用Excel管理中职学生成绩

管理学生的考试成绩是教师教学工作的重要一环,本文借助Excel提供的强大数据处理能力,对学生的考试成绩进行录入、统计、分析及查询,以利提高教学成绩和工作效率。     

Excel在学生成绩管理中的应用

成绩管理是教学工作的重要环节，本文利用Excel强大的数据处理功能。对学生的考试成绩进行统计，分析和查询。     

基于GUI的《VB程序》课程成绩分析设计

考试成绩分析是教学工作的重要环节,建立成绩分析的反馈机制,有助于改进教学工作和提高教学质量。该文利用matlab的GUI界面制作了一个成绩分析系统。用菜单和按钮分别实现对该班《VB程序设计》课程学生成绩的最大值、最小值、平均值、标准差、排序、直方图的分析,通过分析,总结影响考试成绩的关键因素。加强学生对课程重要性的认知,促使学生端正学习态度,突出知识点和考核重点,逐步实现完全的案例式教学模式是今后课程教学改进的方向。     

决策树在英语等级考试成绩分析中的应用研究

利用决策树ID3算法对大学生英语等级考试成绩和问卷数据进行分类,并对分类结果进行分析,找出了英语学习中的隐含信息,分析影响大学英语等级考试成绩的主要因素,从而得出通过大学英语等级考试的规则。学生在学习过程中,可以借鉴这些规则,有目的地进行学习;学校在指导教学过程中也可以参考这些规则有针对性地制定教学方案,提高学生的英语等级考试通过率,实现优化教学。     

远程教育考试成绩分析决策树的构造方法

介绍了数据挖掘技术在远程教育学生考试成绩分析上的应用和用ID3算法构造决策树的方法，并结合一组学生考试成绩样本数据，采用决策树分析方法进行了分类，给出了一个远程教育中成功应用数据挖掘的思路和模式。     

Excel在学生成绩管理中的应用

成绩管理是教学工作的重要环节,本文利用Excel强大的数据处理功能,对学生的考试成绩进行统计,分析和查询.     

灵活运用Excel分析学生成绩

考试结束后,通过对学生考试成绩的分析,教师可以对该课程的教学工作进行系统的总结,更好的安排下一阶段的教学工作。该文根据个人经验,介绍了如何灵活运用Excel分析学生成绩的方法与技巧,从而使教学工作变得更加简单、高效。     

Excel在学生成绩管理中的应用

成绩管理是教学工作的重要环节,本文利用Excel强大的数据处理功能,对学生的考试成绩进行统计,分析和查询。     

福建省计算机学会简介

为了从教务管理系统中的英语等级考试成绩中提取影响学生成绩的潜在因素，提出了智能模糊决策树算法。该算法使用粒子群优化算法智能设定模糊决策数算法中的主要参数的值，解决了人工经验设定的盲目性和低效性。实验表明，该算法可以有效预测学生平时成绩与英语等级成绩的关联，为调节教学环节，指导教学提供了有用的参考。     

基于微信小程序的校园服务平台设计与应用

基于微信小程序的校园服务平台是一种为学生和教职工提供校园服务的新型平台。该平台可以提供校园地图、校内活动信息、考试成绩查询、图书借阅、教学评价以及签到管理等功能，方便用户了解校园信息、参与校内活动、管理个人信息等。学生、教职工、学校管理人员都可以通过该平台进行信息交流和管理，提高校园服务质量，为学校的发展提供支持。     

计算机考试成绩的数据挖掘分析

通过对计算机考试系统的科学合理设计,实现对考试成绩的深入分析,更好地考察学生的知识掌握和应用能力以及更好地指导教师教学。     

基于PowerBuilder开发的Windows操作题自动阅卷系统

本文主要研究利用PowerBuilder 9．0开发Windows操作题自动阅卷及成绩分析系统的方法和技巧。通过多次大规模考试测试，验证了本系统的正确性、可靠性、稳定性和灵活性。本系统不仅能极大地提高阅卷速度和准确性，而且通过对考试成绩的分析，能快速了解学生对各知识点掌握的情况，为以后的教学提供决策依据。     

运动生理学PBL教学模式与传统教学模式比较

PBL（Problem-Based Learning）教学模式是以问题为教学基础的教学法,是相对传统以主题导向学习法而言的,目前已经成为 国际上比较流行的一种教学方法。为了评价PBL 教学模式在运动生理学教学中的应用效果,以2011 届沈阳体育学院运动训练专 业60 名学生为对象,随机分成实验组和对照组,每组30人。实验组采用PBL模式教学,对照组采用传统模式教学。在课程结束后, 分别对两组学生的考试成绩进行统计学分析,并用问卷调查方式对教学方法进行评价。结果发现,实验组学生的考试成绩和课程 评价均好于对照组（p＜0.05）。说明PBL模式在运动生理学教学中的效果较好。     

运用SPSS对高职专业课程成绩进行相关分析

SPSS是目前最好的统计分析软件之一,在高职院校学生的考试成绩中利用SPSS强大的统计分析功能对成绩数据进行分析,可以从中了解教师的教学与学生的学习情况以及数学课程与专业课程的关系。     

Moodle二次开发研究之数据挖掘

Moodle 开源教学平台在我国教育领域得到广泛应用,为推动Moodle平台更深层次应用,以Moodle平台Feedback板块为例,结合学生C语言考试成绩,探讨Moodle平台数据的挖掘需求以及相应的挖掘方法。通过建立决策树、将数据规则可视化,探讨影响学生计算机成绩优良的因素,为优化学习、教学提供了科学参考。     

基于均值聚类和决策树算法的学生成绩分析

 针对高职学生的学习情况,采用k-均值聚类算法对学生的考试成绩进行等级划分,再采用R-C4.5算法构造决策树,通过对该决策树提取规则来分析学生各学科成绩和总评成绩的相关性。该方法可以减少决策树中的无意义的分支,挖掘出影响学生总评成绩的主要因素,为任课教师和教学管理人员在制定教学计划、开展教学工作和进行教学评价等方面提供参考。     

基于历史大数据决策树分类的MOOC教学评估方法研究

传统的教学评价是根据受教育者考试成绩得到的终结性考评,这种评价方式容易由于人为因素而产生评价结果的偏差。随着MOOC和大数据应用的兴起,对学生在网络教学环境下的表现进行自动化教学评价已成为可能。文章阐述根据当前移动互联网的大数据模式,使用数据挖掘算法实现基于学生学习行为的评价算法。     

Apriori算法在学生成绩分析中的应用

该文将关联规则的Apriori算法应用于考试系统中,通过对考生各门课程考试成绩的分析,找出课程之间的联系,为教师的教学及学生的努力方向提供指导性意见。     

基于JiTT和Blending Learning理念的“计算机基础”课程教学探索

探讨将JiTT和Blending Learning理念应用于第一门课"计算机基础"的教学方法,提出融合多种教学手段,设计两套学习资源,并根据学生的实际情况及时调整教学方法。两年的教学实践显示,使用本方法后,学生考试成绩和动手能力都有明显提高,地域间的差异显著缩小。     

大学计算机基础课程考试影响因子分析及应对策略研究

考试成绩分析对提升课程教学质量具有十分重要的作用。文章以大学计算机基础课程为例,从高考的录取分数、学生的生源类别、授课教师的教学水平、学生的应试心理四个方面对"通过性考试"成绩进行统计分析,并从教学模式的改革、高水平教学团队的构建、师生和谐关系的建立三个方面提出课程教学质量提升的应对策略。