数学建模论文-基于综合成绩的学生学习状况评价体系.doc

高教社杯全国大学生数学建模竞赛 承 诺 书 我们仔细阅读了中国大学生数学建模竞赛的竞赛规则. 我们完全明白，在竞赛开始后参赛队员不能以任何方式（包括电话、电子邮件、网上咨询等）与队外的任何人（包括指导教师）研究、讨论与赛题有关的问题。 我们知道，抄袭别人的成果是违反竞赛规则的, 如果引用别人的成果或其他公开的资料（包括网上查到的资料），必须按照规定的参考文献的表述方式在正文引用处和参考文献中明确列出。 我们郑重承诺，严格遵守竞赛规则，以保证竞赛的公正、公平性。如有违反竞赛规则的行为，我们将受到严肃处理。 我们参赛选择的题号是（从A/B/C/D中选择一项填写）： 我们的参赛报名号为（如果赛区设置报名号的话）： 所属学校（请填写完整的全名）： 参赛队员 (打印并签名) ：1. 2. 3. 指导教师或指导教师组负责人 (打印并签名)： 日期： 年 月 日 赛区评阅编号（由赛区组委会评阅前进行编号）： 高教社杯全国大学生数学建模竞赛 编 号 专 用 页 赛区评阅编号（由赛区组委会评阅前进行编号）： 赛区评阅记录（可供赛区评阅时使用）： 评 阅 人 评 分 备 注 全国统一编号（由赛区组委会送交全国前编号）： 全国评阅编号（由全国组委会评阅前进行编号）： 基于综合成绩的学生学习状况评价体系 摘要 评价学生学习状况的能激励优秀学生努力学习取得更好的成绩，同时鼓励基础相对薄弱的学生树立信心，不断进步。因此正确评价学生学习状况十分重要。 针对问题一，我们对612名学生四个学期的综合成绩进行整体分析。应用三个评价标准：测验的及格率、各个分数段人数，离散程度。分别从学期的独立和综合两个方面对这些学生的整体情况进行分析说明 针对问题二，我们对每个学生四个学期的综合成绩进行对比评价，建立了三种评价模型： 标准分模型：在试卷的不同情况下，我们引入标准分，从而消除了客观事物的影响，使结果准确。 进步度评价模型：由于学生基础知识的不同，在对学生评价时，为鼓励学生进步，我们引入进步度评价模型。 综合评价模型: 结合综合成绩和进步度评价，建立综合评价模型，得到较全面、公平的学习状况排名。 最后综合比较这三个模型，我们发现综合评价模型是最全面、最科学的评价模型，这个模型得到的结果可以作为我们最终评价的定量结果。同时标准分模型可以反映评价对象的平均水平，进步度模型可以反映评价对象的进步水平 ，综合得出学生的整体水平。 针对问题三，我们采用两个预测模型： 时间序列预测模：由于学生的成绩是一个随时间变化的变量，前面时间的成绩影响后面时间的成绩，因此我们算出不同学期之间的相关系数作为时间序列的权值，采用时间序列预测模型得到了第五、六学期的预测结果。 BP神经网络模型：首先我们将1，2，3，4学期的标准分、每个学生四学期标准分的方差作以及评价对学生的影响为神经网络预测的评价指标，然后选取样本对神经网络进行训练，最后将训练好的网络实现第5学期的预测。并可依次类推预测出第6学期及以后成绩。 通过这两个预测模型的结果，发现学生的总体水平有所提升，说明这两个模型的预测是有效的，合理的。并且通过这两个模型的比较，我们发现用后者得到的预测结果更加接近实际情况。 关键字： 进步度 标准分 时间序列预测 BP神经网络  一、问题重述 评价学生学习状况的目的是激励优秀学生努力学习取得更好的成绩，同时鼓励基础相对薄弱的学生树立信心，不断进步。 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。 现有612名学生连续四个学期的综合成绩。 1.请根据已给数据，对这些学生的整体情况进行分析说明； 2.请根据已给数据，采用两种及以上方法，