CN112100270A - 信息化考试数据挖掘分析方法、装置、电子设备及介质 - Google Patents
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Abstract
本说明书一个或多个实施例提供一种信息化考试数据挖掘分析方法、装置、电子设备及介质，包括：获取考试数据；所述考试数据包括：考生信息、成绩信息和试题信息；将所述考试信息存入DataLoader工具；获取用户配置的评价维度，利用AnalysisUtil工具对所述DataLoader工具中的所述考试信息进行分析，得到分析结果；利用ReportChart工具根据所述分析结果生成结果图表，并输出所述结果图表，从多个评价维度分析考试数据，并进行可视化展示，提高了考试数据分析的质量和效率。
Description
技术领域
本说明书一个或多个实施例涉及大数据技术领域，尤其涉及一种信息化考试数据挖掘分析方法、装置、电子设备及介质。
背景技术
考试是教学过程中的一个重要环节，同时也是反映教学效果的一个重要尺度。试卷分析工作是考试工作中的重要组成部分，考试的结果不仅能反映学员的学习态度、学习效果以及努力程度，还可以在一定程度上反映教师的治学态度、教学方法、教学效果以及教学管理水平。
对于学员的答题情况，如果能够仔细地分析、找出存在的问题，就可以抓住今后教学的重点，不用花大量的时间去解释学员已经掌握的知识，可以有效提高教学效率。
在常规的教学工作中，对于考试结果的处理一般都是教师根据试卷答题情况，将成绩记录于excel表格中，对考试数据采取粗放式的处理方式，评价维度单一，无法对考试答题情况进行有效的、有质量的评价，不利于教学资源的整合优化，不利于人才评价体系的建立。
发明内容
有鉴于此，本说明书一个或多个实施例的目的在于提出一种信息化考试数据挖掘分析方法、装置、电子设备及介质，以解决现有的考试数据处理方法无法对考试答题情况进行有效的、有质量的评价，不利于教学资源的整合优化，不利于人才评价体系的建立的问题。
基于上述目的，本说明书一个或多个实施例提供了一种信息化考试数据挖掘分析方法，包括：
获取考试数据；所述考试数据包括：考生信息、成绩信息和试题信息；
将所述考试信息存入DataLoader工具；
获取用户配置的评价维度，利用AnalysisUtil工具对所述DataLoader工具中的所述考试信息进行分析，得到分析结果；
利用ReportChart工具根据所述分析结果生成结果图表，并输出所述结果图表。
可选的，所述考生信息包括：
人员姓名、人员编码、人员单位、人员部门、人员专业、人员年龄、人员工种、人员身份证号码和人员报名时间。
可选的，所述成绩信息包括：缺考情况、总成绩、主观题成绩、客观题成绩和答题时间。
可选的，所述评价维度包括：
标准差、峰度、偏度、难度、标准分数、区分度和信度中的至少一种。
可选的，还包括：
根据所述结果图表，进行教学资源分配。
基于同一发明构思，本说明书一个或多个实施例提供了一种信息化考试数据挖掘分析系统，包括：
信息获取模块，用于获取考试数据；所述考试数据包括：考生信息、成绩信息和试题信息；
信息加载模块，用于将所述考试信息存入DataLoader工具；
信息分析模块，用于获取用户配置的评价维度，利用AnalysisUtil工具对所述DataLoader工具中的所述考试信息进行分析，得到分析结果；
信息展示模块，用于利用ReportChart工具根据所述分析结果生成结果图表，并输出所述结果图表。
可选的，所述信息获取模块，具体用于：
获取人员姓名、人员编码、人员单位、人员部门、人员专业、人员年龄、人员工种、人员身份证号码和人员报名时间。
可选的，所述信息获取模块，具体用于：
获取缺考情况、总成绩、主观题成绩、客观题成绩和答题时间。
基于同一发明构思，本说明书一个或多个实施例提供了一种电子设备，包括存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述程序时实现上述的方法。
基于同一发明构思，本说明书一个或多个实施例提供了一种非暂态计算机可读存储介质，所述非暂态计算机可读存储介质存储计算机指令，所述计算机指令用于使所述计算机执行上述方法。
从上面所述可以看出，本说明书一个或多个实施例提供的信息化考试数据挖掘分析方法、装置、电子设备及介质，获取考试数据；所述考试数据包括：考生信息、成绩信息和试题信息；将所述考试信息存入DataLoader工具；获取用户配置的评价维度，利用AnalysisUtil工具对所述DataLoader工具中的所述考试信息进行分析，得到分析结果；利用ReportChart工具根据所述分析结果生成结果图表，并输出所述结果图表，从多个评价维度分析考试数据，并进行可视化展示，提高了考试数据分析的质量和效率。
附图说明
为了更清楚地说明本说明书一个或多个实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本说明书一个或多个实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。
图1为本说明书一个或多个实施例提供的信息化考试数据挖掘分析方法的一种流程示意图；
图2为本说明书一个或多个实施例提供的信息化考试数据挖掘分析装置的一种结构示意图；
图3为本说明书一个或多个实施例提供的一种更为具体的电子设备硬件结构示意图。
具体实施方式
为使本公开的目的、技术方案和优点更加清楚明白，以下结合具体实施例，并参照附图，对本公开进一步详细说明。
需要说明的是，除非另外定义，本说明书一个或多个实施例使用的技术术语或者科学术语应当为本公开所属领域内具有一般技能的人士所理解的通常意义。本说明书一个或多个实施例中使用的“第一”、“第二”以及类似的词语并不表示任何顺序、数量或者重要性，而只是用来区分不同的组成部分。“包括”或者“包含”等类似的词语意指出现该词前面的元件或者物件涵盖出现在该词后面列举的元件或者物件及其等同，而不排除其他元件或者物件。“连接”或者“相连”等类似的词语并非限定于物理的或者机械的连接，而是可以包括电性的连接，不管是直接的还是间接的。“上”、“下”、“左”、“右”等仅用于表示相对位置关系，当被描述对象的绝对位置改变后，则该相对位置关系也可能相应地改变。
为了达到上述目的，本说明书一个或多个实施例提供了一种信息化考试数据挖掘分析方法、装置、电子设备及介质，该方法及装置可以应用于各种电子设备，包括存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，以及非暂态计算机可读存储介质，本公开对比不做具体限定。
图1为本说明书一个或多个实施例提供的信息化考试数据挖掘分析方法的一种流程示意图，信息化考试数据挖掘分析方法包括：
S101、获取考试数据；所述考试数据包括：考生信息、成绩信息和试题信息。
一些实施方式中，所述考生信息包括：人员姓名、人员编码、人员单位、人员部门、人员专业、人员年龄、人员工种、人员身份证号码和人员报名时间。
所述成绩信息包括：缺考情况、总成绩、主观题成绩、客观题成绩和答题时间。
S102、将所述考试信息存入DataLoader工具。
DataLoader是数据读取的一个重要接口，是一个高效、简洁、直观的网络输入数据结构，便于使用和扩展。
S103、获取用户配置的评价维度，利用AnalysisUtil工具对所述DataLoader工具中的所述考试信息进行分析，得到分析结果。
一些实施方式中，所述评价维度包括：标准差、峰度、偏度、难度、标准分数、区分度和信度中的至少一个。
其中，标准差反映了考试数据的离散程度，标准差数值越大，说明考试数据分布越分散，标准差数值越小，说明考试数据分布越集中，例如，预设标准差以大于9并小于平均分的三分之一为宜。
峰度反映了分数分布的陡峭程度，数值越接近0，说明分数分布越接近正态分布。
偏度反映了分数分布偏离中心的程度，数值越接近0，说明分数分布越接近正态分布。
难度反映了试题的难易程度，是衡量考试质量的主要技术指标之一，难度取值在0和1之间，难度值越低，表示题目难度越难。例如，定义难度值大于0.8表示试题太易，难度值小于0.2表示试题太难，一份试卷应该由不同难度按一定比例组成，例如难度值大于0.8和难度值小于0.2的试题可以各占10％；难度值在0.2到0.4之间的和难度值在0.6到0.8之间的试题可以各占20％；难度值大于0.4且小于0.6的中等难度试题可以占60％，整套试卷平均难度可以在0.4到0.6之间。当检测题目以均分二分法记分时，采用二分法计算题目难度，该指标主要使用在试题分析中。
标准分数指以标准差为单位所表示的原始分数与平均数的差距，由正负号和绝对数值两个部分组成，正负号说明原始分是大于还是小于平均数，绝对数值说明原始分距离平均分数的远近程度。标准分数的计算方法为：z＝(x1-x)/s，其中，z为标准分数，x为总体平均值，x1-x为离均差，s表示总体标准偏差。
区分度是指试题对不同的考生知识、能力水平的鉴别程度，是衡量考试质量的主要技术指标之一。区分度取值在-1与1之间，区分度值越大，题目越好。
信度是衡量考试能否真实反映考生水平的指标，内部一致性信度是最常用的考试信度的检验方法，内部一致性信度值从0到1，越接近于1说明信度越高，越接近于0，说明信度值越低。信度的计算公式为X＝T+B+E，其中用T表示真实值，B表示偏差即系统误差，E表示测量的随机误差，X表示测量结果。
S104、利用ReportChart工具根据所述分析结果生成结果图表，并输出所述结果图表。
一些实施方式中，信息化考试数据挖掘分析方法，还包括：
根据所述结果图表，进行教学资源分配。
根据所述用户的账号类型进行权限分配，所述权限分配包括查看权限分配和操作权限分配。
本说明书一个或多个实施例提供的信息化考试数据挖掘分析方法、装置、电子设备及介质，获取考试数据；所述考试数据包括：考生信息、成绩信息和试题信息；将所述考试信息存入DataLoader工具；获取用户配置的评价维度，利用AnalysisUtil工具对所述DataLoader工具中的所述考试信息进行分析，得到分析结果；利用ReportChart工具根据所述分析结果生成结果图表，并输出所述结果图表，从多个评价维度分析考试数据，并进行可视化展示，提高了考试数据分析的质量和效率。
可以理解，该方法可以通过任何具有计算、处理能力的装置、设备、平台、设备集群来执行。
需要说明的是，本说明书一个或多个实施例的方法可以由单个设备执行，例如一台计算机或服务器等。本实施例的方法也可以应用于分布式场景下，由多台设备相互配合来完成。在这种分布式场景的情况下，这多台设备中的一台设备可以只执行本说明书一个或多个实施例的方法中的某一个或多个步骤，这多台设备相互之间会进行交互以完成所述的方法。
上述对本说明书特定实施例进行了描述。其它实施例在所附权利要求书的范围内。在一些情况下，在权利要求书中记载的动作或步骤可以按照不同于实施例中的顺序来执行并且仍然可以实现期望的结果。另外，在附图中描绘的过程不一定要求示出的特定顺序或者连续顺序才能实现期望的结果。在某些实施方式中，多任务处理和并行处理也是可以的或者可能是有利的。
图2为本说明书一个或多个实施例提供的信息化考试数据挖掘分析装置的一种结构示意图，信息化考试数据挖掘分析装置包括：
信息获取模块，用于获取考试数据；所述考试数据包括：考生信息、成绩信息和试题信息；
信息加载模块，用于将所述考试信息存入DataLoader工具；
信息分析模块，用于获取用户配置的评价维度，利用AnalysisUtil工具对所述DataLoader工具中的所述考试信息进行分析，得到分析结果；
信息展示模块，用于利用ReportChart工具根据所述分析结果生成结果图表，并输出所述结果图表。
所述信息获取模块，具体用于：
获取人员姓名、人员编码、人员单位、人员部门、人员专业、人员年龄、人员工种、人员身份证号码和人员报名时间。
所述信息获取模块，具体用于：
获取缺考情况、总成绩、主观题成绩、客观题成绩和答题时间。
为了描述的方便，描述以上装置时以功能分为各种模块分别描述。当然，在实施本说明书一个或多个实施例时可以把各模块的功能在同一个或多个软件和/或硬件中实现。
上述实施例的装置用于实现前述实施例中相应的方法，并且具有相应的方法实施例的有益效果，在此不再赘述。
图3示出了本实施例所提供的一种更为具体的电子设备硬件结构示意图，该设备可以包括：处理器1010、存储器1020、输入/输出接口1030、通信接口1040和总线1050。其中处理器1010、存储器1020、输入/输出接口1030和通信接口1040通过总线1050实现彼此之间在设备内部的通信连接。
处理器1010可以采用通用的CPU(Central Processing Unit，中央处理器)、微处理器、应用专用集成电路(Application Specific Integrated Circuit，ASIC)、或者一个或多个集成电路等方式实现，用于执行相关程序，以实现本说明书实施例所提供的技术方案。
存储器1020可以采用ROM(Read Only Memory，只读存储器)、RAM(Random AccessMemory，随机存取存储器)、静态存储设备，动态存储设备等形式实现。存储器1020可以存储操作系统和其他应用程序，在通过软件或者固件来实现本说明书实施例所提供的技术方案时，相关的程序代码保存在存储器1020中，并由处理器1010来调用执行。
输入/输出接口1030用于连接输入/输出模块，以实现信息输入及输出。输入输出/模块可以作为组件配置在设备中(图中未示出)，也可以外接于设备以提供相应功能。其中输入设备可以包括键盘、鼠标、触摸屏、麦克风、各类传感器等，输出设备可以包括显示器、扬声器、振动器、指示灯等。
通信接口1040用于连接通信模块(图中未示出)，以实现本设备与其他设备的通信交互。其中通信模块可以通过有线方式(例如USB、网线等)实现通信，也可以通过无线方式(例如移动网络、WIFI、蓝牙等)实现通信。
总线1050包括一通路，在设备的各个组件(例如处理器1010、存储器1020、输入/输出接口1030和通信接口1040)之间传输信息。
需要说明的是，尽管上述设备仅示出了处理器1010、存储器1020、输入/输出接口1030、通信接口1040以及总线1050，但是在具体实施过程中，该设备还可以包括实现正常运行所必需的其他组件。此外，本领域的技术人员可以理解的是，上述设备中也可以仅包含实现本说明书实施例方案所必需的组件，而不必包含图中所示的全部组件。
本实施例的计算机可读介质包括永久性和非永久性、可移动和非可移动媒体可以由任何方法或技术来实现信息存储。信息可以是计算机可读指令、数据结构、程序的模块或其他数据。计算机的存储介质的例子包括，但不限于相变内存(PRAM)、静态随机存取存储器(SRAM)、动态随机存取存储器(DRAM)、其他类型的随机存取存储器(RAM)、只读存储器(ROM)、电可擦除可编程只读存储器(EEPROM)、快闪记忆体或其他内存技术、只读光盘只读存储器(CD-ROM)、数字多功能光盘(DVD)或其他光学存储、磁盒式磁带，磁带磁磁盘存储或其他磁性存储设备或任何其他非传输介质，可用于存储可以被计算设备访问的信息。
所属领域的普通技术人员应当理解：以上任何实施例的讨论仅为示例性的，并非旨在暗示本公开的范围(包括权利要求)被限于这些例子；在本公开的思路下，以上实施例或者不同实施例中的技术特征之间也可以进行组合，步骤可以以任意顺序实现，并存在如上所述的本说明书一个或多个实施例的不同方面的许多其它变化，为了简明它们没有在细节中提供。
另外，为简化说明和讨论，并且为了不会使本说明书一个或多个实施例难以理解，在所提供的附图中可以示出或可以不示出与集成电路(IC)芯片和其它部件的公知的电源/接地连接。此外，可以以框图的形式示出装置，以便避免使本说明书一个或多个实施例难以理解，并且这也考虑了以下事实，即关于这些框图装置的实施方式的细节是高度取决于将要实施本说明书一个或多个实施例的平台的(即，这些细节应当完全处于本领域技术人员的理解范围内)。在阐述了具体细节(例如，电路)以描述本公开的示例性实施例的情况下，对本领域技术人员来说显而易见的是，可以在没有这些具体细节的情况下或者这些具体细节有变化的情况下实施本说明书一个或多个实施例。因此，这些描述应被认为是说明性的而不是限制性的。
尽管已经结合了本公开的具体实施例对本公开进行了描述，但是根据前面的描述，这些实施例的很多替换、修改和变型对本领域普通技术人员来说将是显而易见的。例如，其它存储器架构(例如，动态RAM(DRAM))可以使用所讨论的实施例。
本说明书一个或多个实施例旨在涵盖落入所附权利要求的宽泛范围之内的所有这样的替换、修改和变型。因此，凡在本说明书一个或多个实施例的精神和原则之内，所做的任何省略、修改、等同替换、改进等，均应包含在本公开的保护范围之内。
Claims (10)
1.一种信息化考试数据挖掘分析方法，其特征在于，包括：
获取考试数据；所述考试数据包括：考生信息、成绩信息和试题信息；
将所述考试信息存入DataLoader工具；
获取用户配置的评价维度，利用AnalysisUtil工具对所述DataLoader工具中的所述考试信息进行分析，得到分析结果；
利用ReportChart工具根据所述分析结果生成结果图表，并输出所述结果图表。
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述考生信息包括：
人员姓名、人员编码、人员单位、人员部门、人员专业、人员年龄、人员工种、人员身份证号码和人员报名时间。
3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述成绩信息包括：缺考情况、总成绩、主观题成绩、客观题成绩和答题时间。
4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述评价维度包括：
标准差、峰度、偏度、难度、标准分数、区分度和信度中的至少一种。
5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，还包括：
根据所述结果图表，进行教学资源分配。
6.一种信息化考试数据挖掘分析系统，其特征在于，包括：
信息获取模块，用于获取考试数据；所述考试数据包括：考生信息、成绩信息和试题信息；
信息加载模块，用于将所述考试信息存入DataLoader工具；
信息分析模块，用于获取用户配置的评价维度，利用AnalysisUtil工具对所述DataLoader工具中的所述考试信息进行分析，得到分析结果；
信息展示模块，用于利用ReportChart工具根据所述分析结果生成结果图表，并输出所述结果图表。
7.根据权利要求6所述的系统，其特征在于，所述信息获取模块，具体用于：
获取人员姓名、人员编码、人员单位、人员部门、人员专业、人员年龄、人员工种、人员身份证号码和人员报名时间。
8.根据权利要求6所述的系统，其特征在于，所述信息获取模块，具体用于：
获取缺考情况、总成绩、主观题成绩、客观题成绩和答题时间。
9.一种电子设备，包括存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，其特征在于，所述处理器执行所述程序时实现如权利要求1至5任意一项所述的系统。
10.一种非暂态计算机可读存储介质，其特征在于，所述非暂态计算机可读存储介质存储计算机指令，所述计算机指令用于使所述计算机执行权利要求1至5任一所述系统。
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