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摘要：本文对我国成绩数据资源研究现状进行了分析：国内研究者已认识高校到成绩数据资源研究的意义与重要性；目前关于成绩数据资源方法学的研究较多，但未能充分利用与成绩数据资源研究领域；目前成绩数据资源研究实践局限于特殊考试的成绩分析，未对成绩数据资源进行综合深入的研究；提出了充分利用成绩数据资源的政策建议。
关键词：成绩数据资源；高等院校；教学质量；学习效果
文引用格式：郝洪英 等 . 高等院校成绩数据资源研究综述 [J]. 教育现代化，2019，6（7）：82-84+93
The Review of the Study on Achievement Data Resources in Higher Education Institutions
Hao Hong-ying1,2, Fan Hua1,2, Zhang Xiu-mei1,2, Liu Hui1,2, Wang Guo-rong1,2,Ma Hong-ling1,2
（1.School of Medicine and Life Sciences,University of Jinan-Shandong Academy of Medical Sciences,Jinan,Shandong,China;2. Center of Postgraduate Education of Shandong Academy of Medical Sciences,Jinan,Shandong,China）
Abstract:This paper analyzes the present situation of the research on performance data resources in China: Domestic researchers have recognized the significance and importance of the research on achievement data resources in colleges and universities. At present, there are many researches on the methodology of achievement data resources, but they have not been fully utilized and the research field of achievement data resources. The research practice of achievement data resources is limited, there is no comprehensive and in-depth study of achievement data resources, and policy suggestions are put forward to make full use of the resources of achievement data.
Key words: the data sources of results; colleges and universities;quality of teaching;learning effect
学生学习成绩数据是重要的教学资源，是检验高等教育教学质量和学习效果的重要指标，充分利用成绩数据资源，对教学管理、教师、学生及其他教学环节的每一位参与者都有积极的反馈作用。2004 年教育部下发《关于加强高等学校本科教学工作，提高教学质量的若干意见》通知，并在全国开展本科教学质量评估工作。此后，关于高等院校成绩数据的研究不断涌现，对掌握高校教学情况，剖析教学过程中出现的问题，探究出现问题的原因， 并改进教学质量有不可替代的作用。本文对高等院校成绩数据资源的研究意义进行了分析，对我国高等院校学生成绩数据资源研究现状进行了总结，分析了目前存在的问题及原因，并有针对性的提出了政策建议，以提高学生学习效果，优化教师教学水平，发现并改进教学管理中存在的问题，全面提高教学水平。
一 高校成绩数据资源研究的必要性
（一） 对高校成绩数据资源进行分析与研究，是成绩数据资源的充分利用，对教与学都有同等重要的反馈作用学生成绩数据是重要的教学资源，但目前这种资源并没有得到充分而有效的开发与利用。对学生成绩数据进行分析，不仅能了解每位学生成绩情况、学生总体成绩状况，更能掌握高校课程设置情况、整体教学运行情况，不同年级、不同学期不同课程、同一门课程成绩分布情况等，每门课程成绩分布情况，这些数据可以让学生更清晰了解自身学习情况， 可以让教师了解成绩横向分析与纵向比较的结果， 对于教学管理的优化、教学方向的调整与改善、学生学习方法与状态的调整起到有效的提示作用。
（二） 高校成绩数据资源分析与研究是教学实践的必要环节
教学实践是一个完整的教学体系，由相互联系、前后衔接的各个教学实践环节构成。对学生学习成绩数据的分析与研究是教学实践系列活动中最容易 被忽视而又重要且不可替代的环节。是高校提升“管”，教师优化“教”，学生改进“学”的重要实践依据，对提高高校人才培养质量、提升教师教学水平、改善学生学习效果有不可替代的指导作用。
（三） 高校成绩数据资源的分析与研究是学生学习效果及教师教学效果评价的重要内容，是改进高校教学质量、促进学生发展政策建议的重要参考依据
学习效果评价是教育质量最直接的证据，最终目的是促进学生的学习和发展。成绩数据分析是学习效果评价的主要定量指标，是学生学习效果评价的主要内容，也是促进学生学习和发展改进措施的重要来源；是教学效果评价的重要内容，对于高校教学管理、教师教学活动等分布于“教”的不同岗位角色的教育参与者，优化管理措施，调整工作方式、方法，提高工作效率与水平的重要现实依据；是提醒学生反思学习方式、方法、学习习惯、思维方等“学”的各个环节的“警钟”，以解决教与学过程中存在的问题，最终实现促进学生发展，提高人才培养质量的目的。
二 国内高等教育成绩数据资源研究现状
目前，国内多数高校、学者及教师已认识到成绩数据资源分析与研究的重要性。国内关于高等教育成绩数据的研究主要包括：成绩数据分析与研究有效性的探讨，成绩数据分析与研究的相关理论及方法的介绍及适用，成绩数据分析与研究对教学管理、学生学习、教师教学效果的评价等方面的作用， 以及目前成绩数据分析与研究存在问题与不足。
（一） 对成绩数据资源分析与研究作用与意义的认识不断深化
国内学者、教育工作者对成绩数据资源重要性的认识进一步深化，从不同的角度对成绩数据资源的意义与作用进行探讨：1）有从讨论成绩分析与教学质量方面为切入点的，王佳眉等提出生源和学风的影响不容低估，学校和教师应高度重视在教学中的投入问题；2）有从运用成绩分析指导教学管理作用的视角进行研究的，如朱娴强调成绩分析的必要性 , 介绍成绩分析的几种常用方法 , 探讨了成绩分析对于高等教育教学工作的重要作用。顾艳燕分析目前成绩分析的不足之处，阐述运用相关统计学知识和相关统计软件深入发掘数据和分析 , 探究影响成绩的真正内因 , 完善考试分析，为教学管理者提供科学、可靠的有效信息，提高对教学管理的指导作用； 3） 有从探讨成绩分析存在的问题的方面进行分析的，专门研究与总结目前成绩分析方法的，如周海林认为目前许多高校对成绩分析重视程度不够，分析结果也不够全面深入，致使其在教学管理中的作用没能得到充分发挥。基于此，周海林从阐述成绩分析对学校管理者、教师和学生的作用入手，提出成绩分析在分析方法、信息反馈机制等方面存在的问题，并从提高思想认识、建立保障制度、健全信息反馈机制三个维度提出加强成绩分析的应对策略。何康乐《学生成绩分析的初探》介绍如何利用数理统计知识，对学生成绩建立相应的数学模型，并结合 SPSS 软件对学生考试成绩进行分析， 反映出其教育教学方法、手段及教学媒体的效果，为教学及教育管理改革提供有效的参考，用此法快速、直观、全面且针对性较强。
从成绩数据资源的不同角度进行其意义和作用的研究，提高并深化了研究者，特别是高等教育教学管理者，对成绩数据等教学实践过程中形成的数据资源重要性的认识。而这种认识上的提升与深化可以在一定程度上促进研究者对教学相关数据资源的研究与利用，对今后研究者更加综合深入的研究成绩数据资源奠定了基础。
（二） 对成绩数据资源方法学的研究不断趋向专业化与智能化
目前，成绩数据资源分析与研究常用的技术是数据挖掘技术。数据挖掘 , 又称为数据库中的知识 发 现 （Knowledge Discovery in Databases, 简 称KDD）, 能够从数据库中抽取有效的、隐含的、潜在有用的知识。简单的说 , 数据挖掘就是从数据中获取知识。数据挖掘技术的研究方向主要是数据挖掘算法的发现和改进、数据挖掘技术在相关领域的应用两个方面。目前最有影响的算法有概念树提升算法 , 挖掘关联规则的算法 , 用于分类的决策树方法；贝叶斯方法、神经网络和遗传算法等 , 用于聚类的聚类分析方法。
常用的算法有 C4.5 决策树算法，K-Means 聚类算法，SVM（支持向量机）算法，Apriori 关联规则算法，EM（期望最大化 ），PageRank 算法， AdaBoost 方法，KNN，NB（朴素贝叶斯）算法和CART 决策树算法。
应用最广泛的为 C4.5 决策树算法、K-means 聚类算法、Apriori 算法等。如侯继文等探讨了数据挖掘中的决策树算法，在成绩分析中的应用情况，陈雪则对关联规则算法在成绩分析中的应用进行了研究。罗拥军等运用基于关联规则的 FP-Growth 算法 , 以计算机网络技术专业学生 10 年的成绩作为数据源, 研究 5 门课程之间的关联 , 为制订该专业人才培养方案提供参考和借鉴。张贵元《基于 K-means 聚类算法成绩分析的应用探究》介绍了 K-means 聚类算法的原理和算法流程 , 并运用 K-means 聚类算法对学生成绩数据进行聚类挖据分析等。打破原有成绩分析得局限 , 使现有数据体现更好的价值 , 从而辅助教学管理者做出相应决策 , 更好地提高教学质量。程代娣《.C4.5 算法在高校计算机等级考试成绩分析中的研究》应用决策树 C4.5 算法对安徽警官职业学院计算机等级考试成绩数据进行深入分析和研究 , 对预处理后的数据进行挖掘并建立决策树分类模型 , 由决策树产生分类规则 , 找出影响计算机等级成绩潜在的主导因素 , 从而为进一步提高高校计算机等级考试通过率提供参考依据。
这些算法满足目前大数据分析的要求，是非常适用于综合深入的挖掘成绩数据分析资源的研究方法与工具，但目前对这些方法与工具的利用尚不够充分，需要的今后的研究中充分利用这些工具，才能更好的挖掘成绩数据资源背后潜藏的各种信息， 发现教学过程中存在的问题，提供解决问题的政策建议。
（三） 成绩数据资源研究的实际应用中，对学生学习成绩的综合性分析研究较少对某一门课程或某场特定考试成绩的研究较多
综合目前关于成绩数据资源的研究，我们发现： 针对某校学生学习成绩进行纵向和横向分析的综合性实例研究相对较少，对学生学习成绩进行更加深入综合的研究也相对少见。如陈向阳等发现针对理科学生公选课成绩分析更合适的分布是网络科学的逆幂律分布而非正态分布。对学生成绩分析和教学质量评估都有一定的积极意义。张婷婷《英语等级考试成绩分析报表系统设计》、石诚《全国教官比武射击项目成绩的分析与思考》、程代娣《C4.5 算法在高校计算机等级考试成绩分析中的研究》等，都是运用特定成绩分析方法对特定考试成绩或课程考试成绩进行的分析。
这种现状充分说明，目前高校成绩数据资源的例用非常不充分，是被许多高校忽视的重要教学资源，不利于全面的、深入的发现目前教学过程中存在的问题。教学过程中形成的各种数据资源是非常重要的教学资源，是高校教学质量的一面镜子，只有敢于“照镜子”，才能发现本校教学实践中存在的问题，才有可能去解决问题，以存进学生的发展， 提高教学质量。
三 正确认识、充分利用成绩数据资源的政策建议
（一） 重视学生学习成绩数据在学生学习效果评价、教学效果评价中的作用
学生学习成绩数据是整个教学过程的重要资源， 学生学习效果评价、教师教学效果评价的重要数据来源。对成绩数据进行分析是教学活动的必要环节， 进行成绩分析对学校教学管理、教师教学活动、学生学习等各个教学活动的参与者，均有重要的现实意义。对高校而言，是完善教学管理、检验教学质量与效果的指标之一；对教师而言，是从成绩的角度对其教学活动的验收，可以为日后调整教学方式、方法及调整教学内容提供参考；对学生而言，是评价其学习效果的定量指标，对调整学生学习习惯与方法、提高学生学习效率具有直接的指导作用。
（二） 合理运用现有成绩数据资源分析方法，对现有数据进行整理分析，科学利用成绩数据，提高数据利用效率
在对现有学生学习成绩分析方法进行深入研究、比较的基础上，明确各种成绩分析方法的优点与缺点，熟悉各种成绩分析方法的数据适用类型及条件。在此基础上，依据所要分析的成绩数据类型选择相应的成绩分析方法，对现有成绩数据进行清洗、整理、分析，以得出信度高，效度又高的成绩分析结果，以保证教学活动最终环节——评价环节质量，以对整个教学活动提出可行性、针对性强的改进政策与建议。
（三） 总结成绩分析结论，提出改进学生学习成绩、提高教学质量的政策建议
要对成绩分析结果进行详细而严谨的分析，如何正确的理解与解释某种成绩分析结果，探究出现各类成绩分析结果的原因，并依据对结果的理解与解释，以及出现该类结果的原因，提出针对学校、针对教师、针对学生，以及针对参与教学活动的各个角色的建议与意见。充分利用成绩分析结果，提出合理、可行、有针对性的建议与政策，促进学生学习成绩乃至学习效率的提高，促进教师教学效果的提高，促进教学管理水平的提高，充分利用成绩分析的结果指导实践，提高教学质量，提高人才培养水平。
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