多选题、简答题得分低，总体显示侧重知识应用的题得分不高。估计原因可能有：(1)考前没划重点，学生对考核点的理解有偏差；(2)整套试题侧重知识的应用，偏重课堂听课的效果，学生并没有完全理解和掌握相关知识点，知识运用能力需要加强。

2　考试成绩对比分析

2.1　学生类别与考试成绩

本次考试的成绩统计结果显示：本一学生平均得分和及格率都高于本三学生，各题得分率基本高于本三学生，只有综合计算题例外，原因在于本三试卷的综合计算题与课堂例题类似，本一试卷的综合计算题加大了难度。考试成绩总体情况说明本一学生的学习能力优于本三学生。

2.2　性别与考试成绩

经计算，本一男女生成绩平均分分别为58.71、60.31；本三男女生的成绩平均分分别为55.85、61.91。本一男女生的不及格率分别为42.11％和30.76％。本三男女生的不及格率分别为67.50％和38.10％。无论哪种类别学生，女生的平均分均高于男生，不及格率均低于男生。一般而言，大学女生学习态度比较认真，在课程学习上投入的时间高于男生，课堂听课情况好于男生。

2.3　出勤情况与考试成绩

学生出勤情况包括三种：缺勤、迟到和正常。统计结果显示：较多缺勤和迟到(2次或以上)学生的最高分为67。当然点名次数比较少，有些学生有可能因为很重要的事缺课却恰好被查出，但统计结果基本上可以反映真实情况。本一学生中有缺勤记录的学生平均分为53.88，无缺勤记录的学生平均分为60.24；本三学生中有缺勤记录的学生平均分为53.09，无缺勤记录的学生平均分为59.86；本一和本三有缺勤记录的学生成绩均低于总体平均分，缺勤学生的不及格率分别为55.56％、81.82％。这可能有两个原因：(1)学习成绩与学习态度有关；(2)考试成绩与听课效果有关。

2.4　宿舍环境与考试成绩

同一宿舍的学生，一般有着相近的生活习惯和作息时间，彼此对学习的态度也会互相影响。河北工业大学因为按大类专业招生，二年级下学期再分专业，而分班后宿舍不变，因此参加考试的学生住的比较分散。但统计结果也表明，有的宿舍不及格率达到80％，同时也有宿舍平均分在70分以上，分数最低的学生也考了60分，因此宿舍学风太差会影响所有的宿舍成员，而一个积极的学习氛围也同样影响所有宿舍成员。

2.5　上课座位与考试成绩

经过成绩统计，发现河北工业大学经常坐前排学生的平均分高于经常坐后排学生的平均分。以本三为例，前者平均分为60.15，远远超过后者的平均分50.55。可见上课时所坐的位置对听课的效果有较大的影响。一般来讲，前排距离老师比较近，视听都很清楚。另外，距离老师比较近注意力会相对更集中。相反，坐在后排很容易走神，行动比较自由，很容易说话或玩手机等。

3　考试成绩影响因素分析

为了更好的研究教学情况，设计了针对课堂教学和期末考试的调查问卷。共设计了16个问题，包括了出勤、课堂表现、作业、对考试的看法以及学习态度等方面。共发放问卷133份，分发给所有学习该课程并参与考试的学生，收回有效问卷132份。对回收问卷统计后，结合考试成绩的统计分析和平时与学生的交流情况，认为影响考试成绩的因素如下。

3.1　考核知识点是否明确

调查结果显示，60.61％的学生认为考题难，仅有一个学生认为考题简单。多数认为考前未划重点对自己影响大，61.36％认为复习的没有考，20.45％的学生感觉不适应题型，还有一部分学生认为好多题会做，但答错了。83.33％都认为考前划重点比较好，有53.79％的学生认为划重点可以促进学习，支持划重点的学生里有相当一部分认为划重点仅为了方便考试，而不是为了真正学到知识。

3.2　学生的学习重点

由考试结果来看，学生对考查基本概念的题得分率都比较高，而对于知识的扩展与运用方面的题型得分相对较差。显示学生在学习中更多的是机械地记忆，欠缺理解或者思考各个知识点之间的联系。也许很大程度上只是想单纯的应付考试，没有想过要扎实地掌握重点知识和基本方法。

3.3　学生的学习态度

成绩统计结果显示学习态度在很大程度上影响考试成绩。调查结果显示有14.39％的学生上课喜欢坐后排，但是认为坐后排更有利于学习的只有4.55％。51.02％的学生坐在后排的理由仅仅是因为心里舒服或是可以自由支配时间。竟有44.70％的学生认为上课时自由出入教室、随意接电话等行为是可以接受的。另外，只有45.45％的学生上课会做笔记，48.48％的学生只是在老师强调会考的情况下才会记下来，还有一小部分人上课什么都不带，也根本不做笔记。

3.4　学生的学习兴趣

学生对多数课程知识不感兴趣，因此对课程的重视程度和学习的主动性直接影响学习效果。14.39％的学生很不支持老师要求出勤，15.91％的学生会缺勤或迟到。理由多种多样：很多学生认为理论知识实际中用不着：有学生认为只有土木技术类课程才是重要课程；还有部分同学只有在教师讲实际项目经历时才能聚精会神。非常有趣的是，这些学生也认为项目风险管理对于从事项目管理工作非常重要。

4　结论

通过对考试成绩和问卷调查结果的统计分析，发现以下问题：教师和学生对课程知识的认知存在较大差别，学生的学习情况与教师的期望存在较大差距，教师的授课与学生的期望存在较大差异。这些问题导致教师的“教”与学生的“学”未能有机结合。针对以上问题，课程改进的思路是：(1)明确课程定位，加强课程重要性的认知。工程管理专业的课程体系由管理学、经济学、法学和土木工程学四类课程构成，这是专业特色，许多课程知识对于就业也许不能产生“立竿见影”的效果，但对于学生综合能力的提升具有长期的影响。非土木工程类课程的重要性，教师必须说得明白，讲的透彻，只有学生感知到了，才能产生兴趣。(2)端正学生的学习态度，加强自学能力培养。教师端正“教”的态度是学生端正“学”的态度的前提，对自己和学生严格要求，本着教有所成的原则，采用灵活多变的教学方式，增加课下阅读推荐量，并明确考前不划重点的闭卷考试方式，引导学生自学的同时促使学生深入认识本课程。及时批改课下作业，通过充分讨论，提高学生对知识的运用能力。鼓励学生大胆质疑，在师生的相互学习与探讨中，把新旧知识融会贯通。(3)突出知识点和考核重点，明确学生的学习目标。在列出每章学习目标的基础上，在课程开始时向学生发放教学计划和课程考试大纲，加强师生互动沟通，结合课程知识体系，调整和优化授课内容，将知识模块化。(4)逐步实现完全的案例式教学模式。这就要求任课教师认真设计教学过程，从问题提出的方式、解决的过程到结论的形成与讨论深化，将知识融入到其中，增强课程的趣味性，激发学生的学习兴趣。在教学过程中，老师要注重发挥学生的主体地位，布置开放性问题，发掘学生学习的主动性，鼓励他们思考和自我求解。

参考文献

[1]孙剑米.谈考试成绩分析[J].统计教育，1999，(6)：29-30.

[2]刘战芳.高校应重视学生考试成绩的分析与反馈[J].安徽警官职业学院学报，2007，(5)：79-80.

[3]陈国敏，肖新莉，李月英.留学生系统解剖学考试成绩综合分析[J].山西医科大学学报(基础医学教育版)，2010，12(9)：939-942.

个人考试成绩分析总结范文第3篇

关键词:分析系统;诊断方法;科学测量方法

中图分类号:TP311文献标识码:A文章编号:1009-3044(2009)36-10280-03

The Exploitation on Students' Score Quality Analysis

SHEN Jian, YE Fu-jun

(Zhejiang University of Media & Communications, School of Film & Television Art, Hangzhou 310018, China)

Abstract: The paper builds an analytical system on the students' score quality part and paper analysis part, and makes a diagnostic classification on students' score using tree, so that teachers can grasp the structural problems in what students have learned more accurately. Consequently, it can have some directive functions on education in the future. It can provides measurable scientific basis for adjusting the teaching content in a timely manner and improving the quality of teaching.

Key words: analytical system; diagnostic method; scientific measurement

考试作为一种教育测量的术语,是对教学效果最直接的测量,其公正性、权威性、有效性是毋需置疑的。为使考试科学化,必须以教育测量为基础,具体地说,教育测量就是研究考试从命题、阅卷、分析到评价等一系列工作的全过程。它从教育学的微观范畴,以客观的定量分析代替传统考试方法的主观分析,为测量和考试提供了测量工具以及评价工具的理论和模式。

学生考试是对学生掌握这门课的情况的综合全面的考察,它能够反映出学生学习这门课的整体状况以及教师授课的情况以及教学效果,故很有必要对其进行分析。现在学校考试结束后,虽要求任课老师写考试质量分析表,但究其效果,还是流于形式,还只是停留在完成工作任务而已,对被测试主体学生而言,考完及格就结束,对教学主体教师而言,带着主观分析的结论写完分析表,交上试卷也就结束,至于学生真正的学习问题所在,对日后的教学的指导意义,教学内容是否合适,是非需要调整,这些都没进行科学性的深究,即使是对成绩结果显然非正态分布的情形也是如此。长期以往,势必对教学发展和教学效果产生影响,对学生的学习效果也将产生影响。由此,本人就考试质量分析进行了研究,并建立了相应的成绩质量分析系统。

1 考试成绩质量分析系统模型

整个质量分析系统分为两大模块:成绩分析模块和试卷分析模块,如图1所示。

本文的成绩质量分析系统,是建立在目前我校的试卷统一采用新的试卷格式的前提下,每份试卷都有各大题的得分栏,这也为我们进行成绩的分析带来了简便和实用性,因为我们的成绩分析模块是建立在学生对学科的不同类型知识的掌握情况进行分析。事实上,若有了这一分析模块后,教师日后在出卷时完全可以把自己的出卷思路稍作调整,从而经过分析,就能得到学生在哪一类型的知识掌握有欠缺,为日后教学内容和时间安排上进行适当调整起到一定的指导作用。

系统主要包括学生成绩输入模块、班级总分成绩分析、分类成绩分析、分类成绩类型结论、试卷质量分析等模块,各模块的功能如下:

学生成绩输入模块包括两部分,一部分是按照各类型知识的得分进行输入,另一部分是按照总分进行输入。

班级总分成绩分析模块是对班级的平均分、最高分、最低分、及格率、不及格率、标准差、偏度、峰度、总分是否正态分布情况进行分析,并列出学生所处班级的情况,可打印输出上述列表。

分类成绩分析模块是对不同类型的知识进行标准差、偏度、峰度、总分是否符合正态分布情况进行分析,从而判断出哪种类型的成绩偏差最大,以便于日后的教学内容进行调整。

分类成绩类型结论模块是对各类成绩的直方图进行分类并诊断,采用决策树,对其直方图分类归属,最后得出相应的诊断结论。

试卷质量分析模块将对试卷进行各项指标的分析。若学生的成绩在上述分析的基础上,成绩分布程非正态,则可对不同类型的得分情况进行更细致的分析,可输入不同能力的每一组中的学生各道试题的分数,计算试卷的难度、区分度、信度、效度各个数量指标,从而确定试卷的有效性和可信度,当然,也可只对各类型的得分情况进行分析,同时,若是正态分布的学生成绩,也可进行相应的分析。

2 成绩分析运用的算法及诊断性分类

在成绩分析运用中,我们把学生的成绩按其所属的类型的不同分为理论知识型、简单应用型、综合应用型三大类,对它们进行分析的同时,都和总分的分析情况相比较,以便于比较出哪类知识和总分的偏差较大,具体的算法公式简要举例如下:

对成绩的正态性分析:

设

注:n表示学生人数,xi为第i个学生成绩。把学生成绩进行分类,每隔10分划为一个区间,记为(ai-1,ai],i=1,2,…,n。令fi表示频数,i=1,2,…,n,建立频数表。皮尔逊非参数检验取公式如下:

其中r为区间数。

,i=1,2,…,n。

在上述基础上,我们分析了学生成绩的不同能力直方图与正态分布图之间的比较,由于直方图的结果往往和正态分布会有一定的差别,而且不同类型反映出来的教学结果也会不同,故对结果直方图进行分类,而且分类的判别点也会不同,故采用了决策树对学生的成绩直方图进行诊断性分类,并把其分为正态型、右偏型、左偏型、孤岛型、双岛型、多岛型六类。分类图形如图2所示。

对不同的诊断类型结果会反映出不同的情况,一般而言,在六种类型的分类上我们主要会有如下的判断:

正态型:近似于正态分布,中间高、两边低、左右基本对称,则反映教学及考试环节正常;

右偏型:峰偏在正态型的右边,大多数学生成绩较好,则反映教学质量好,且学生学习态度及效果佳,或者试题较易;

左偏型:峰偏在正态型的左边,大多数学生成绩较低,则反映教学质量低,且学生学习态度及效果不佳,或者试题较难;

孤岛型:有一部分的分布在高分段或低分段脱离整体的正态分布,则说明大部分学生学习情况正常,少部分学生特别优异或特别弱,特别弱的学生要特别关注;

双岛型:在低分段和高分段各形成一个近似正态的分布形态,则学生两极分化严重,教师在教学上要注意两头兼顾;

多岛型:成绩形态波段较多,形态异常,则考试成绩异常。

只有成绩的分布结果还不能准确说明问题,因为学生的成绩的情况还与试卷的难度、可信度有直接关系,为确保上述的诊断是在较为可信的条件下进行的,我们还要对试卷的试题难度、区分度、信度、效度等衡量试卷质量的指标进行测算,具体算法如下:

试题难度是指试题得分率,其计算公式如下:

其中Ki为第i题得分,。

其中xli表示第l人的第i题得分。当pi

区分度是衡量测验题目质量的数量性指标,也是衡量考生掌握各类知识能力的指标。区分度好的题,好学生得高分,客观公正,偶然因素较少。计算区分度采用极差相关法,其计算公式如下所示:

中xli表示第l人的第i题得分,yli表示第l人的第i题满分,n表示参加考试人数,rl表示第l人的极差相关,且|rl|≤1。|rl|越大表示区分能力越强,反之越弱。

信度指测验的可靠程度。记xi为第i个学生奇数题号小题得分之和,yi为第i个学生偶数题号小题得分之和,则n个学生信度计算公式如下:

rxx表示信度,0.8≤rxx

效度是反映测验结果的有效性或正确性。计算公式如下:

其中r为试题总数,Di为第i题区分度, Hi为高分组前27%的学生第i题所得的平均分数,Li为低分组后27%的学生第i题所得的平均分数,Ki为第i题满分。当rxy

3 成绩分析系统的应用

在具体实践运用中,对我校05级管理专业的90名学生的《高等数学》学科进行了运用。在成绩录入后,对学生的各类型的分布形态图进行了演示,并进行了诊断性分类,如下图所示,是对学生的理论知识型的成绩分布图,图形的各项指标进行诊断,属于正态型。

通过对上述不同类型的知识的成绩分析,教师可以较为准确的把握住学生在知识结构上的情况,若成绩有偏差,到底是哪一方面的知识有欠缺,则教师就可以有的放矢的进行查漏补缺,从而避免学生的重复性学习,提高学生的学习效率,也提高了教师的教学质量,若在正态分布的情况下,还可以有针对性地对两端20%的学生进行因材施教。

学生成绩的科学量化的分析系统的建立,不仅适用于我们所采用的样本的班级专业,事实上,它适用于所有的学生。更重要的是,在科学分析的前提下,进行了较为准确的诊断性分类,让我们在繁杂的数据中看到内在的问题,这也是考试分析所能做到的,为教学者,也为管理者提供了一定的可靠的数据分析结果。

参考文献:

[1] 张敏强.教育测量学[M].北京:人民教育出版社,1998:108-109.

个人考试成绩分析总结范文第4篇

关键词：SPSS；统计；难度；区分度；信度；效度

中图分类号：G642文献标识码：A文章编号：1009-3044（2017）17-0121-03

试卷作为考试的一个重要载体，是测评学生学习成绩的工具，是教学质量检验的重要手段，因而教学质量评估管理中越来越重视试卷分析，试卷质量的分析结果客观地向教与学双方提供了反馈信息，进而实现评价教育目的的实现、教学效果的好坏等一系列质量要素，今后，应该成为教学工作中重要的常规环节之一。

1SPSS软件简介

SPSS软件是StatisticalPackagefortheSocialsciences英文名称的首字母缩写，即“社会科学统计软件包”，它是目前世界上常用的三大统计分析软件（SAS、SPSS及SYSTAT）之一，是世界上最早采用图形菜单驱动界面的统计软件，其界面友好、功能强大和操作简便，能方便地从其他数据库中读入数据。

SPSS是一款功能强大的教育统计软件，既可以进行基本数据的统计分析，还可以进行各种推断和检验统计。

2试卷质量分析应用实例

下面数据以安徽大学公共基础课程—《程序设计基础VB》的期末考试成绩为样本，利用SPSS软件分析说明考试质量分析的模式和各项指标。

2.1试卷基本结构

本试卷（满分100分），由两部分组成：客观性试题与主观性试题，其中客观性试题共A分，占X%，主观性试题共B分，占Y%。具体情况见表1。

填写试卷基本结构可以发现，题量尚可，试卷题型不够丰富，填空题可以细化为一般填空和程序计算填空，客观性试题一般强调知识点考察，常见类型为：单项选择题、多项选择题、判断题和简单填空题，而主观性试题则根据学科的不同，一般设有复杂填空题、简答题、问答题、论述题和计算题等题型。

2.2考试分析指标的定量分析

2.2.1成绩数据的录入与处理

1）定义变量并输入数据

这是直接方法。启动SPSS软件后会启动Statistics数据编辑器界面，通过單击VariableView标签进人变量名编辑窗口，在Name（名称）下注明学号、姓名、各题型、总分、平时成绩和班级代码。其中，各题型、总分、平时成绩和班级代码均设置为：Numeric（数值）类型，Decimals（小数点长度）定义为0，其余各项使用默认。

第二步，选择数据视图，开始输入数据：从第一行第一列起直接输入相关数据，这样，每行输入一个学生的记录，各列输入数据为一个某种题型的成绩，最后一列是班级代码等。

最后保存扩展名为sav格式的数据文件。

2）直接导人外部数据，更改数据类型

为了更好地对数据进行共享，SPSS还可以快速打开和编辑其他格式的文件，可直接导入操作的数据文件包括：MicrosoftExcel文件（*.xls）、SAS、dBase、Stata等格式。

具体的操作步骤为：依次单击FileOpenData，此时要在文件类型下拉菜单中选择AllFiles，在出现的全部文件列表中找到关联文件双击，在弹出对话框内选中其中的Read复选框（此项设置为把表格中的第一行作为变量名导人，否则第一行将作为数据导入），单击OK按钮后会打开DataEditor界面，就能显示出刚才导人的Excel文件内容。随后，也可依次单击FileOpenSave（Saveas），将当前数据存为其他格式的文件，比如sav格式，方便下次使用。

本文实例数据先对考试系统自动生成的xls文件格式进行数据导入，然后对变量属性作了适当修改，如图1、2所示。

2.2.2成绩统计的基本描述性分析指标

成绩统计分析的基本描述性指标主要有：学生总数、实考人数、最高分、最低分、各等级的人数分布及百分比、均值与标准差、成绩分布图等，相应的描述性统计量包括最小值（Mini-mllm）、最大值（Maximum）、频数（Frequency）、均值（Mean）、标准差（Std.）、偏度（Skewness）和峰度（Kurtosis）等。这些指标均要求按班级对试卷成绩及总评成绩进行分析。其中，均值用来描述数据集中趋势，标准差强调数据的变异性，即数据的差异量数，进而反映数据全貌。而对称、偏斜及分布陡缓程度等数据分布的结构形态及特征则由频数、偏度和峰度用来描述。

1）卷面成绩的集中和离散数据统计

打开录入后的数据表，依次单击AnalyzeDescriptiveSta-tisticsFrequencies，出现频数对话框，导入要建立频数分布表和直方图的项目，同时选上Minimum、Maximum、Mean、Std.devi-ation、Skewness和Kurtosis等参数，得到表1。

依次单击菜单AnalyzeDescriptiveStatisficsFre-quenciesChartsHisto-gramsWithnormalcurve，显示出分数段分布图和直方图。直方图如图3所示。

一般而言，学生成绩标准差在满分的5%-10%以内属于正常。从图表中得到的统计值可以发现：①本次考试的两个班的离散程度均较大，表明学生成绩离散度太大，可能是试题的问题，也有可能是学生水平的两极分化比较严重；②学生成绩基本呈正态分布；③考生总分偏度值为-0.138和-0.648，依据偏度在数据分析中的意义，本次测试数据显示：考生所得总分相对集中于平均分左侧，即大部分考生成绩小于平均分值；④在峰度的计算中，计算结果σ<0，可知在学生成绩的正态分布图有比正态分布更长的尾部，不过盯为较小负值说明，考生成绩在平均分附近的集中度虽低于标准正态曲线，但也差别不大；⑤标准差1≥10，差异较大。但是结合对总分的直方图的观察，可以发现：低分段考生的成绩与平均分的差距较大，这是造成即使大多数考生的总分集中于平均分附近，最后标准差数值仍较大的主要原因。

2）难度指标分析P

对于课程考试来讲，保持合适难度是保证试卷质量的前提。

观测得出：总试题难度大概在0.6-0.8之间，难度值中等偏低，试题适中，相对较难。

3）区分度指标分析D

区分度（Discrimination）是指测验题目对学业水平不同的学生的区分程度或鉴别能力。区分度作为评价试题质量、筛选试题的主要指标与依据，是测验是否有效的“指示器”。该指标对于选拔性考试如高考，竞赛尤为重要。具有良好区分度的测验，实际水平高的被试应得高分，水平低的被试应得低分。区分度与难度有一定关系。

在工具软件环境下，我们一般求出总分与每个试题得分间的积差相关系数作为试题的区分度，可以采用皮尔逊（Pearson）相关分析来对试题进行分析，步骤为：AnalyzeCorrelateBi-variate，在弹出的BivariateCorrelations对话框中选择各种题型和总分进人Variables，然后在CorrelationCoefficients中点击Spearman，完成后得到了各个题目的区分度。如表5所示：

从表中数据看出，由于三种题型的Sig.（2-tailed）：p=0.000<α=0.01，相关系数值达到了0.01显著性水平，表示试题的区分功能显著。

4）信度指标分析

信度（Reliabilitv）用来反映考生稳定水平可靠性，即测验能否真实反映学生水平程度的数量化指标，是测验的必要条件。常用的有重测信度、复本信度、同质性信度、荷伊特信度和评分者信度等。

因为影响测验水平的因素有很多，导致信度的计算方法也不同，实际使用何种信度要依据考试目的和性质而定，从而选择其中一种或几种。

由于高等教育测验中绝大多数混合了客观题和主观题，所以SPSS软件中一般采用克隆巴赫（Cronbach）α系数计算信度，取值0.5左右即可达标。这种计算方法是由Cronbach于1951年提出的，不要求測验题目必须是记分型也能计算任何测验的内部一致性系数。

在工具软件环境下，依次运行：AnalysisScaleReli-abilityAnalysis，出现对话框，从中选择所有题型和总分，在Items框的Model项目中单击选择Alpha模型，并选中Scaleifitemdeleted复选框，计算出该试卷的信度系数Alpha=0.757。如表6所示：

通常Cronbach仅系数的值在0和l之间。如果Alpha系数不超过0.6，一般认为内部一致信度不足；达到0.7-0.8时表示量表具有相当的信度，达0.8-0.9时说明量表信度非常好。对上机测试来说，信度Alpha=0.757相对信度较高；一般来说，增加试题的数量；保持所有试题的难度接近正态分布；努力提高试题的区分度；严格监考和按评分标准给分均可以提高信度。

5）效度分析

效度（Validity）是指试卷准确地测量了考试目的的欲测内容的多少，多大程度上效检了所要测定的功能或达到其测量目的。

具体地讲，就是覆盖面和权重在教学大纲范围内的完成情况，体现考试能力水平和反映教学大纲完成的情况有效程度。

公认的效度分类方法是将效度分为内容效度、结构效度、构想效度和效标关联效度。确定使用何种效度要根据测验目的而定。常用的效度检验方法是：效标关联效度法，这种方法首先是寻求一种可靠的效标，然后求出测试结果与效标的相关系数，该相关系数则为效标关联效度。

在工具软件环境下，依次单击：AnalyzeCorrelateBi-variate，选择总分和平时成绩字段，随后在相关系数（Correla-tionCoefficients）中选择Pearson，计算数据如表7所示。

2.3试卷质量控制的定性综合分析

1）结合统计数据，进行定性评价

对试卷质量分析时的定性评价应有如下几个方面内容：一是题量和题型；二是试卷语言的表述是否明确和准确（如参考答案是否正确，试卷内容是否有重复或是对后继题目有提示等，专有名词表述是否准确，选择答案设计是否均衡、排列是否科学，）；三是试卷内容的难易度；四是试卷的内容效度—覆盖面问题；五是教学重点的突出程度。

2）结合教学实践，进行教学反思

建立一个长久稳定的指标体系。通过长期分析这些指标，可以更好地客观地指导我们的教学改革。

检验课程设置的合理性。这些可以通过多因素变量的综合横向和纵向比较。比如同一课程不同专业的学生的成绩是否有差异，进而分专业更合理地优化我们的课程安排。再比如通过长期比较同一课程不同授课教师的成绩数据，可以分析出教师之间的差异，进而去了解他们授课方法的不同之处，取长补短，促进教师的经验交流和快速成长。

个人考试成绩分析总结范文第5篇

关键词：临床医学;有机化学;分析;思考

中图分类号：G642.41 文献标志码：A 文章编号：1674-9324（2016）43-0200-02

《医用有机化学》是临床医学课程体系中的重要组成部分，是医学基础课程。医用有机化学课程教学既是对中学基础教育和大学医科学生教学的衔接，也是医科大学生学习习惯的培养和后期课程教学奠定基础。期末考试起到评价教学质量的作用，通过对期末考试成绩的分析找出教学中存在的问题，为改进教学方法和手段、提高教学质量提供参考依据。本文通过分析我校临床医学专业的《医用有机化学》自2010年以来的期末考试成绩，寻找存在的教学问题，为教师改进教学方法、调整教学内容、提高教学质量提供一定依据。

一、材料与方法

1.资料来源。本院2009～2014级五年制本科临床医学专业学生共899人，以陆阳、刘俊义主编，人民卫生出版社出版的《有机化学》（第8版）为教材。2013年，为适应新形势下教育教学改革的要求，为响应教育部MOOC新政策的号召，我校将有机化学授课学时由64学时降为48学时，其余学时以辅导和网络课程学习为主。

2.命题方式。根据三峡大教学大纲要求，由授课教师命题两套，随机抽取一套作为期末试卷，考试形式为闭卷笔试时间100分钟，满分100分。命名10题（共10分），判断题10题（共10分），单项选择20题（共20分），填空题20题（共20分），鉴别与问答题5题（共25分），推断分析题2题（共15分）。

3.评分方法。为避免教师主观因素对学生成绩评判不同的影响，统一采用阅卷评分标准，以流水线作业方式固定每位教师的阅卷题型，核分总分均采取双人核查制。

4.统计分析方法。为获得准确数据，本文采用数理统计专用软件公司SPSS公司产品“统计产品与服务解决方案”（Statistical Product and Service Solutions，SPSS）软件对学生考试成绩进行了分析比较以及作图。

二、考试成绩统计结构

分析6年学生考试成绩的总体（平均）情况，从卷面各分值得分人数情况及其比率分析，学生成绩频数分析及正态性检验，均分、最低/最高分、不及格人数/不及格率比较，各年成绩分布对比情况，2013年前后成绩分布对比等六方面进行了比较，掌握有机化学考试成绩基本变化趋势，为教师改进教学方法、调整教学内容、提高教学质量奠定了基础。

1.卷面基本情况分析。将6年来所有成绩排序，初步分析卷面成绩及格率。结果发现60分以上人群占绝大多数，占总数的66.4%;均分60.4分，最高成绩97分，最低仅7分;不及格人数较多达302人，不及格率较高为33.6%。进一步比较各年面均分、最低分、最高分及不及格率。对比卷面均分，2012年最好68.4分，2014年最低57.5;对比最低分，2010年最好23分，2015年最低仅7分;对比最高分，2012年最好97分，2011年最低仅86分;对比卷面成绩不及格率，2012年最低为23.5%，2014年最高53.6%。各年卷面成绩基本分析结果表明，授课教师对学生学习情况总体把握较好，学生总体学习状况尚可。但是仍然存在一些问题，如学生成绩差距较大，各年成绩存在一定波动等。

2.学生成绩频数分析及正态性检验。将6年来所有学生的总体成绩的分布情况进行分析，以SPSS软件做了频数分布图（图1）。以单样本k-s检验法检验全体学生成绩是否正态分布，根据P值是否大于0.05进行确定。结果表明，p=0.002。统计结果表明，学生成绩并不呈正态分布。

3.各年成绩分布对比情况。为进一步确定各年成绩变化趋势，做了成绩分布曲线比较，见图2。结果表明，考试基本情况比较稳定，各年得分基本接近。以2011年最好，2014年最差，其顺序为2011>2013>2010≈2012>2015>2014。其中，2014年和2015年高分者比率明显减少。

4.2013年前后成绩分布对比。为进一步确定成绩变化是否和培养方案改革有关，比较2013年前后各3年的成绩分布曲线。结果表明，2013年前较为稳定，2013年后考试成绩波动较大，2014和2015两年成绩滑坡较为明显;2013年前考试成绩确实好于2013年后，其高分者比率明显较多，且60分以下者明显较少。

三、教学思考

考试成绩是检验教学质量、寻找教学问题的重要方式和手段。通过对考试成绩的分析，能够达到寻找教学薄弱环节、总结经验、改进教学、把握授课重点、提高命题技巧的目的[1]。为强化教学质量，我们统一了试卷题型题量及分值;为保证阅卷质量及公平性，采用了流水线阅卷方式;为了掌握教学情况，教师每学期都必须对考试成绩进行分析。这些都是对有机化学考试管理工作做出的规范化、标准化、科学化的基本要求，是推动教师客观掌握学生学习效果、评价教学水平、促进教学质量的重要手段。随着现代化教学手段的日益丰富，授课从简单的黑板粉笔发展到现在的PBL式教学、混合式教学、反转课堂、网络课程、慕课等丰富多彩的教学方式，极大地促进了教育教学水平的提高。因此，我们提出“将学生的时间还给学生”，目的是保障学生课堂外学习的时间，进而修改了2013年的培养方案。但近2年学生成绩明显下滑，反映这项改革不但没有起到应有的效果，反而导致教学质量的降低。究其原因有以下几方面：一是学生基本素质不一致所致;二是教师对学生自学引导和要求不够;三是学风不严，自学时间过少所致;四是医学生对有机化学不够重视所致;五是教师和学生对新培养方案不适应。为解决上述问题，应在教师授课、学生学习、大学管理等多个环节采取相应措施。就教师而言，应通过改革教学手段增强课堂教学的吸引力[2]，使试题库更加科学、客观、完善，启发学生在思考中学习，培养学生提出问题、分析问题和解决问题的能力。但仅仅是单方面对教师的要求，并不能完全达到提高教学质量的目的，教和学是一体两面的关系，在强调教的同时，更应当强调学生的学，学生应当明确学习的重要性，主动调动自己的学习积极性、主动性，掌握正确、有效的学习方法等。学校也应制定新的合理的管理办法，以提供更好的教和学的软硬件环境，以促进教风、学风的真正好转。只有做好了教学环节中的每一步，才能真正保证教学质量，让学生学有所获，从而培养出优秀的医学人才。

参考文献：

[1]周坤，郭晏华，孙艳涛，等.由期末试卷分析谈提高有机化学教学效果的措施[J].卫生职业教育，2015，33（6）：60-61.

[2]徐正春，陈北光，陈锡沐.关于有机化学课程的成绩分析、问卷调查与思考[J].高等农业教育，2002，4（130）：44-46.

Analysis and Thinking on the Organic Chemistry of Clinical Medicine in Our University

LIU Wei，ZHANG Hong-qi，YU Ling-ling，WANG Ying，HE Yu-min，DENG Gai-gai

（Medical Science College of China Three Gorges University，Yichang，Hubei 443002，China）