摘要：學生成績可以直接反映學生的學習結果，因此很多高校十分注重對學生綜合成績的分析，但常規(guī)使用的成績分析模型的學生綜合成績數(shù)據(jù)分析性能較差，無法準確地對學生的綜合成績進行評價，基于此，文章對 Python語言下的綜合成績分析模型進行設計。首先根據(jù)相關性變量分析綜合成績因子，在Python語言下結合得到的成績因子和相應評估策略設計分析模型，根據(jù)成績項目評估集確定模型參數(shù)，優(yōu)化分析性能，完成綜合成績分析模型的設計。最后通過實驗結果表明，設計模型的學生綜合成績分析性能較好。

關鍵詞：Python語言;綜合成績分析模型;因子變量;教學評價;成績分析

中圖分類號：TP391 ? ? ?文獻標識碼：A

文章編號：1009-3044（2022）05-0082-03

在一定程度上，學生的綜合成績能夠反映學生的學習狀態(tài)，是對學生一段時期學習效果的評價。在綜合成績分析的過程中，由于科目眾多，每個科目的情況不同，因此各個科目的成績分析與評估頻率有所差異[1]。但總體而言，任何科目都存在一個共性的問題，即對課堂表現(xiàn)的考核成績較多，而競賽考核頻度較低。在這種情況下，影響學生綜合成績評價的因素有很多，這就導致對學生的綜合成績進行評價是一個復雜的動態(tài)過程。另外，對于當前的綜合成績評價而言，綜合成績分析是一個不可回避的重點問題，然而學生綜合成績中存在大量信息，例如，有記錄學生作業(yè)和考試的時間和分數(shù)，有討論次數(shù)和準確性的記錄，也有教師上課表現(xiàn)的數(shù)據(jù)。這些數(shù)據(jù)不僅種類繁多，數(shù)量也巨大。這些信息會干擾綜合成績評價的準確程度，而傳統(tǒng)方法難以對無效信息進行剔除，為提升學生綜合成績評價準確度，本文利用Python語言設計了一種新的綜合成績分析模型，以在獲取數(shù)據(jù)后，根據(jù)多維多粒度分析模型進行自動分析，從而更好地解決以上問題。

1 Python語言下的綜合成績分析模型設計

1.1 綜合成績因子分析

在學生的綜合學習成績中往往存在一些具有相關性的因子，對綜合成績的相關變量產(chǎn)生各種影響，為此需要對綜合成績因子進行分析[2]。成績因子變量并非原始變量的簡單取舍，而是一種新的綜合，而且成績因子變量之間沒有線性關系。一般而言，因子分析的核心問題有兩個：一是如何構造因子變量;二是如何對因子變量進行命名解釋。現(xiàn)如今，可以將綜合成績因子設定為各種競賽項目[3]。由于學生綜合成績中的競賽項目主要有全國比賽、省級比賽、市級比賽和校級比賽等，在不同類型的比賽過后，會根據(jù)成績對學生的等級和學習質(zhì)量進行確定，可以說比賽成績是對學生知識或技能的肯定，但過多的數(shù)據(jù)對實現(xiàn)成績的高效管理產(chǎn)生了阻礙，這就必須通過各種方法得到學生在網(wǎng)絡教學中的全過程數(shù)據(jù)，并在綜合成績因子的基礎上，對相關數(shù)據(jù)進行分類評估。為了實現(xiàn)這一目的，本研究提出了Python語言下的綜合成績分析模型，以更好地獲取數(shù)據(jù)，并對這種潛在能力因子進行統(tǒng)計。此外，如果不能使用統(tǒng)一的標準進行計算，則很難提升綜合評估質(zhì)量，而該模型設計了一個能夠讀取學生情況的功能，可以將讀取到的數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化為綜合學習成績，并以雷達圖的形式表示出來。這種模型充分考慮了評價結果的多維性和顆粒性，提供直觀的數(shù)據(jù)依據(jù)，使學校能夠直觀地對學生進行評價，并進行因材施教，有利于實現(xiàn)學生的全面發(fā)展。出于對以上種種因素的考慮，本文對Python語言下的綜合成績分析模型進行了設計。

1.2 基于Python語言設計分析模型

Python語言以其簡單性、可讀性和可擴展性特別適合數(shù)據(jù)挖掘應用程序的開發(fā)和設計，因此受到程序員的青睞。為實現(xiàn)對學生綜合成績的評價，本程序使用了Pickle 庫、Numpy 庫以及 Matplotlib 庫進行分析[4]。而且在當前信息技術不斷發(fā)展的當下，大多數(shù)學生的成績已經(jīng)可以用數(shù)字化技術進行管理。因此在讀取數(shù)據(jù)時，需要刪除空格和多余的列，并對學科名稱進行組織并讀取學生的成績。為了給后續(xù)的學科選擇和數(shù)據(jù)分析提供有效的數(shù)據(jù)，因此可以在該模型中按照既定日期的順序，對學生的各科成績進行疊加，并依據(jù)多元化職能論，對學生的綜合能力進行分析。而且為了實現(xiàn)設計模型的靈活操作，該模型的評估策略可以根據(jù)實際情況進行動態(tài)調(diào)整，針對網(wǎng)絡教學的特點，采用不同的計算方法。例如，百分制一般用于考試，是一種相對穩(wěn)定的、被廣泛認可的計算方法，但是不同學科有不同的特點，這就導致百分制無法對所有學科進行有效評價，而針對這些問題，該模型簡單易讀且可擴展，擁有多套測評方式，能夠?qū)崿F(xiàn)學校學生綜合成績的快速直接的評價，并根據(jù)學生特點進行個性化教育，選拔合適的人才。

另外，網(wǎng)絡教學在選定評價標準時，要根據(jù)國家的教育方針確定實際教學的方向[5]。因此在評價方案的制定過程中需要建立健全的制度，而設計模型中的評價體系的建立以客觀性為原則，在評價執(zhí)行過程中設置各項指標，并對獲取的數(shù)據(jù)來源進行客觀分析，能夠記錄下反映學生綜合素質(zhì)的數(shù)據(jù)，因此可以更真實、全面地反映學生的實際情況，從而促進學生德、智、體、審美等方面的全面發(fā)展。

1.3 確定模型參數(shù)

Python語言下的綜合成績分析模型，對學生成績多因子變量的特點進行了充分考量，從而對學生的綜合成績進行評估，可以實現(xiàn)對網(wǎng)絡教學中不同學生、不同成績的有效評估。

由于存在在相同時期或者不同時期相同的成績被重視的程度不同等問題，本文用C表示評估項目集，項目中包括考試成績、作業(yè)的完成情況、課堂的表現(xiàn)情況，比賽的成績和社交活動情況等，評估項目集C如公式（1）所示。

[C=cs1cs2...csicsi+1csi+2...csjcsj+1csj+2...cskcsk+1csk+2...csl] ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? （1）

上式中，至[csi]表示各類考試成績，[csi+1]至[csj]表示作業(yè)完成情況，[csj+1]至[csk]表示課堂表現(xiàn)情況，[csk+1]至[csl] 表示比賽成績。

把考試結果直接量化，看起來會更加直接和公平。但是在這個過程中很多方法主要考慮考試指標，而其他指標用來修正并量化。這種方法具有很大的隨意性，且考試成績分值占的權重比較大，適合應試，無法對學生的綜合成績進行全面評價。而設計模型在分析過程中對學生的課堂表現(xiàn)也進行綜合打分，例如，學生是否按時到課堂學習，能否按老師要求積極完成教學任務，會不會控制自己不違反課堂紀律，能不能保證學習的質(zhì)和量。該模型會將以上對學生的表揚或批評信息都記錄、存儲在后臺數(shù)據(jù)庫中。在進行綜合處理分析后，呈現(xiàn)在老師和學生面前，不僅方便快捷，而且能夠保證數(shù)據(jù)不會遺漏。

此外，作業(yè)成績也是學生綜合成績的重要組成部分，可以及時驗證學生的學習情況，進而為不同的學生提供個性化服務。當老師批改完作業(yè)時，客觀題可以自動批改，而主觀題則需要老師自動批改，教師審核的分數(shù)、評語等信息將存儲在系統(tǒng)數(shù)據(jù)庫中。學生隨時隨地都能看到詳細的作業(yè)評閱，方便找到學生學習時的易錯點和難點著重學習，加強記憶，鞏固學習效果。而且學生在課堂上回答教師提出的問題，并對回答情況的數(shù)據(jù)進行記錄，可以便于以后翻看，不僅可以實現(xiàn)對學生綜合成績進行有效評價，還可以為學生找到自己知識薄弱點提供必要的數(shù)據(jù)支持。

2 實驗

2.1 實驗數(shù)據(jù)準備

為了驗證本文設計的綜合成績分析模型的有效性，需要設計實驗進行驗證。選取某學校的3146位同學的成績，使用本文設計的綜合成績分析模型進行分析，將A、B、C、D四個科目的成績作為實驗數(shù)據(jù)，分別使用本文設計的分析模型和傳統(tǒng)的文獻[1]分析模型對該學校同學的成績進行分析。在驗證兩模型性能的過程中，本文選擇查全率和查準率對模型的分析性能進行描述和評價。查全率[R]和查準率[P]的計算公式如公式（2）所示：

[R=TPTP+FNP=TPTP+FP] ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? （2）

上式（2）中，[TP]表示該校學生成績中被挖掘出的成績項集與真實項集均為頻繁項集的數(shù)量，[FN]表示被挖掘出的成績項集為非頻繁項集的數(shù)量，[FP]表示被挖掘出的成績項集非頻繁項集的數(shù)量。但是在同一分析過程中，查全率和查準率是互相制約的，因此單獨對比這兩個指標無法直觀看出分析模型的性能。因此引入F1值對兩指標進行綜合衡量，F(xiàn)1值的計算公式如下：

[F1=2RPR+P] ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? （3）

在得到查全率與查準率的值之后，計算出F1的值，F(xiàn)1的值越大，則證明模型分析性能越好。在以上的實驗數(shù)據(jù)和評估指標下，分別使用本文設計的模型和傳統(tǒng)模型進行分析，統(tǒng)計模型分析結果，分別計算出兩種模型的F1值并進行對比。

2.2 實驗結果

在以上的實驗環(huán)境中，得到在不同評價閾值情況下兩種分析模型的F1值結果，如表1所示。

從表1的數(shù)據(jù)可以看出，本文設計的分析模型在不同閾值下，F(xiàn)1的值都高于傳統(tǒng)模型，這證明了本文設計的模型在綜合成績分析過程中的性能優(yōu)于原有模型。

3 結束語

本文利用了Python語言，設計了一種綜合分析模型，該模型由六個部分組成：項目集、等級、得分、班級內(nèi)等級的計算方法、班級內(nèi)等級的計算權重和聚類分析方法，在對數(shù)據(jù)進行有效篩選和清理后，對學生綜合成績分數(shù)進行分類、分級以及調(diào)整和整合。最后，對模型中參數(shù)的生成進行了描述。該模型考慮了學生的綜合素質(zhì)，有利于學生的全面發(fā)展。而且從綜合評價系統(tǒng)中我們可以查看學生對每個評價分類的結果，而且學生在進入自己的評估界面后，也可以看到已經(jīng)分類完畢的評估項目集。換句話說，這種模型充分考慮了教學過程中獲得結果的多維和多粒度特征，通過對教師的權限權重和參數(shù)進行修改，以在原始數(shù)據(jù)的結果不變的基礎上，合理顯示分數(shù)的變化。總而言之，本文設計的綜合評價模型是一個客觀評價學生綜合素質(zhì)的模型，評估的重點可以根據(jù)用戶的管理重點，結合同學的實際情況進行調(diào)整。而且本文還進行了案例分析，以證明設計模型的可行性。但由于學生成績和評價方式都在不斷變化過程中，在接下來的研究過程中，還需要對其進行深入分析和驗證。

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【通聯(lián)編輯：張薇】

收稿日期：2021-06-20

基金項目：河南省職業(yè)教育教學改革研究項目：職業(yè)院校計算機課程理實一體化教學模式探究（編號：ZJB15105）

作者簡介：蘇文瑾（1986—），女，河南鞏義人，講師，學士，研究方向為大數(shù)據(jù)。