摘要：考試評價與分析是教學過程中的重要環(huán)節(jié)。在各學校紛紛采用數(shù)字化學習、數(shù)字化考試的背景下，基于數(shù)據(jù)倉庫技術(shù)對考試評價各指標進行了研究。首先研究了考試評價指標，提出了建立試題庫時的知識點權(quán)重算法和試卷信度檢測算法，然后基于數(shù)據(jù)倉庫技術(shù)對考試評價的各指標建立了多維數(shù)據(jù)模型，以便于對考試信息進行挖掘與評價分析。

關(guān)鍵詞：數(shù)字化學習；數(shù)據(jù)倉庫；考試評價；試卷信度

中圖分類號：TP311 文獻標識碼：A 文章編號：1009-3044（2013）12-2756-02

當前社會對人才需求的數(shù)量及程度越來越高，高等院校在課程質(zhì)量建設(shè)方面的重視度也在不斷提高，在課程的考試評價方面也隨之逐漸的科學化和智能化。各高校紛紛引入了數(shù)字化學習平臺，通過建立試題庫系統(tǒng)，由系統(tǒng)自動進行試卷生成和試卷分析，是教學部門提高考生評價效果的重要手段，也是教學過程中的重要環(huán)節(jié)。在目前各高校招生規(guī)模不斷擴大的情況下，學生考試所產(chǎn)生的的數(shù)據(jù)量也是呈幾何級增長。面對海量的考試數(shù)據(jù)，采用合適的數(shù)據(jù)處理技術(shù)就顯得尤為重要。

數(shù)據(jù)倉庫技術(shù)[1]是涉及人工智能、機器學習和數(shù)據(jù)庫等多學科的一個相當活躍的研究領(lǐng)域。隨著技術(shù)發(fā)展，如何更好地將數(shù)據(jù)倉庫技術(shù)應(yīng)用于教育領(lǐng)域，已成為目前教育領(lǐng)域應(yīng)用研究的重點問題[2]。

1 考試評價指標

本文從教學及考試的目的出發(fā)，建立的評價指標包括：試卷質(zhì)量分析、試題分析、知識點分析、考生分析[3]。

考試分析是教育測量學的重要內(nèi)容，傳統(tǒng)的考試評價指標，從試題的角度講，有難度、區(qū)分度、覆蓋度等，從試卷的角度講，還有信度、效度等[4]。

在數(shù)字化學習平臺中，學生的考試是通過試題庫隨機抽取試題來進行的，而試題庫的建設(shè)需要組織優(yōu)秀的教師進行，但在編寫試題時每個教師對某個章節(jié)內(nèi)知識點的權(quán)重把握又存在差別，為了使得每次抽取的試題所報含的知識點更加合理，該文對如何確定某個章節(jié)內(nèi)知識點的權(quán)重建立了如下算法：

假如某章節(jié)共有[n]個指標（在此我們將知識點用指標表示），認為最重要的就記為1，認為第二重要的就記為2，……，最不重要的指標記為[n]。每一個指標排在第幾位的順序號數(shù)叫做該指標的秩。把參加編寫試題的所有教師（設(shè)共有[m]位教師）對某個指標給予的秩加起來，所得結(jié)果叫做該指標的秩和，用字母[R]表示。第[j]個指標的秩和用[Rj]來表示。如果用[aj]表示第[j]個指標的權(quán)重，則權(quán)重的計算公式是

[aj=2[m（1+n）-Rj]mn（1+n）] （1）

其中[n]為指標（知識點）個數(shù)，[m]為教師人數(shù)。[j=1，2，3，…，n]

為了保障學生考試成績的合理性，該文擬對所產(chǎn)生試卷的信度進行檢測，建立如下試卷信度檢測算法：

假設(shè)收集了[n]位學生的成績，用[x]表示奇數(shù)號題目得分，具體得分是[x1，x2，x3，…，xn]；用[y]表示偶數(shù)號題目得分，具體得分是[y1，y2，y3，…，yn]。用[rxy]表示[x]和[y]的相關(guān)系數(shù)，用[r]表示信度，當兩部分的總體方差[σ2x]和[σ2y]相同時，則信度計算公式為

[r=2rxy1+rxy] （2）

當兩部分的總體方差[σ2x]和[σ2y]不同時，信度計算公式為

[r=2（1-s2x+s2ys2T）] （3）

式中[s2x]和[s2y]為兩部分的樣本方差，[s2T]為[x]和[y]之和[x+y]的樣本方差（[T=x+y]）。

[s2x=1n-1[x2-1n（x）2]] （4）

[s2y=1n-1[y2-1n（y）2]] （5）

[s2T=1n-1[T2-1n（T）2]] （6）

2 考試評價數(shù)據(jù)倉庫的構(gòu)建

數(shù)據(jù)倉庫設(shè)計的核心是構(gòu)建多維數(shù)據(jù)模型。多維數(shù)據(jù)模型將數(shù)據(jù)看做數(shù)據(jù)方形式，數(shù)據(jù)方允許以多維對數(shù)據(jù)建模和觀察。它由維和事實定義。一般地，維是透視或關(guān)于一個組織想要記錄的實體。每一個維都有一個表與之相關(guān)聯(lián)，該表稱為維表。維表可以由用戶或?qū)＜以O(shè)定，或者根據(jù)數(shù)據(jù)分布自動產(chǎn)生和調(diào)整。通常，多維數(shù)據(jù)模型圍繞中心主題組織。該主題用事實表示。事實是數(shù)值度量的，我們可根據(jù)數(shù)據(jù)分析維之間的關(guān)系。事實表包括事實的名稱或度量，以及每個相關(guān)維表的關(guān)鍵詞[5-6]。

目前，多維數(shù)據(jù)模型主要有星型模式和雪花模式兩類[7]。

本文采用星形模式來構(gòu)建多維數(shù)據(jù)模型，以考生分析主題為例，其數(shù)據(jù)模型如圖1所示。

圖1 考生分析主題對應(yīng)的星型模型

3 結(jié)束語

本文是在各學校紛紛建立數(shù)字化學習平臺的大背景下進行研究的。數(shù)字化環(huán)境為考試評價分析提供了大量的數(shù)據(jù)支持，該文提出了建立試題庫時的知識點權(quán)重分配算法和試卷信度檢測算法，以保障所生成試題的合理性和有效性；從教學及考試的目的出發(fā)，提出了考試評價的指標，基于數(shù)據(jù)倉庫技術(shù)建立了多維數(shù)據(jù)模型，決策者可以使用多維分析的方法從多個角度、多個層次對數(shù)據(jù)進行挖掘和分析，以獲取有效的考試評價信息。

參考文獻：

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[7] 林杰斌，劉明德，陳湘.數(shù)據(jù)挖掘與OLAP理論與實物[M].北京：清華大學出版社，2003：83-200.