浅析目前比较常见的几种学生成绩评价方式

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　　摘 要 作为教育活动的输出性关键环节，学生成绩往往是教育效果的直接评价指标。常见的学生成绩一般为综合成绩，试图全面反映学生的受教育过程以及素质高低，但是却很难反映学校的整体教育质量如何。本文选取了目前集中比较常见的学生成绩评价方式，通过介绍其优劣势，续而反映学生成绩对学生整体素质水平以及学校整体的教学质量的影响。
　　关键词 评价模型 学生成绩 评价方式
　　中图分类号：G424.75 文献标识码：A DOI：10.16400/j.cnki.kjdks.2019.01.083
　　Abstract As a key link in the output of educational activities， student achievement is often a direct evaluation indicator of educational effectiveness. Common student achievement is generally a comprehensive score， trying to fully reflect the student's educational process and quality， but it is difficult to reflect the overall quality of the school's education. This paper selects the current more common evaluation methods of student achievement， and introduces its advantages and disadvantages， and continues to reflect the impact of student achievement on the overall quality of students and the overall quality of teaching.
　　Keywords evaluation model； student performance； evaluation methods
　　在传统的学生成绩评价或者分析中，我们一般将学生的期末考试成绩作为最主要的衡量学生成绩优劣以及对课程学习情况优良与否的判别标准。不过，随着近几年各高校重视学生综合素质培养、创新创业能力培养而进行的课程改革、学生综合评价改革等等，学生成绩已经不再仅仅是一纸试卷能够体现的了。那么学生综合成绩的分析，可以使用的方法也越来越多。下面介绍几种常用的科学、客观的数学模型：
　　1 层次分析法
　　层次分析法出现于20世纪70年代，由美国的 T.L.Saaty提出。层次分析法是一种多目标决策分析，也是一种综合分析法，难得的将定性与定量两种传统的分析方法结合在一起，通过将处理事务的经验（主观判断）和数学分析结合。层次分析法能有效分析目标准则体系层次间的非序列层次关系，从而分析出目标对象的体系层次非序列关系。
　　层次分析法的优势在于简洁、实用，又具有实用性，其不仅运用于学生综合成绩分析， 还广泛运用于城市规划管理等等方面。
　　2 模糊分析法
　　模糊分析主要是在模糊数学的基础上建立发展的一种常用分析法，通过模糊关系合成的原理，运用隶属度去描述差异的过渡状态，这种方法对一些边界不清、不容易定量的因素，又要做一些定量而需要综合分析非常可行。对比一些层级复杂的分析体系，模糊分析法（模糊综合评价）更能有效的对事物指标以及差异性进行描述与分析。
　　3 集对分析法
　　集对分析是与80年代末期正式提出的一种不确定性理论，这是建立在60年代时由赵克勤提出的“集合理论运用在自然辩证法”的理论。集对理论提出以来，除了近年被运用于学生综合成绩分析中，也广泛运用于其他领域之中。集对理论的运用比较复杂，也第一次将事物的不确定性以及确定性作为一个体系加以处理。
　　4 灰色理论分析
　　灰色分析理论作为一种数学分析（多因素分析）方法，经常用于经济领域，其以各种因素的样本数据为基础用“灰色关联”来描述各因素之间关系的强弱、大小以及次序。如果样本（因素）数据反映的因素变化（大小、方向、速率）基本一致则表示关联度大；如果样本（因素）数据反映的因素变化（大小、方向、速率）不同则表示关联度小。灰色关联之所以运用广泛也是因为在一众传统分析方法中，灰色关联分析法对于样本数据的要求不像其他分析方法那样高，并且计算也相对简单，应用普及上较容易。
　　5 数据包络分析法
　　数据包络分析是在“相对效率“的基础上发展而来的，由美国数学家库伯与查恩斯提出，是一种新型的系统分析方法。此种分析方法常用语多投入多产出函数。
　　将不同的数学模型綜合运用，可以提高在评价上的准确性，从多种角度进行分析最终得出综合性结论。
　　6 模糊分析法
　　人们在认识复杂问题上往往具有片面性，可通过两两元素的比较去构造模糊一致的判断举证。这种方法可以反映一种思维的一致性，省去其中很多复杂计算。如果运用多层次的模糊分析法去构建学生综合成绩的评价指标体系和评价模型，建立同层级的指标权重去判断矩阵并进行权重计算，同事也计算指标隶属度，对指标进行无量纲化处理，得到学生成绩的最终综合评价值。
　　7 改进的模糊分析法
　　改进之后的模糊分析法更符合人的思维逻辑习惯，形式更简单，由其来度量各元素之间比较关系更为合理更为简洁，同时，由优先判断矩阵改造满足了一致性的条件，就省去了一致性检验的环节了。运用三标度法去确定指标对评价学生成绩的影响程度，将模糊一致矩阵引入层次分析，然后再进行迭代，提高权重的计算准确度。 　　8 层次分析法和灰色关联分析结合
　　将两种分析方法结合起来能减小其中某一种分析法的主管影响，也可以在模型中体现指标间重要程度对评价结果的影响。如果运用这种结合式的方法，可以得出一种确定各指标权重的新方法。
　　9 集对分析与层级分析结合
　　这种结合方法将集对分析中的同异反分析和层次分析运用至评价分析的体系之中，通过动态模型的建立分析，将不确定因素造成的干扰纳入考虑因子中，可以较为全面的统一处理定性与定量指标。
　　在学生成绩的综合评价中引入各类数学摸型已经是常见的方法了，量化定性指标，从而量化整个指标体系，使得我们最终的评价结果能尽量摈除主观因素。
　　10评价高校学生成绩的数学模型
　　前文提到了美国学者T.L.Satty提出了层次分析法，层次分析法在运用于评价学生的素质时，按照学校的教学特点，分析其科目的层次结构，形成层级分明的评价结构。层次分析法中，将人的思维层次化、数量化，用数学方法为分析、评价、决策提供定量分析依据。运用和这种方法可以构建评价学生成绩的层次结构：
　　如此结构中，学生评价为第一层级，德智体美育为第二层级，各种理论、知识、课程类别等为第三层级，第三层级之下变为第四层级，第四层级可以是具体的课程、科目。学生成绩便在第四层级中的课程中，一般来书欧式一个百分制的成绩，而各门课程之间的考核内容过于计分结构也不一样，这是由于课程特点不同决定的，比如理论课程采用命题考试，创新创业课程采用课程报告、计划书等来评定成绩。与此同时，这里的层次结构也不是固定的，对不同的学校，层次结构的分支可根据实际情况进行调整，例如采用专家讨论法，根据学校的实际情况，调节结构，使得层级分支更加合理。
　　运用层次分析法进行系统给分析一般分为四个步骤，第一步，要把目标对象层次化，根据问题的整体性质与要达到的总体目标，将问题分解为指标因素，尤其是可量的指标，并且按照因素之间的相互关联以及影响和隶属关系，将各种因素按照不同层级、层次进行组合，构建层次分析模型。第二步，根据各指标因素的重要性进行量化。第三步，将每个层次的因素进行重要性次序数值的确定，并进行一致性检验，如若通不过，则要进行矩阵修改，直到通过一致性检验；第四步，计算各因素对于目标对象的权重排序，并制定相對的决策。
　　在采用层次分析法的时候，同一层级中的各项成绩对上一级指标的贡献程度是不一样的，这就是因为权重的不同。对于工科院校来说，第二层级的指标德智体美育四个指标，可以按照0.2、0.5、0.2、0.2的权重进行分配，艺术院校则按照0.2、0.2、0.3、0.3的权重进行分配，总成绩则按照加权平均计算。
　　层次分析法主要是其层次结构安排要合理，成对比较的逆称阵要准确，这就要求对具体问题的调查一定要细致。权系数的计算量比较大，但是一旦求得出来，便能在范围内适用。
　　具体用一个例子说明层次分析对于学生成绩综合评价的运用。假设我们对三级指标中的各项指标已经做好的“最重要” 、“很重要”、“重要”、“稍重要”、“不重要”，然后在计算出指标权重。假设学生A，经过老师和同学们的打分，打分如表1：
　　将各项指标的得分数与其相对权重相乘，得到学生A的分数为84.8。采用此种方法对学生进行综合评价，简单便捷，又在一定范围之内空了人为因素，提高分析的客观真实性。
　　由于科目的不同以及每个时间段（学期）的不一致，每次考试的难易程度都是不一样的，其区分度也存在差异，一定程度上影响了不同基础的学生在考试中的发挥也完全不一样，而学生的潜力，尤其是优秀的学生的进步空间与其他学生的进步空间完全不一样等因素的影响，建立了多层次综合分析法全面评价学生综合成绩
　　在其中，有一点是笔者希望提到的，对于一些有连续性的课程，比如大学英语、高等数学，为了客观评价学生的能力同时也鼓励学生学习的热情与积极性，那么学生的分数就不是作为评价其学生成绩的唯一标准，要综合考虑本学期成绩以及相对于上学期的进步分数进行综合分析，并将第一学期的分数作为评价其成绩的评价分数。
　　在对学生成绩进行评价时，学生的可增分区间越小，增分难度就越大，反之则增分难度越小。
　　参考文献
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