(YY) 由成绩评定想到的……

昨晚无聊上网,一学妹发来一道论述题,如下:

C题:客观、合理的评价学生学习状况

评价学生学习状况的目的是激励优秀学生努力学习取得更好的成绩,同时鼓励基础相对薄弱的学生树立信心,不断进步。
然而,现行的评价方式单纯的根据“绝对分数”评价学生的学习状况,忽略了基础条件的差异;只对基础条件较好的学生起到促进作用,对基础条件相对薄弱的学生很难起到鼓励作用。
附件给出了   名学生连续四个学期的综合成绩。
1.请根据附件数据,对这些学生的整体情况进行分析说明;
2.请根据附件数据,采用两种及以上方法,全面、客观、合理的评价这些学生的学习状况;
3.试根据不同的评价方法,预测这些学生后两个学期的学习情况。

 

看来国内也开始考虑“相对分数”了,可喜可贺。可是,究竟怎么样才能使“相对分数”更加公正呢?我在这里仅发表一下我自己的看法,仅供参考。

前提条件一:采用等级评定(letter grades)

以北美为例,90% 以上评为 A 级,即优秀(excellent),具体 A+/- 可以再详细规定;80% 至 90% 之间为 B 级,意为良好(good);70% 至 80% 之间为正常(fair),评定 C 级;60% 至 70% 为需要提高(need to improve),D 级;50% 至 60% 勉强及格(pass),E 级(注:在很多学校得到 E 级需要补考);50% 以下为不及格(fail),等级 F。

分等级的目的很简单,同类型学生得到同等级,可以避免为 1 分之差而争强好胜的可能。

前提条件二:学生的评定不应仅限于期中/期末考试成绩

考试固然是对一学期学习的检验和测试,但是根据教授不同,考试的侧重点会有偏差。某些教授喜欢考概念,这样不利于实践能力强的同学;有些教授喜欢考应用,这样不利于记忆能力强的同学。对于这种偏差需要一种折中的方法来修正。一般来说,修正方法就是引入平时成绩。

举一个北美的评定例子:全部分数 100% = 作业 20% + 实验 20% + 期中 20% + 期末 40%。及格条件:作业和实验必须完成,总成绩超过 50% 并且期末考试成绩超过 50%。

这样一来,不论教授考试偏向概念还是偏向应用,学生依然可以从平时的作业和实验那里得到可观的分数。只要作业和实验符合教学大纲,这种评定就是合理的。

这个前提条件使学生的分数更贴近实际分数,但是也难免出现某些教授考试过于严格,导致全班成绩在 20% 至 70% 之间的现象发生。下面几种分数修正方法可以进一步解决“相对分数”的取值问题。

方法一:简单地按分数比例修正(scale)

这是实施起来最简单的方法,只需要将分数简单地按比例修正即可。

比如说上例,全班成绩在 20% 至 70% 之间,按照等级评定,90% 以上才可以评定为 A,所以说全班没有人会得 A。这样显然不公平,得 70% 的学生理应说是班级中的第一名,应该得到 A 等级才能反映其真实的学习状况。

按比例修正的结果,假设 50% 以上为及格标准,50% 以下的同学统一判定不及格,分数不予修改;50% 以上的同学按照最低分 50% 最高分 100% 按比例计算所得分数。也就是说,得 70% 的同学修正之后的成绩为 100%;得60% 的同学修正后的成绩为 75%。

此方法还可衍生为按分数的指数比例修正(exponential)。

方法二:按及格率修正(pass rate)

这个实施起来也比较简单,只需要在方法一的基础上设定合理的及格分数即可。(注:此方法参考了中考/高考录取分数线制定办法)

还是以上面所述情况为例,但是这一次加入一些详细信息:全班共有 100 位同学,在 50% 分数线以下有 70 位同学,之上有 30 位同学。如果按照方法一,全班将只有 30% 的同学及格。这样的结果对于任何学校都是不可接受的。

此时,只要设置参考及格率,例如班级至少有 70% 的同学及格,按成绩由高到低排列,取第 70 名同学的分数为及格分数,然后再按照方法一进行分数修正,就得到了学生的真实学习评定。

方法三:统计学修正(statistics)

这个方法就比较麻烦了,但是在北美的学校(高中)里还是使用得比较多的方法。这个方法可以利用均值(mean value)和标准差(standard deviation)来修正学生的分数,也可以利用高斯分布(Gaussian distribution)开进行分数修正。

均值/标准差法:取均值为及格分数,然后将每个学生的分数按标准差修正(具体的修正方法有待研究)。这样修正的结果应该是接近最低分和最高分的同学成绩几乎不变,越靠中间的学生加分越高。但是修正之后不会出现原低分同学超过高分同学的情况。这种方法同时引出高斯分布法。

高斯分布法:按照高斯分布函数算出学生的相对分数,然后取 50%(中线)为及格条件。

统计学修正法很麻烦,不仅需要很多计算,还要在不同的情况下选择不同的公式。这种方法仅推荐有统计分析经验的教授使用。

综上几种分数修正方法,其实“相对分数”算出来还是和实际情况有偏差,只不过偏差已经压缩到可以忽略的范围。另外,通过出勤率附加分(bonus mark)也可以激励学生上课听讲,更好的学习。

以上仅供参考,本人不对结果负任何责任。同时,请各位不要抄袭,至少在参考资料中注明论文思路的出处。

已有 5 条评论
  1. rick rick

    楼主还忽略了两点修正方法,即安人事关系和资产数量修正……

  2. snailium snailium

    呃,那两项修正貌似和老师没关系,应该是校方考虑的

  3. rick rick

    昨天在市区里转了一天,你要的那张cd看来是没希望了,连盗版的都没……

  4. snailium snailium

    没有就算了,反正也不是很急的事,本来打算作道具的,但是剧本还没出来,不着急了,注意戴好口罩就行了

  5. rick rick

    咕~~(╯﹏╰)b, 据说加拿大流感闹的很厉害

    不过俺已经做好了全面预防措施……

    ps:烤炉给你买了,便携式的那种

添加新评论