基于成绩分析的教学管理模式的探索

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1、基于成绩分析的教学管理模式的探索　　[摘要]以理工类学生高考数学成绩和高等数学课程成绩数据统计为基础，分析高考成绩对于大学学习成绩的影响和相关程度。以数据为依托，分析目前天津大学仁爱学院理工类学生的学习状况，并从教学管理角度分析其存在的问题，最后从专业介绍、学生管理、教学模式改善三个方面提出改进对策和建议。　　[关键词]成绩分析教学管理仁爱学院　　自2009年至2011年，全国高考考生数连年下降，2009年全国高考考生共计1020万人，2011年全国高考考生数已降至933万人。全国各高校在招生工作中，竞争十分激烈。在这种社会形势下，天津大学仁爱学院由于其不断的发展和被

2、社会、考生的认可，自2006至2011年，招生人数稳步增加。学生人数的不断增多给教学管理带来了巨大的压力和考验，同时也出现了很多以往从未出现过的问题。本文从2010级理工类学生高考数学成绩和入学后高等数学课程成绩入手，分析目前学生的学习状况，存在的问题，并从教学管理角度提出改进的对策建议。　　一、研究方法及内容　　本文主要是以数据分析作为基础，阐述理工类学生入学后的学习状况。数据分析过程主要运用“MicrosoftOfficeExcel2003软件”，通过相关系数方式进行数据统计，以此分析高考成绩与入学后成绩的关系。　　相关系数是用一个指标来表明现象间相互依存关系的密

3、切程度，是变量之间关联程度的指标。相关系数的值恒介于-1与+1之间。相关系数越高时，表示两变量的关联程度越高；值越低时，表示两变量的关联程度越低。　　二、学生数学学习的基本状况分析　　刚进入大学的学生都憧憬着美好的大学生活，满怀自己对于未来的远大理想。但是随着时间的推移、周围环境的变化、管理的放松，一些学生仍然坚守着自己的梦想，努力拼搏；而有些学生则逐渐松散，不思学业，成绩下滑。其中也包括很多原本高考成绩较高、入学名次靠前的学生。为了更准确的了解学生入学成绩对于大学期间学习成绩的影响程度大小以及在教学管理过程中，如何更加合理的组织教学以提高学生的学习的积极性，本文重点

4、调查了2010级理工类1548名学生高考数学成绩和入学后高等数学成绩，并进行统计分析，以期能从中掌握学生的学习状况，从而总结归纳出教学管理工作存在的问题以及提出改进意见。　　（一）典型案例分析　　2010级理工类学生中，存在着两种极端现象，一种是高考数学成绩优异，而进入大学后高等数学成绩急剧下降；另一种高考成绩并不理想，而大学期间通过自己的努力，高等数学成绩进步明显，成绩优异。如表2-1所示。　　从表2-1可以看出，在退步明显的学生名单中，最为明显的是学号为6010207435的学生，高考数学在满分为150分的基础上，成绩达到124分，可见这名学生学习基础还是比较好的

5、，但是进入大学后，第一年两个学期的高等数学考试平均成绩只有47.5分。相反，在进步明显的学生名单中，进步幅度最大的是学号为6010208063的学生，高考数学仅44分，通过自己的努力学习高等数学成绩达到了93.5分，进步显著。　　尽管这些名单仅是典型的实例，但从一个侧面也反应出了学生在学习中存在的问题。为了更加全面的了解2010级理工类学生在高考数学成绩和高等数学课程成绩之间是否存在相关联系，以及针对高等数学成绩不同生源地、不同性别、不同专业学生之间是否存在显著差异，本文从多个方面进行了数据统计分析。　　（二）高考数学成绩与高等数学成绩基本情况统计　　通过对2010级

6、理工类1548名学生成绩进行描述统计，得到两组数据的基本情况，如表2-2所示。　　标准差在概率统计中最常使用作为统计分布程度上的测量。标准差值大，代表大部分数值和其平均值之间差异较大；标准差值小，代表这些数值较接近平均值。方差用来度量随机变量和其均值之间的偏离程度。方差越大，说明数据的波动越大，越不稳定。　　通过表2-2中，标准差和方差两组数据，可以看出高考数学成绩与高等数学成绩在成绩的波动情况上，还是存在一定差异的。高考数学成绩波动较小，数值相对集中，高数成绩波动性较大，不太集中。由此可以分析，学生在入学后，高等数学学习成绩差别比较大，数值较分散。　　（三）高考数学

7、成绩与高数成绩相关性分析　　高考成绩的高低对大学学习成绩的影响有多大？相关性有多大？这个问题不能仅通过几个典型案例就能一览而论，应当通过对学生成绩进行统计分析，以得到结论。表2-3，显示的是高考成绩与高等数学成绩的一组对比数据。　　由表2-3可以看出，高考数学成绩各分数段学生的高等数学成绩并没有明显的差异，平均最高成绩与最低成绩仅相差17分，而且高考数学成绩120分以上的学生成绩与高考成绩60分的学生，高等数学课程的成绩差别也不明显。　　运用相关系数的功能，对高考成绩、大学期间第一学年两个学期高等数学课程平时成绩、期末成绩进行了相关性分析。统计结果如