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【摘 要】隨著“雙一流”建設(shè)的不斷推進(jìn)，高校教學(xué)質(zhì)量得到了廣泛的關(guān)注。為了方便高校教師了解教學(xué)狀況，提高教學(xué)水平。本文以某高校大一年級(jí)高等數(shù)學(xué)期中考試成績(jī)?yōu)槔?，在?duì)樣本數(shù)據(jù)完成信度和效度檢驗(yàn)后，引入關(guān)聯(lián)分析模型，應(yīng)用關(guān)聯(lián)分析Apriori算法得出知識(shí)點(diǎn)之間的一系列關(guān)聯(lián)規(guī)則，并按照關(guān)聯(lián)規(guī)則提升度進(jìn)行排序，給出了強(qiáng)度最高的前10條關(guān)聯(lián)規(guī)則，據(jù)此結(jié)合試卷分析的結(jié)論對(duì)教學(xué)活動(dòng)提出了相應(yīng)建議。以期以此為例，為探索更加科學(xué)有效的試卷分析方法貢獻(xiàn)綿薄之力。

【關(guān)鍵詞】試卷分析;關(guān)聯(lián)分析;信度和效度;Apriori算法

中圖分類號(hào)： TP311.13;O13-4;G642文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼： A文章編號(hào)： 2095-2457（2019）27-0094-002

DOI：10.19694/j.cnki.issn2095-2457.2019.27.040

1 課題研究背景及意義

隨著高等教育的普及和教學(xué)改革的推進(jìn)，教學(xué)質(zhì)量成為人們?cè)絹?lái)越關(guān)注的問題。試卷分析作為教育測(cè)量學(xué)一個(gè)重要部分，引起了廣泛關(guān)注。目前，國(guó)內(nèi)試卷分析實(shí)踐的理論基礎(chǔ)仍以經(jīng)典教育測(cè)量理論為主[1]。其中，應(yīng)用SPSS軟件對(duì)試卷的信度、效度、區(qū)分度和難度進(jìn)行分析評(píng)價(jià)的方法最為普遍。陳琪琪（2017）[2]張曉鳳（2017）[3]張慧（2017）[4]等均應(yīng)用SPSS對(duì)具體學(xué)科試卷的“四度”進(jìn)行試卷質(zhì)量的定量分析并指導(dǎo)教學(xué)實(shí)踐。然而，這種分析不足以全面判斷考生對(duì)知識(shí)的掌握程度，難以起到促進(jìn)教學(xué)質(zhì)量提高的作用。

為了挖掘試卷分析中的隱藏信息，本文將關(guān)聯(lián)分析應(yīng)用到高校試卷分析中來(lái)，來(lái)發(fā)現(xiàn)試卷中許多潛在的有價(jià)值的關(guān)聯(lián)信息，以達(dá)到為教師提供有價(jià)值的教學(xué)參考依據(jù)，幫助教學(xué)部門進(jìn)行決策的目的。本文以某高校大一年級(jí)高等數(shù)學(xué)期中考試試卷為例，首先對(duì)樣本質(zhì)量進(jìn)行分析，分別通過了信度、效度檢驗(yàn)后，利用關(guān)聯(lián)分析的方法對(duì)試卷數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，揭示學(xué)科主要知識(shí)點(diǎn)之間的關(guān)系，為教師教學(xué)和學(xué)生學(xué)習(xí)提供方法依據(jù)。

2 案例分析

2.1 數(shù)據(jù)預(yù)處理

2.1.1 數(shù)據(jù)收集

本文選取某大學(xué)大一年級(jí)的高等數(shù)學(xué)下期中考試試卷及學(xué)生成績(jī)，收集了三個(gè)平行班級(jí)的一套高等數(shù)學(xué)試卷共109份試卷，章節(jié)主要集中于高等數(shù)學(xué)第 8-11 章。三個(gè)班的學(xué)生均為同一教師進(jìn)行教學(xué)，所教學(xué)的教案教法一致，使得實(shí)驗(yàn)結(jié)果具有具有較高的可信度。數(shù)據(jù)包括學(xué)生的卷面總分和各題得分，數(shù)據(jù)完整、準(zhǔn)確。

2.1.2 數(shù)據(jù)處理

由于試卷分析的數(shù)據(jù)存在著雜亂性、重合性、缺失值以及連續(xù)性等問題，我們對(duì)原始數(shù)據(jù)進(jìn)行了預(yù)處理。對(duì)于雜亂性和重合性問題，我們對(duì)試卷各題的知識(shí)點(diǎn)進(jìn)行了歸納與整合。

本次調(diào)查中有三個(gè)樣本缺失值較為嚴(yán)重，考慮樣本總數(shù)比較大，我們選擇了直接刪除，因此真實(shí)樣本總數(shù)為106。由于關(guān)聯(lián)性分析要求數(shù)據(jù)是離散的，因此，我們對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行離散處理。規(guī)則如下：本文通過知識(shí)點(diǎn)得分的及格率來(lái)考量學(xué)生對(duì)知識(shí)點(diǎn)的掌握情況，根據(jù)學(xué)生在該知識(shí)點(diǎn)上的得分是否超出總分的60%來(lái)判定學(xué)生是否掌握該知識(shí)點(diǎn)，若超出60%，記為1，否則記為0. 對(duì)于某些單獨(dú)構(gòu)成一個(gè)知識(shí)點(diǎn)的選擇題和填空題，由于其沒有步驟分得分的情況，因此將得分的情況記為1，未得分的情況記為0。

2.2 試卷分析

在進(jìn)行數(shù)據(jù)分析之前，我們要保證數(shù)據(jù)的有效性，排除一些干擾因素，以確保后期結(jié)果的可靠。為了保證試卷的有效性，我們對(duì)問卷的信度與效度指標(biāo)進(jìn)行了測(cè)量：

信度是衡量數(shù)據(jù)有效性的重要標(biāo)準(zhǔn)。試卷信度是評(píng)價(jià)衡量試卷質(zhì)量的一項(xiàng)重要指標(biāo)。信度是指試卷的穩(wěn)定性和可靠性程度。本文中，我們采用最廣泛、可操作性強(qiáng)的計(jì)算信度的方法—克龍巴赫系數(shù)法，得分如下：

在我國(guó)一般大規(guī)模標(biāo)準(zhǔn)化考試要求信度在0.9以上，一般的課程考試的信度要求達(dá)到0.5～0.7之間。本次考試試卷題數(shù)為20，那么試卷的信度可以求得為0.588，可以認(rèn)為試卷信度較好，符合國(guó)家標(biāo)準(zhǔn)。

效度是一個(gè)測(cè)試試卷準(zhǔn)確性和有效性的數(shù)量指標(biāo)。一般來(lái)說(shuō)，它表示考生掌握知識(shí)點(diǎn)的水平，反映了測(cè)量到的與所要測(cè)量的二者之間的符合程度。效標(biāo)是檢驗(yàn)考試效度的一個(gè)參照標(biāo)準(zhǔn)，通常用公認(rèn)的比較客觀的一次同類標(biāo)準(zhǔn)考試成績(jī)來(lái)表示兩者之間的相關(guān)系數(shù)，即為效標(biāo)關(guān)聯(lián)效度。效標(biāo)關(guān)聯(lián)效度可用“積差相關(guān)法”求得。其公式取下：

其中，Ai與Bi分別是第i個(gè)學(xué)生在A題與B題上的得分，A與B分別是兩個(gè)題目得分的平均分，SA和SB分別是兩題得分的標(biāo)準(zhǔn)差，N為試題數(shù)目。測(cè)試過程中，效度越接近1，試卷有效性越高，表示測(cè)試結(jié)果符合測(cè)試目的。經(jīng)過計(jì)算，R12，R13，R23均符合試卷效度要求。

經(jīng)過以上一系列數(shù)據(jù)處理和試卷質(zhì)量的分析，可以看出，該試卷總體還是適宜用來(lái)做試卷分析的，下面就將采用關(guān)聯(lián)算法，對(duì)知識(shí)點(diǎn)之間的關(guān)聯(lián)規(guī)則進(jìn)行挖掘。

首先設(shè)定支持度的最小閾值為0.05，最小置信度為0.6，其他參數(shù)不進(jìn)行設(shè)定，暫取默認(rèn)值，利用R軟件運(yùn)用Apriori算法將第一個(gè)關(guān)聯(lián)規(guī)則記為rules1。結(jié)果現(xiàn)實(shí)，rules1中包含5070條規(guī)則，若將如此大量的關(guān)聯(lián)規(guī)則全部輸出是沒有意義的，并且通過觀察可以發(fā)現(xiàn)，關(guān)聯(lián)規(guī)則的先后順序與可以表示其關(guān)聯(lián)性的三個(gè)參數(shù)，即支持度，置信度和提升度的取值并無(wú)明顯聯(lián)系。因此，我們選擇采用強(qiáng)制控制來(lái)減少關(guān)聯(lián)規(guī)則。最常用的方法是通過提高支持度或者置信度的值來(lái)實(shí)現(xiàn)。

本文考慮將支持度和置信度同時(shí)提高來(lái)實(shí)現(xiàn)規(guī)則強(qiáng)化，經(jīng)過不斷調(diào)試，最終確定在最小支持度為0.5，最小置信度為0.64，僅剩288條規(guī)則。但是二百多條對(duì)于分析來(lái)說(shuō)還是無(wú)法得出有效信息。此時(shí)可以關(guān)注提升度，提升度是篩選關(guān)聯(lián)規(guī)則最可靠的指標(biāo)。因此我們對(duì)關(guān)聯(lián)規(guī)則按照提升度排序，可得到強(qiáng)度最高的前幾條關(guān)聯(lián)規(guī)則如下：

以上表顯示的關(guān)聯(lián)規(guī)則為例進(jìn)行分析，可得出以下結(jié)論：積分次序、微分方程、方向?qū)?shù)，切線方程等學(xué)的好的話，一定是對(duì)偏導(dǎo)的知識(shí)把握的很好，這些規(guī)則的置信度都在0.9左右，說(shuō)明要能靈活掌握微積分的知識(shí)，首先要理解透徹偏導(dǎo)數(shù)。微分方程與偏導(dǎo)、重積分之間的關(guān)聯(lián)也很強(qiáng)，很直觀的表現(xiàn)出微分方程與微積分之間的緊密關(guān)聯(lián)，這與我們平時(shí)的認(rèn)知也是符合的。我們還可以發(fā)現(xiàn)，二次積分和多重積分之間并沒有太大的關(guān)聯(lián)，所以在教學(xué)過程中，應(yīng)該做好這兩種積分的區(qū)分。

3 結(jié)語(yǔ)

教師在試卷講評(píng)中，往往是依據(jù)錯(cuò)誤率高的題目進(jìn)行講解，并且依據(jù)自身經(jīng)驗(yàn)進(jìn)行擴(kuò)展性題型講解，這樣的講解方式十分主觀，學(xué)生的學(xué)習(xí)效果往往會(huì)依據(jù)教師自身教學(xué)水平而決定。但通過提供關(guān)聯(lián)分析方法，使教師能夠依據(jù)試卷所反饋的學(xué)生答題情況，分析該類學(xué)生各題之間的關(guān)聯(lián)性，從而了解到前測(cè)知識(shí)點(diǎn)與后測(cè)知識(shí)點(diǎn)之間的相互影響，能夠得出可能影響這些學(xué)生答題情況的前障知識(shí)點(diǎn)及相應(yīng)題型，做到有針對(duì)性教學(xué)，從而提高教學(xué)質(zhì)量。

【參考文獻(xiàn)】

[1]黃穎，林端宜.試卷分析研究現(xiàn)狀綜述[J].西北醫(yī)學(xué)教育.2005，13（1）：39-40.

[2]陳琪琪.基于SPSS的物理試卷分析與評(píng)價(jià)[J].物理通報(bào).2017，12：103-106.

[3]張曉鳳.基于SPSS的英語(yǔ)專業(yè)期末試卷分析—以上海某大學(xué)外語(yǔ)學(xué)院2014級(jí)期末試卷為例[J].英語(yǔ)廣場(chǎng).2017，11：106-108.

[4]張慧，張雅瓊，林基艷.C語(yǔ)言程序設(shè)計(jì)試卷分析對(duì)教學(xué)改革的啟示.