巧用回归分析监控教学质量与预测高考

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1、考试研究●教育测量与评价巧用回归分析监控教学质量与预测高考韩裕娜高凌飚【摘要】高中必修课是对所有高中生的基本要求。通过回归分析，可以建立起高考与必修课水平测试之间的关系模型，计算出每一位学生、每一所学校从必修课水平测试到高考这段时间内的进步情况，科学地进行教学质量监控，进而粗略预计下届学生参加高考可能达到的成绩区间。【关键词】必修课；回归分析；监控教学质量；预测高考【中图分类号】G632.474【文献标识码】A【文章编号】1674-1536（2008）11-0040-03高中必修课是对所有高中生的基本要求，是高高考成绩之间存在线性相关，则高考成绩y高考与中教

2、学最重要的组成部分。经过这一阶段的教学之水平测试成绩x水平之间的关系可以表示为：y高考=后，学生需要了解自己学习的效果，反思存在的问ax水平+b。其中，a和b为常数，通过统计分析我们可题，预测可能达到的学习水平，以明确未来发展的方以把这两个常数找出来。对应于每一个x水平的值，向；教师需要诊断教学中存在的问题以改进教学；学我们都可以找到相应的y高考值。这样一来，我们就校需要检测课程实施的效果以改进课程管理；社会、可以利用回归方程预测高考的期望成绩。家长需要了解学校的办学水平和学生的学业水平。由于新课程实施后的高考以必修课内容为主要由上观之，对高中必修课进行检测

3、是必要的，它可以的测试对象，学生经过必修课的学习基本上奠定了为各方提供教学情况的可靠资料。高考的知识基础，掌握了相关学科的基本能力，而为此，从2005年开始，教育部《普通高中新课程且，水平测试的目标要求与高考的目标要求在本质学生学业成绩评价研究》项目组开始进行高中必修上是一致的，因而必修课水平测试的成绩与高考成课测试的研究活动，在广州、佛山、东莞等地举行了绩应该存在着高度的线性相关关系。事实也证实了高中必修课的学业水平测试（以下简称“水平测这一点。2005年11月，佛山市顺德区和禅城区的高试”）。该测试具有三个方面的功能：第一，检查学生二学生参加了必修课水平

4、测试，他们在2007年6月经过必修课学习后达到的水平，帮助学生建构学科参加了高考。项目组根据这批考生的两次考试成绩，知识结构；第二，诊断教学中存在的问题，为选修阶计算得到两次测试的语文科相关系数为0.454，数学段的教学作准备；第三，预测学生在高考中可能达到科（文）的相关系数为0.429，数学科（理）的相关系数的成绩水平。前两方面的功能是显而易见的，第三为0.450，英语科的相关系数为0.608，语数英三科总项功能也是大家所关心的。通过大量的研究和实践，分（文）的相关系数为0.680，语数英三科总分（理）的本文认为，通过回归分析，我们完全可以建立起高考相关系

5、数为0.693。由于此次高考是在必修课水平与水平测试之间的关系模型，计算出每一位同学、每测试施测一年半后才进行的，因而上述相关系数都一所学校从水平测试到高考这段时间内的进步情是比较客观的，尤其是语数英三科总分（理）的相关况，科学地进行教学质量监控，进而粗略地预计下届系数高达0.693。因此，我们认为，通过统计分析确学生将来参加高考可能达到的成绩区间。定上述回归方程是可行的。例如，在研究2005年英语必修课水平测试和一、建立线性回归方程2007年英语高考成绩的关系时，我们分别以各考生如果两组数据存在一定的线性相关，则这英语必修课水平测试成绩和高考英语成绩为横坐

6、标种关系可以近似地用一个线性方程来表达，称和纵坐标画点，如图1所示。我们可以发现，两次成之为回归方程。比如说，如果必修课水平测试与绩呈现高度线性相关，表现在大部分点均匀地分散本文为教育部重点研究项目《普通高中新课程学生学业成绩评价研究》的研究成果之一。韩裕娜/华南师范大学基础教育课程研究中心教师，博士生，研究方向为计量心理学。（广州510631）高凌飚/华南师范大学教授，博士生导师。402008年11月●考试研究教巧用回归分析监控教学质量与预测高考育测量在中间那条线（图1中有上中下三条线）周围。该线试成绩与高考成绩之间的关系不可能是简单的线性与基本展示了英语

7、必修课水平测试成绩和高考英语成关系，由线性方程y高考=ax水平+b计算得到的高考期评价绩的关系，我们称之为两者的回归直线，对应的回归望成绩与考生的实际高考成绩未必一致。加上水平方程为：测试和高考本身都存在测量误差，因此，我们需要在y高考＝37.887+0.790x水平回归方程的基础上加一个反映估计误差的区间，以此来估计学生的高考可能达到的成绩。在回归分析英语高考中，“估计标准误（S）”这一概念就是用来表示估计误160.00差的。当统计数据呈正态分布时，考生的实际高考140.00成绩落在区间［y高考－S，y高考＋S］的概率是68％，而落120.00在区间［y－

8、1.9S，y＋1.9S］的概率是95％。一般情高考高