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基于学生学业表现数据的统计建模研究开题报告

 2022-01-14 20:49:50  

全文总字数:3644字

1. 研究目的与意义及国内外研究现状

长期以来,以纸笔测验为主的量化评价一直是我国高校对学生学业情况进行评价的主要方式,虽然这种方式追求精确、可量化,强调评价结果的客观、公正,评价过程省时省力、易于操作,但忽视了评价对象的主体性,重结果、轻过程,在强调标准化的同时忽视了学生的个体差异。

学业评价提供的是强有力的信息、洞察力和指导,旨在促进学生的发展。学业评价应注重价值多元,强调沟通、协商;其次,应完善学业评价功能,注重评价内容的全面性;再次,应综合运用质性和量化学业评价方法。

学业评价应体现人本思想,努力促进个体的发展。评价应是为了每一位学生的发展,要从关注个体的处境和需要出发,尊重和体现个体的差异,激发个体的主体精神,以促使每个个体最大限度地实现其自身的价值。

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2. 研究的基本内容

学业评价应该是在自然情境下,采用观察、访谈、记录等方式,收集学生在学习过程中的各种表现材料,对学生的学业成效以及在真实学习情境中的状态、学习态度、情感价值观等各方面进行描述和分析,解释各种教育现象背后所蕴含的深层意义,对学生的学业情况做出尽可能完整全面评价的一种评价方法。

本文主要讨论了拟以全面的方式进行整体性的学业评价,而基于多元的学业评价更为学生提供了新的视角,借鉴统计理论在应用的基础上,借助传统统计分析工具,得出学生学业成绩优异的影响因素之间的关联信息。本文采用UCI网站提供的Student Academic Performance数据集,是关于300名学生的学业成绩评价结果,包括300个样本,22个变量。论文内容安排如下:1、对该数据集的多变量进行分类,在此基础上,做单变量logistic分析,得出数据缺失,对异常点进行检测,构造检验统计量;2、通过SPSS软件对该数据集进行列联表检验,得出相关程度;3、对该数据集做一个简单的统计分析,通过SPSS软件对数据做相关分析、聚类分析,比较聚类结果归类情况与原始数据集是否是对应的,得出判断错误率;4、对该数据集进行判别分类,通过SPSS软件进行多种聚类分析法、Bayes判别法、logistic回归分析方法得出训练集、测试集,进行判别比较;5、对几种统计方法得到的结果进行对比分析,进行总结和分析,得到最后学生学业成绩影响因素之间的关联结果,对学生学业成绩优异规律进行总结;6、根据最终得到的学生学业成绩优异规律,结合教育统计的特点,提出学生学业评价的思路,在传统学生评价的基础上,进行创新和拓展,为课程评价及学业评价提出建议,以此获得更好的收益。

3. 实施方案、进度安排及预期效果

1、本文 实施方案如下:

第一部分首先对论文的研究背景及意义进行了概述,然后概括了近年来国内外对该题的研究现状,最后对本文的创新点进行了阐述。

第二部分介绍了本文研究所用的方法的理论基础,主要包括了列联表检验、相关性分析、聚类分析、bayes判别法、logistic回归分析方法。

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4. 参考文献

[1]付月,史伟.大数据背景下高校学生学业评价改革研究[j].知识经济,2018(20):177-178.

[2]何晓群,刘文卿.应用回归分析(第三版)[m].北京:中国人民大学出版社,2011.

[3]刘声涛.我国高校学业评价的现况和改革对策[j].科教文汇,2011(10):10.

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