综合成绩评定模式

2024-07-07

综合成绩评定模式（精选6篇）

综合成绩评定模式第1篇

考核成绩评定是课堂教学的重要组成内容之一, 对教学的效果、课堂的效率、学生学习的主动性、积极性以及学风都有着非常重要的影响。本课程以微生物检验基础理论知识、快速检测技术和检验实验三部分构成课程结构框架, 分别在三部分中设置不同的考核方式如下表1, 以其在课程学时数较少的有限时间内为学生传授完善的知识体系, 确保理论知识和技能的有效掌握, 并获得较理想的教学效果, 是笔者对教学进行不断改革的追求。

一、以“考勤和提问”方式督促学生形成认真、严谨的学习态度

学生的学习出勤和课堂提问的表现能够间接地反映他们的学习态度。如有的学生上课经常迟到或借故缺勤, 甚至旷课;有的学生虽然每次出勤, 但在上课时, 不专心听老师讲课, 而是看与本课程无关的书, 或者做其他专业课的作业, 可谓“出工不出力”。持这样学习态度的学生, 上课心不在焉, 往往不能正确回答或回答不出老师的课堂提问, 其学习效果可想而知。因此要从考勤和提问中端正学生的学习态度, 出勤包括迟到、缺课 (病假和事假) 、旷课三种行为, 迟到1次扣0.5分, 旷课1次扣1分, 缺课需要病假或事假证明, 病假不扣分, 事假扣0.5分。“提问”以随机提名方式进行, 一个学期每个学生1～2次, 答不出扣1分, 答的不好酌情扣分, 出勤和提问占课程总成绩的10%。全勤、学习态度端正、认真听讲学生得10分。

二、以“随堂作业”形式考察基础理论知识的掌握

占总评权重的10%, 即10分。在教学进行到某一章节或某一部分的结束时, 适时对学生进行相关内容的定时随堂测试, 让学生独立完成。测试题目以知识测试为主, 能力测试为辅, 主要考查学生对于所学理论知识的掌握程度。知识测试题目事先拟好标准答案, 而能力测试题目可是开放性的, 可事先制定答题给分的档次标准随堂测试具有两方面的功能, 一是检测学生的习效果, 促进学生平时的学习;二是对于教学效果的反馈作用, 教师可据测试的情况及时掌握学生的学习情况, 以便及时调整教学的节奏、方法和深度。一般以3～4次为宜, 各次得分相加换算成10分, 再计入总评成绩。

三、以“PPT准备与汇报”形式掌握学科前沿技术

占总评权重的20%, 即20分。本课程的教材为自编教材, 其中大部分内容介绍了微生物快速检测的新技术, 学生分两人一组准备PPT汇报, 学生介绍内容涵盖了“微量多项实验鉴定系统”、“快速自动化微生物检测仪器和设备”、“现代分子生物学和免疫学技术的采用 (包括DNA探针、PCR、DNA芯片、ELESA、免疫荧光技术、放射免疫和全自动免疫诊断系统) ”、“生物传感器”等。通过对不同新技术的精心准备和交流, 学生基本上掌握了这些新技术在微生物检测中的应用。以“PPT准备与汇报”开展教学, 不尽提高了学生的自主学习积极性, 也大大锻炼了学生的语言组织、表达以及交流 (汇报结束, 台下老师、同学提问) 应变能力。

四、以“课程论文撰写”形式培养科研思维

课程论文的撰写需要学生融合贯通微生物检测技术中理论知识和快速检测技术的基础上, 通过指导学生如何查阅和有效利用资料, 并将其转化并形成自己的知识体系。要求学生在学习教材内容以外, 关注学科前沿技术, 开创教学内容新领域教学过程中, 在保证现有国标主要内容和知识体系的前提下, 使学生了解食品微生物学检验学科领域 (目前虽没有放入GB中) 的其他知识及技术和前沿知识及新技术, 并了解获得它们的途径和方法。学生论文有以某种病原菌为例, 介绍对此致病菌的各种检测方法, 也有以某种检测方法为手段, 介绍此方法在不同病原菌中的检测及特点等各种方式展开的综述, 不但锻炼了学生检索文献、利用文献的能力, 开阔了学生视眼, 学习了科研论文的撰写, 培养了学生的科研思维能力。

五、注重实验设计和操作过程, 培养严谨的科学作风和良好的研究思维能力

综合考虑微生物检验的教学特点及实验条件, 以培养学生科学研究的思维方法为目标, 引导学生对实验材料进行选择 (如有些同学选择放置不同天数的牛奶, 也有选择不同货架期的各种食品等) , 对实验内容、步骤等各个环节进行设计, 并自己计算所需要的耗材和玻璃器皿, 树立学生对自己的实验全权负责的信念。在实验条件允许的情况下, 可以扩展学生的实验设计形成研究论文, 因条件不允许的实验内容, 鼓励学生申请校开放实验室项目、学生科研计划项目及大学生创新设计大赛等。建立培养学生学习的长效机制, 学生学完课程后仍然可以充分利用实验室的平台, 独立从事科学研究, 增强学生勇于攀登科学高峰的意识。

另外, 要求学生严格遵守各项注意事项, 仪器、设备、药品、试剂的使用, 甚至包括衣帽、操作姿势、言行、手法、材料处理、善后清洁等都严格按要求进行。通过严格的要求培养学生细腻、严谨的科学作风。

食品微生物检测技术理论内容比较散而繁杂, 难以系统学习和掌握。为此, 教师在授课过程中多穿插如“食物中毒事件”等案例, 激发学生学习兴趣和求知欲望;以学生为主体学习过程中, 引导学生从课内外作业、实验设计、实验操作、结果分析和数据处理、文献查阅、论文撰写、实验报告和PPT准备与汇报答辩等各个环节中得到较为全面的科学研究思维方法和创新思维训练, 将实验教学和科学研究及创新有机地结合起来, 提高学生的综合素质

摘要：通过对食品微生物检测技术课程知识结构框架及考核标准的分析, 建立了一套包含课堂出勤、提问与讨论发言、课内外作业、PPT准备与汇报、课程论文撰写及实验成绩等指标考核评定体系, 充分体现对学生成绩评定的全程性、全面性, 使得评价更为科学、合理和公平, 激发学生的主观能动性, 有利于教学质量和学生综合素质的提高。

综合成绩评定模式第2篇

模糊综合评判法在工程测量实习成绩评定中的应用

针对目前工程测量实习课成绩评定中存在的问题,以模糊数学理论为依据,提出一种科学合理的`评价标准,它利用模糊综合评判方法结合实际实习的指标体系,计算学生的实习成绩.该方法对其他学科的实习成绩的评定也具有一定的参考价值.

作者：孙庆珍李锐任忠斌 SUN Qing-zhen LI Rui REN Zhong-bin 作者单位：孙庆珍,李锐,SUN Qing-zhen,LI Rui(郑州航空工业管理学院,河南,郑州,450015)

任忠斌,REN Zhong-bin(解放军信息工程大学,测绘学院,河南,郑州,450052)

刊名：海洋测绘 ISTIC英文刊名：HYDROGRAPHIC SURVEYING AND CHARTING 年，卷(期)：2008 28(1) 分类号：P205 关键词：工程测量测量实习模糊综合评判法指标体系

高校学生成绩综合评定办法优化研究第3篇

一、高校现行学生成绩综合评定办法述评

学生成绩综合评定是依据学生的课程成绩, 按照一定的评价标准综合评价学生的学习情况, 是高校评定奖学金、评选优秀学生、推荐免试研究生的重要依据。科学的综合评定办法能够客观真实地反映学生的综合学习情况, 反馈教师的教学效果, 也是保证高校评优评先工作公平公正的有效手段。

(一) 高校现行学生成绩综合评定一般做法。

根据国内多所高校教务处网站的资料信息, 以及对在校学生的走访调查, 目前高校学生成绩综合评定的一般做法如下:

1、设定基本限定条件。

一般包括各课程成绩全部及格和体育成绩合格两方面。即要求学生各门课程考试成绩全部及格且体育类课程成绩合格, 如果出现不及格课程或体育类课程不合格, 将采用“一票否决”的方法取消该生评优评先的资格。

2、参评课程一般仅限于必修课。

高校一般将课程区分为必修课和选修课两大类, 在目前的学生成绩综合评定办法中, 参评课程一般仅限于必修课, 而忽略了对选修课成绩的考察。

3、设定单科最低分标准和平均分最低分标准。

一般只对属性为专业课的课程设定“统一”单科最低分标准及平均分最低分标准, 如单科最低分标准80分、平均分最低分标准85分。其中, 对数学有特殊要求的专业, 会单独设置数学类课程的最低分标准;同时对涉外专业的英语成绩一般也会有单独要求, 通常以是否通过大学英语四、六级考试为标准。

4、按总成绩的简单平均分排序。

最终, 将满足上述条件的学生按其课程成绩的简单平均分从高到低排序。

(二) 高校现行学生成绩综合评定办法中存在的不足

1、不同课程成绩设定统一最低分标准, 忽视了各门课程成绩之间的差异。

目前, 高校普遍采用对不同课程成绩设定统一最低分标准确定进入综合评定范围学生的做法, 而这种做法存在着明显的不足。由于不同课程的平均分数往往不同, 甚至有的差异很大, 造成不同课程成绩缺乏可比性, 并且不同课程成绩的离散程度也不同。因此, 设定统一最低分标准, 会使相对简单的课程容易达到最低分标准, 而相对较难的课程却很难达到, 最终成了大多数学生评优评先路上的“拦路虎”。

2、以简单平均分数作为排序依据, 忽视了学生个体间及课程间重要程度的差异。

简单平均分排序是利用学生的平均成绩, 进行简单的综合排名, 进而对学生择优选拔。平均成绩是对学生成绩差异的抽象化, 反映了学生成绩的一般水平和集中趋势。但是, 课程的平均成绩容易受极端值的影响, 从而降低了其在反映学生学习情况方面的代表性, 掩盖了学生之间的个体差异。同时, 对不同的课程成绩进行简单平均, 也忽视了各课程之间重要程度的差异。

3、一般不考虑选修课成绩, 造成学生“重必修、轻选修”。

目前, 高校课程一般分为选修课和必修课。选修课的开设是为了迎合学生的兴趣和需要, 调动学生学习的积极性和主动性, 丰富和完善学生的知识体系。但是, 目前的学生成绩综合评定办法一般不考虑选修课成绩, 造成学生“重必修、轻选修”, 压缩选修课学习时间, 在一定程度上也会影响教师授课的积极性, 影响学生选修课的学习质量, 进而影响到学生素质的全面提高。

二、高校学生成绩综合评定办法的改进

为保证高校学生成绩综合评定工作的合理性和公平性, 克服高校现行学生成绩综合评定办法中所存在的不足, 提出以下改进措施:

(一) 利用课程成绩的位置参数辅助平均数 (均值) , 分别设定不同课程的最低分标准。

为了克服对不同课程成绩设定“统一”最低分标准的不足, 建议利用各门课程成绩的平均数 (均值) 对不同课程成绩分别设定最低分标准, 达到最低分标准的学生才能进入评优评先环节。由于不同类别的高校学生成绩分布特点存在一定程度的差异, 致使部分高校利用课程成绩的平均分数设定最低分标准存在不妥, 此时, 可以利用学生成绩的位置参数辅助均值设定不同课程的最低分标准。中位数、均值、上下四分位数是典型的位置参数。位置参数能够直观地反映出学生成绩分布的基本特征, 其中中位数表示高于或低于该分数的学生人数各占一半, 下四分位数表示有75%的学生课程成绩高于该分数。如果不同课程的均值和方差差异较大, 同时满足多门课程最低分标准的学生人数就会过少, 这时可以根据具体情况和需要, 选用下四分位数对各课程成绩设定最低分标准。若评优评先的名额较少, 可灵活选用“先进平均分”、中位数或上四分位数进行最低分标准的设定。

(二) 参评课程范围扩大到选修课。

为了转变学生“重必修、轻选修”的学习态度, 引导学生全面提高自身素质, 建议将参评课程范围扩大到选修课, 激发学生学习选修课的兴趣, 以及学习的自觉性、积极性和主动性。

(三) 利用综合平

均标准分数进行综合评定。由于各门课程试题难易程度往往不同, 各门课程分数所代表的水平也不同, 造成不同课程的原始分数不可比。为了克服不同课程原始分数不可比的弊端, 建议综合评定时引入课程的标准分数。标准分数是对成绩的无量纲化, 由于消除了规模水平的影响, 在不同课程成绩之间具有较强的可比性。其公式为:

其中:z为标准分数, x为原始分数, μX为该课程的平均分数, σX为该课程成绩的标准差。

学生成绩的标准分数大于零, 说明成绩处于平均成绩之上;标准分数小于零, 说明成绩处于平均成绩之下;标准分数等于零, 说明成绩等于该课程平均成绩。标准分数越大, 说明学生的学习成绩越好。

三、实例分析

(一) 样本选取及数据的预处理。

注:横线表示在该条件下该学生不满足筛选条件

本文以某高校某专业2008级学生大学四年期间的全部课程成绩为样本, 课程成绩均为首次考试成绩, 不包括因不及格而重考或重修的成绩和辅修课成绩。最终得到的样本共有学生54人, 有效考试成绩观测3, 585条, 其中必修课2, 475条、选修课1, 110条。

(二) 学生成绩综合评定过程的改进。

这里将从参评范围、各门课程成绩最低分标准的设定、评定过程中所使用分数三个方面对综合评定办法进行改进, 具体步骤如下:

1、计算各门课程的标准分数。

根据样本数据库, 分别计算每名学生各门课程成绩的标准分数。对于必修课程, 由于同一专业的学生所学课程都相同, 可以在专业内以课程为单位直接计算标准分数;对于选修课, 由于学生是根据自身的兴趣自主地在全校范围内选择, 同一专业的学生所选修的课程存在差异, 因此选修课标准分数要回归到全校中的选修课班级进行计算。

2、依据基本限定条件和各门课程最低分标准, 进行评优评先的资格筛选。

综合考虑样本数据的分布特点, 将基本限定条件设定为各门课程全部及格、体育类课程均合格, 专业必修课成绩最低分标准为各门课程成绩的下四分位数, 其他课程最低分标准为及格线 (60分) 。最终在该专业的54名学生中, 有23名学生满足筛选条件, 可以进入评优评先环节。

3、综合平均标准分数的计算。

根据计算得到的标准分数, 进一步计算进入评优评先环节学生的综合平均标准分数。

(1) 平均标准分数的计算。

根据各门课程的标准分数据, 分别计算各名学生必修课和选修课成绩的平均标准分数。其公式为:

其中:为各门课程的平均标准分数、zi为第i门课程的标准分数、n为课程门次数。

表1为进入评优评先环节的23名学生的必修课和选修课成绩的平均标准分数及排名表。 (表1) 由表1可以看出:在满足基本限定条件和各课程最低分标准的条件下, 编号为115、220、210的学生必修课成绩最好, 编号为111、21、7120的学生必修课成绩较差;编号为227、220、108的学生选修课成绩最好, 编号为209、116的学生选修课成绩较差。

(2) 必修课、选修课平均标准分数的加权综合。

在综合汇总必修课与选修课成绩时, 可以以必修课和选修课的学分比重作为权数。必修课的权数一般为60%～80%, 选修课的权数一般为20%～40%, 但在有特殊需要的情况下, 也可以适当提高必修课成绩的权数。加权综合公式如下:

其中:z軄为综合平均标准分数、f1和f2分别为必修课和选修课的权重、和分别为必修课和选修课的平均标准分数。根据该校该专业学生培养方案中对基本学分的要求, 必修课要求修满100学分, 选修课要求修满30学分, 这里据此计算得到必修课的权数为0.769, 选修课为0.231。表2为含必修课和选修课的综合平均标准分数及排名表。 (表2) 由表2最终的综合评定结果为, 编号为220、115、112的学生综合学习成绩分列前三名。

(三) 改进前、后综合评定结果比较。

注:各科分数线和基本条件均按原始分数设定

表3为改进前、后两种综合评定办法在参选范围、评定分数、基本条件及最低分标准设定等方面的对比表。 (表3) 可以看出, 改进后的综合评定办法将参选范围扩大到了选修课, 使用课程成绩的标准分数作为综合评定的依据, 以各门课程的下四分之一分位数作为最低分标准, 改进了原来统一设定最低分标准的做法。

改进前、后综合评定结果对比表如表4所示。 (表4) 由表4可看出, 改进前、后的综合评定结果存在较大差异。从参评人数看, 改进前最终符合筛选条件的有25人, 而改进后符合筛选条件的人数为23人, 有2人符合改进前的筛选条件, 但并不符合改进后的筛选条件, 也有5人不满足改进前的筛选条件, 但符合改进后的筛选条件。从综合评定排序结果看, 同时入选且综合排名前4名的学生编号分别为220、115、112、108, 但编号为220和115的学生排名出现了互换, 并且在改进后综合排名第五编号为227的学生并不满足改进前的综合评定条件。

为进一步比较改进前、后综合评定结果的差异, 现结合具体的样本数据进行深入分析。从改进前满足条件、改进后不满足条件的学生看, 编号分别为101、110、222、224、225的学生普遍失利在《概率论与数理统计》和《统计学专业导论》两门课程上, 虽然学生分数较高, 有的甚至达到90分以上 (如《统计学专业导论》) , 但由于该门课程学生的总体分数偏高, 致使90多分的高分还没能达到该课程学生成绩的四分之一水平。从改进后满足条件而改进前不满足条件的学生看, 编号为116、215的学生, 分别失利在《市场调查与分析》和《国民经济统计学》两门课程, 虽然学生成绩都不高, 均在80分以下, 但学生成绩都在相应课程的平均成绩之上, 有的甚至超过75%的课程水平。由此可见, 改进后的最低分标准设定方法更加合理, 高校学生成绩综合评定办法在一定程度上得到了优化。

摘要：本文介绍高校现行的学生成绩综合评定一般做法及其存在的不足, 提出相应的改进措施, 并以某高校某专业学生成绩为例, 通过对比分析综合评定办法改进前和改进后的测算结果, 对改进后的综合评定办法的评定效果进行评价。

关键词：学生成绩,综合评定办法,标准分数

参考文献

[1]吴海英, 张杰.学生成绩排名的综合评价模型[J].大学数学, 2006.4.

[2]张玫欣.用标准分数进行考试成绩评价[J].教育探索, 2000.12.

综合成绩评定模式第4篇

近年来,在以职业素质教育为核心的高职教育中,毕业实习工作越来越受到教育部门的重视。教育部在《关于全面提高高等职业教育教学质量的若干意见》中指出“要积极推行与生产劳动和社会实践相结合的学习模式,把工学结合作为高等职业教育人才培养模式改革的重要切入点”、“加强教学评估,完善教学质量保障体系”。高等职业技术教育的职业属性要求高职学生必须具有较强的理论联系实际和综合技能等能力[1]。实习对于高校的学生来是非常重要的,它是区别于课堂教学的另一种学习方式,其重要性不亚于课堂教学,因为职业院校的特点就是要培养出有操作技能的优秀工作人员[2]。以就业为导向,积极做好毕业实习工作,对于树立学生的择业观、提高学生职业能力有着深远的意义[3]。实习教学工作涉及多方面人员的协作,在校内管理方面存在校内指导老师、辅导员和班主任几方共管的情况,因此实习评价管理就显得很重要,对学生毕业实习成绩做出公平、科学的综合评价十分必要。本文基于模糊数学原理,对学生毕业实习成绩进行模糊综合评价,建立一种更接近现实情况、更为合理公平的学生毕业实习成绩综合评价模型。

2模糊综合评价基本原理

模糊综合评价法指的是综合考虑影响某事物的各种因素, 使用模糊统计方法和模糊数学的理论,科学的评价该事物的优劣[4],这是对受多种因素影响的事物做出全面评价的一种有效的多因素评价方法。传统的评价方法都是建立在均点集合论的二值逻辑基础上的,模糊数学方法则将二值逻辑扩展为模糊逻辑,克服传统评价方法评价模糊事物存在的缺陷,对不确定的信息用定量的方法进行处理。

对一个具体的问题进行模糊综合评价分析,采用以下方法和步骤:

1) 将所有影响因素组成因素集U = { u1, u2,…, um},m为因素数;

2) 将综合评价结果组成评价集V = { v1, v2,…, vn},n然为等级数;

3) 建立从U到V的模糊关系R = V × U ,R是一个m × n阶模糊关系矩阵,R(ui,vj)= rij表示因素ui对应评价等级vj的隶属度,其中i =1,2, …,m和j =1,2, …,n;

4) 根据实际情况给出因素集U的模糊权向量A = { a1, a2,…, am};

5) 计算得到模糊综合评价向量并做出模糊决策。在本文的算法中,模糊综合评价向量B由以下公式得到:

其中,,此式中,∨ 表示max算子,∧ 表示min算子,j = 1,2,⋯,n 。即按先取小再取大进行矩阵合成计算,bj表示被评对象对第j个评价等级vj的隶属度;

6) 取,则得出评价等级为vj。

3毕业实习成绩评价模型

根据模糊数学评价原理和评测目标,构建毕业实习成绩综合评价数学模型。

首先根据实际的实习教学要求,选取月报总结完成情况、实习总结完成情况、扩展类任务完成情况、问卷类任务完成情况、评价类任务完成情况、毕业论文完成情况、实习表现作为评价学生的7个评价指标,组成因素集U = { u1, u2,…, u7};其次确定评价集V = { v1, v2,…, v5},评价等级元素分别为优秀、良好、合格、基本合格和不合格;然后利用隶属函数的方法建立模糊关系矩阵R;最后根据各因素权重进行合成运算。根据实际的教学评估经验,建立的隶属函数如下:

将每个学生的成绩代入隶属函数,可以得到一个7 × 5的模糊关系矩阵R。

依据教学侧重点和教学经验设定各因素的权重。在毕业生实习总成绩中,月报总结完成情况的影响度为10%,实习总结完成情况、扩展类任务完成情况、问卷类任务完成情况、评价类任务完成情况的影响度各为5%,毕业论文完成情况的影响度为40%,实习表现的影响度为30%。由此可得到因素集U的模糊权向量A = { a1, a2,…, a7}={0.1,0.05,0.05,0.05,0.05,0.4,0.3},再结合每个学生的成绩评价模糊关系矩阵R,根据上述模型的运算公式可得到每个学生的模糊综合评价向量B,取,即可得出该学生的评价等级为vj。例如b2为最大值,其对应的模糊综合评价等级为v2(即良好)。此外还可以根据需要,将评价向量B进行归一化处理,再通过对评价等级进行赋值获得具体的评估分数。

4模型应用

传统的学生成绩评价只是从原始分数进行区分,而通过模糊综合评价法评定学生成绩可避免仅从原始分区分等级的不合理性。原始总分相同的学生,采用模糊综合评价方法后得到最终的评级等级可能不同。例如有学生甲和学生乙两位同学, 每个因素的成绩和按传统方式计算得到的加权平均成绩如表1,这两人的加权平均成绩都一样。

根据上述隶属函数,学生甲、乙的成绩评价模糊关系矩阵R甲和R乙分别如下:

再根据模型公式可分别计算得到学生甲和乙的模糊综合评价向量B甲和B乙如下:

其中,对于学生甲,最大隶属度为b1=0.49,所以其模糊综合评价等级为v1,即优秀;对于学生乙,最大隶属度为b2=0.53, 所以其模糊评价等级为v2,即良好。通过数据对比和分析可知,加权平均分相同的情况下,在所有高权重因素中整体得分情况较高的学生会显得更加优秀和突出,这样的模糊综合评价体现了所有高权重因素在实习教学中的重要性和均衡性。相比传统的加权平均评定法,模糊综合评价法侧重从高权重因素上整体评估成绩,满足了毕业实习成绩评定中各项因素的权重性和均衡性要求。由于此实例中只需要进行等级评定,不需计算具体的分数,所以不需要对模糊综合评价向量B进行归一化处理,也不需要对评价等级进行赋值。

5结束语

本文基于模糊数学原理,提出了用于毕业实习成绩评定的模糊综合评价模型,使用该模型进行成绩评定,避免了仅从原始加权平均分区分成绩等级的不合理性。实例表明,原始总分相同的学生,在所有高权重因素中整体得分情况较高的学生会显得更加优秀和突出,成绩等级会更高。模糊综合评价法得出的结论有效体现了高权重因素在实习教学中的重要性和均衡性,使整个成绩评定过程更加接近现实情况、更为科学合理。

摘要：毕业实习是高职院校教育的重要环节。毕业实习给了学生提前进入社会实践的机会,使学生在进入实际的社会工作环境后,尽快适应工作,增强竞争力。因此,学生毕业实习成绩的合理评价和科学评定具有十分重要的意义。该文阐述了基于模糊数学原理的学生毕业实习成绩综合评价方法及其模型,建立了评价隶属函数和权向量,对学生毕业实习成绩进行模糊综合评定,使整个成绩评定过程更为科学合理,更接近现实情况。

关键词：高职院校,毕业实习,模糊综合评价,成绩评定

参考文献

[1]马琴.基于Web的高职学院顶岗实习管理系统的设计思考[J].电子世界,2013(22):166.

[2]吕款款.基于.NET的高校实习生信息管理平台设计与实现[D].厦门:厦门大学,2013.

[3]刘伟鑫.基于B/S架构顶岗实习管理平台的设计与实现[D].广州:华南理工大学,2013.

综合成绩评定模式第5篇

关键词：模糊综合评价法,层次分析法,实验教学,会计电算化

高校财会专业人才培养定位在技能型, 这是适应用人单位对财会专业人才的实践能力提出更高要求的一种体现。财会专业实验教学对于培养学生的专业能力、决策能力和创新能力密切相关, 它是理论与实践相结合的重要环节。在实验教学过程中, 成绩评定是至关重要的。做好成绩评定工作, 能够激发学生的学习热情, 提高学生的实务能力和执业水平。这些对于提高教学质量都是具有十分重要的意义。然而传统的成绩评定方法存在诸多的问题, 不能客观公正地评定学生的成绩, 严重的影响了学生的积极性。鉴于财会专业实验教学成绩评价指标的模糊特性, 模糊综合评价法是一种行之有效的方法, 因此本文对模糊综合评价法应用于实验成绩评定进行了有益的探讨。

一、高校财会专业实验教学成绩评定存在的问题

目前, 高校财会专业实验教学成绩评定一般采取以下两种方法:

1. 以实验考核为主的成绩评定法

这种方法一般要求在规定的时间内, 现场独立完成实验, 可信度高、公正易行。但此种方法只注重实验操作能力和实验结果, 忽略了创新能力、协调能力、组织能力的考核, 达不到全面衡量教师的教学效果及学生的学习效果的目的。

2. 以实验报告为主的成绩评定法

这种方法是以实验报告或综述报告作为成绩评定的主要依据, 实验报告能在一定程度上反映学生实验技能和创新能力。但这种方法客观性较差, 任课教师随意性过强, 而且也不能避免抄袭现象, 因此也难以保证成绩评定的公正性。

综上所述, 无论是实验考核法还是实验报告法, 都只强调了结果, 无法有效的进行综合能力的考查。因此财会专业实验教学成绩评定需要改革, 要强化过程的监督考核, 弱化期末考核。但教师也不是不想增加“过程性考核”, 问题是教师对于学生实验过程中不同能力成绩的评定主观性强, 不好量化。往往导致成绩评定的结果不客观。

事实上, 财会专业实验教学成绩评定是一个多层次、多目标的评价问题, 评价涉及的内容较多, 评价指标一般都是定性描述, 有鲜明的模糊特征, 受考评者知识水平、认识能力和个人偏好的直接影响, 很难完全排除人为因素的影响。因此构建一套实验教学量化评定指标体系, 从而使实验教学进行的有效、公平、公正, 这将具有非常重要的意义。针对实验教学成绩评定的多层次、多目标, 以及定性的评价指标的模糊特征, 这正适合应用模糊综合评价法。

二、模糊综合评价法在实验教学成绩评定中的应用

1. 模糊综合评价法的基本原理

模糊综合评价法是借助模糊数学的思想和方法, 对客观世界中一些边界不清、不易量化的事物进行综合评判的一种数学方法。模糊数学诞生于1965年, 其创始人是美国自动控制专家查德 (L.A.Zadeh) 教授。模糊综合评价法是由我国学者汪培庄在20世纪80年代提出的。其基本原理是:首先确定被评价对象的评价因素和评价等级, 然后再构造评判矩阵和确定各个因素的权重, 最后进行模糊合成, 得到模糊评价综合结果, 做出相应决策。模糊综合评价法的特点在于, 对多因素、多层次的复杂问题评判效果比较好, 对被评价对象有唯一的评价值, 不受被评价对象所处对象集合的影响。

2. 模糊综合评价法在实验教学成绩评定中的应用——以会计信息系统实验教学为例

(1) 建立评价指标集

会计信息系统实验教学评价主要考核学生的实际动手能力和学习效果, 要从整个教学情况进行把握和评估, 所以建立实验教学评价的评价指标集就要明确实验教学的目标、评价范围、具体的要求。以用友ERP-U8总账和报表系统为例, 考虑到评价目标、评价范围和具体要求, 要综合考核学生的管理能力、动手能力、合作能力等, 而这些能力又要由相应的具体的实验过程所体现的, 因此有必要设置两层评价指标。相应的一级指标集U={U1, U2, U3, U4, U5}, 分别代表学生管理能力、动手能力、实验结果、实验态度和合作能力;二级指标集Uk={Uk1, Uk2, …, Ukm}, 其中K= (1, 2, ……, 5) , m为Uk下的指标数, 具体见表1。

(2) 建立评价评语集

为了衡量被评价项目在该指标上的表现及由此可能引起的相关风险的大小, 对各个评价指标划分为4个等级评语, 设评语集为V={vI, v2, v3, v4}, 对应的指标评语分别为“优秀”、“良好”、“中等”、“差”。对应的成绩分数分别为“90分以上 (含90分) ”、“75分以上 (含75分) ”、“60分以上 (含60分) ”和“60分以下”。

(3) 建立指标权重集

一般可采用层次分析法 (AHP) 与专家调查法来确定指标的权重。本文采用层次分析法。

判断矩阵A的元素值是实验老师根据经验、小组成员之间互评确定, 一般根据T.L.Saaty教授提出的比例九标度法。一级指标集判断矩阵A如下:

计算可得:λmax=5.00976, CI= (λmax-n) / (n-1) =0.002, RI=1.12, CR=0.002<0.01。

同样可求出第二级指标权重集。结果见表2。

(4) 确定评判隶属矩阵

评判矩阵可以由老师和代表性的学生给出。

比如针对某个学生得到的U1指标的评判矩阵:

U2指标的评判矩阵:

U3指标的评判矩阵:

U4指标的评判矩阵:

U5指标的评判矩阵:

(5) 多因素层次模糊综合评判

(1) 分层作综合评判

(2) 高层次的综合评判

U={U1, U2, U3, U4, U5}, 权重A= (0.34, 0.24, 0.24, 0.09, 0.09) , 则综合评判

为评出最后得分, 可以赋予各评语具体分数, V= (优秀, 良好, 一般, 差) = (95, 80, 65, 50)

则最后的得分C=B*VT=77, 可见这位学生的成绩处于良好水平。

三、结论

综上, 通过会计信息系统实验课程的成绩评定, 利用模糊综合评价法给出了解决方案, 在理论上具有科学性、有效性和合理性, 在使用过程中具有简便性、易操作、实用性, 所以这种方法是一种非常有效的财会专业实验教学成绩评定的方法, 它会极大的改善传统方法的主观性。

参考文献

[1]杜栋, 庞庆华, 吴炎.现代综合评价方法与案例精选[M].北京:清华大学出版社, 2011.

[2]车广吉, 丁艳辉.试析教育实习学生的成绩评定问题[J].东北师大学报 (哲学社会科学版) , 2011, (4) :224-227.

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[9]吴长悦, 申立群, 李小光等.基于模糊数学的测量实习成绩评定[J].测绘通报, 2004, (1) :60-61.

在线考试成绩评定算法的研究第6篇

1 客观试题评判算法研究

对客观试题进行成绩评定比较容易, 所谓客观题, 即标准答案是唯一的、确定的, 如选择题、判断题等, 由于客观题答案的唯一性, 对其进行成绩评定时只需将学生答案与标准答案进行比较匹配, 相同得分, 否则不得分。

2 主观试题成绩评定算法研究

由于主观题答案的不确定性, 同一个问题, 答案各不相同, 评价具有一定的模糊性, 本系统引入理论的单向贴近度的概念, 设计算法。

2.1 算法分析

教师在人工评阅主观题时, 首先检查学生答案中有几个得分点, 得分点多则分数高, 然后再看学生的答案和标准答案的贴近度, 贴近度高则分数高, 最后再考虑学生答案语言是否通顺, 条理性是否强等因素, 适当对分数进行调整。

由此看出, 影响成绩评定的因素主要有两个:一个是得分点多少, 另一个是学生答案和标准答案的贴近度。将每个得分点转化为关键词, 通过判断学生答案中关键词的多少计算分数, 对学生答案和标准答案的贴近度的表示可采用模糊数学中贴近度的方法进行描述, 而在线考试系统中的阅卷评价模块的主要任务就是在考生的答卷中进行关键字的提取, 分析其关键字与各标准答案关键字的贴近度, 最后, 再根据关键字和贴近度在成绩评定时所占的权值比重, 计算最终成绩。

2.2 算法设计

数学上把没有适当数学描述的信息或信号结构称为模式, 其在不同的实际场合有不同的实际含义。模式识别是将要辨别的对象与已知的模式比较, 确定它与哪个模式类同的过程。研究对象和模式有的清晰, 但大多数都是不分明的, 而对带有模糊的事物进行识别就是模糊模式识别, 也就是将待识别的对象特征信息与给定样本特征信息比较、匹配, 并给出对象所属模式类的判断。

模式识别的关键和核心在于判断部分, 它是整个系统的“大脑”, 对最后结果举足轻重, 直接影响模式识别的效果。因此, 在对主观试题进行成绩评定时, 要识别判断准确, 找准关键点。其原理主要是要模拟教师对主观试题的成绩评定过程, 主观试题的成绩评定就以考生答题的知识点来进行。本算法引进模糊识别中贴近度的概念, 是用来刻画考生答案和标准答案两个集接近程度的一种度量。

2.3 相关定义及公式

依据算法设计思想, 本文引进“模糊贴近度”的概念, 对所涉及的模糊理论进行了概括, 并对单向贴近度及模糊集进行了研究。

定义1:将字符串分解成单个字符并构成的有序集合称有限模糊集, U={u1, u2, ......, un}称论域, U上的全体模糊子集组成的集合, 记F (U) , 称模糊幂集。

定义2:择近原则:设A1, A2, ......, An∈F (U) 对给定B∈F (U) , 若Ǝi∈{1, 2, ......, n}, 使, 则B与Ai最贴近。

对于有限论域U={u1, u2, ......, un}有几种具体的贴近度定义, 设, A={a1, a2, ....., an}, B={b1, b2, ....., bn}∈F (U) 即海明贴近度、欧几里德贴近度、黎曼贴近度和格贴近度。本算法引入黎曼贴近度, 其贴近度公式 (1) 如下:

若U为实数域上的闭区间, 且模糊集A, B的隶属函数为U上的连续函数时, 其积分形式为公式 (2) 如下:

依据模糊理论。其模糊比较流程见图1。

本系统在算法实现上, 可采用公式计算贴近度。系统的评分方法见如评分公式 (3) 如下:

式中:S——考生得分;

Ki———考生基本得分点;

W——得分点所占权重 (0≤W≤1) ;S——标准答案分数;

S0——标准答案分数;