C6应用数据分析模型(信息技术2.0作业).docx

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C6应用数据分析模型

实现由“预设性教学”向“生成性教学”的转变

2016年12月3日上午，北京中科院附属实验学校英语老师孟欣在中南大学铁道学院大礼堂作了中学英语创新课例示范，孟欣展示了自己利用智能化同步教学平台对学生学习情况的数据统计分析结果，参考智能作文批改工具提供的作文修改建议，针对学生预习和作业当中出现的薄弱环节，有针对性地改进课程设计。

平台能对教师的教学结果和学生的学习行为进行记录、存储、统计、分析和预测；教师可以根据所得数据调整教学思路、教学设计以及教学方法，准确的数据分析可以极大节省教师时间，学生在智能平台上的学习结果，可以得到及时反馈，教师也可以及时发现学生在学习中普遍存在的问题，改进下一步教学。

让课堂教学从“预设性教学”向“生成性教学”转变。

在持续反馈和不断调整的过程中，教师可以对学生进行连续测评，分析学生学习行为及学习方式的变化，为教师后续教学提供课程设计参考，使课堂教学管理从经验型向数据型、智能型、科学型转变，从以课堂和教材为中心实现以学生完成教育目标任务为中心转变，从统一教学标准的工厂化模式向基于学生能力的个性化教学转变。

学生成绩分析模型

正确地、科学的评价学生的学习状况对于学校的教学工作至关重要，它是学生认识自己的前提条件，是激励学生努力学习不断进步的动力，同时也是教师培养学生的参照基础。

然而，现行的评价方式单纯的根据“绝对分数”评价学生的学习状况，忽略了基础条件的差异；只对基础条件较好的学生起到促进作用，对基础条件相对薄弱的学生很难起到鼓励作用。

例如我们要分析58名学生连续四个学期的综合成绩。

我们要做到以下三点：

1.根据附件数据，对这些学生的整体情况进行分析说明；

2.根据附件数据，采用两种及以上方法，全面、客观、合理的评价这些学生的学习状况；

3.根据不同的评价方法，预测这些学生后两个学期的学习情况。

问题的分析：

1、首先我们通过原始数据可以做出其基本的统计量和直方图。

考虑到在学生成绩评价中会收到试卷难度等因素的影响。

所以必须得构造转化函数将所给的成绩进行标准化使得标准化后的成绩能够满足统一的正态分布曲线，去除了试卷难度对于学生的影响。

2、在学生整体成绩评估中，我们可以分析学生成绩平均值和稳定度的关系、分析学生成绩段人数、分析学生整体进步度、分析基础成绩对于总成绩的影响。

3、对于构造模型对学生学习状况进行合理有效的评估，我们