考試成績是檢驗教學工作成效的重要指標。學校的教學活動中不停地產生著大量的成績數據。如何通過數據分析方法，讓考試成績數據“告訴”我們更多的有價值的事實，而不再僅僅停留于簡單的查詢與統計，在智慧校園建設和數據化治理時代，是我們需要積極研究探索的一個重要課題。
華南師范大學借助分析工具，建立學生期末成績相關關系散點圖，通過按教師分類、按年級分類及按學院分類的多維度分析，使我們能夠從成績數據中發現不同課程相對難度特點，不同學生群體學習情況差異與不同，不同教師教學效果差異等信息。雖然這些分析尚是局部的、模糊的，但管中窺豹，分析結果所產生的信息，對于調整和改進高校教學活動還是有著積極的參考意義。
不同教師教授同一門課程的教學效果分析
本分析案例中，我們通過期末成績散點圖比較，對二位不同教師(下稱教師A和教師B)的同一門專業課程(下稱“專業課程a”)的教學效果情況進行了分析，發現兩位教師的教學效果的差異性。為使分析相對客觀，兩個班級的學生來自同一學院的同一年級。
圖1、圖2分別為教師A、教師B授課的兩個班級學生的期末成績散點圖。
通過對兩個散點圖分析可以發現，教師A對應的散點圖圖1中，散點基本處于y=x參考直線之下，趨勢線也完全是處于y=x參考直線之下，說明絕大部分學生無法在這門課程中取得與其他課程同等水平的成績。同時可以看到，有較多處于該課程成績60分、甚至50分以下低分區域的學生，然而這部分學生的其他課程平均成績上多超過60分，卻沒能在本課程取得及格分數。相比較之下，教師B對應的散點圖圖2中，多數的散點集中于y=x參考直線附近，有相當一部分散點處于上方，這部分學生取得了比預期更好的成績，而沒有取得預期成績的學生，也少有出現過于低分的情況，高均分低課程分的情況要比圖1好。
圖1、圖2都呈現出趨勢線斜率大于1，結合散點對趨勢線回歸程度較好的特點，說明該學科成績與學生其他課程成績關聯性較強，這可能是因為該課程專業性較強，考試對學生學習情況考察足夠深入。對比兩位教師授課情況，教師B的學生在“專業課程a”上獲得了與其他科目相當或更好的成績，而教師A的學生則獲得了遠低于其他科目的成績，由于兩個班的學生來自同一學院的同一年級，因此綜合情況說明，教師B“專業課程a”的教學活動開展得更合理，而教師A可能需要進行適當的教學調整。
歷屆學生對同一公共或專業課程的學習情況分析
本分析案例中，選取了兩門課程的期末成績散點圖進行比較分析，分別為：大一學生必修的公共課程A和大二學生必修的專業課程B。通過對這兩門課程歷年的成績散點圖進行對比分析，我們發現近年來選修該兩門課程的學生學習情況呈現一定的規律性，教授該兩門課程的教師教學活動也展現出其自身的課程特色，這對開展下一級新生的教學活動具有一定啟發性和參考價值。
公共課程A歷年成績數據分析
本小節分析案例中，選取2011級至2014級學生修讀公共課程A的期末成績散點圖進行分析比較。其中圖3是2011級學生的公共課程A期末成績散點圖，圖4為歷年公共課程A學生平均期末成績折線圖。
通過對2011級至2014級學生的公共課程A期末成績散點圖進行分析，看出往屆學生的成績散點圖基本呈現出散點分布較為分散，對趨勢線回歸程度不高的情況。再結合其趨勢線斜率不足1的特點，說明該課程成績與其他課程成績關聯并不緊密，這一點在2011級成績散點圖(圖5)上體現得更為明顯。通過這一分析或許可以認為由于公共課程專業性不強，專業能力強的學生也未必能在公共課程上取得與其他課程相當的成績。但另一方面，趨勢線斜率并不接近于0。有的年份的成績散點圖其趨勢線斜率接近于1，散點對趨勢線回歸程度也較好，這說明如果學生在其他科目上的學習能力較好，那么他也更有可能在公共課程上獲得較好的成績。
從圖4歷年公共課程A平均期末成績折線圖上可以看出，該課程在經歷2012年一次成績下滑后，于2013年與2014年持續上升，并在2014年取得了超過70分的好成績。這或許可以說明教授該課程的教師現有的教學策略具有一定科學性和積極性，從而使得學生成績穩步上升，在今后的教學活動中可以堅持這一教學策略。
最后，根據相關數據可以注意到2013級和2014級的成績散點圖中均分高課程成績低的情況減少。相應地，均分較高的學生在公共課程A上取得超過均分的情況(y=x參考直線以上)也增加了。結合前文中的分析，可以提出以下建議：教師如果激發學生，將其學習專業課程時的學習熱情和積極性應用到學習公共課程上，這對于提高學生公共課程的成績和改善公共課程的教學情況將有著積極的意義。
專業課程B歷年成績數據分析
本小節分析案例中，選取2011級至2013級學生修讀專業課程B的期末成績散點圖進行分析比較。其中圖5、圖6、圖7分別是2011級、2012級、2013級學生的專業課程B期末成績散點圖，圖8為歷年專業課程B學生平均期末成績折線圖。
通過對2011級至2013級學生的專業課程B期末成績散點圖(圖5、圖6、圖7)進行分析，可以看出2011級和2012級學生的成績散點圖基本呈現出散點對趨勢線回歸情況較好，趨勢線斜率較大的特點。這說明學生在該課程的成績與其他課程的成績關聯較為緊密，進而可以認為該課程專業性較強，對學生專業能力考察深入。
結合歷年專業課程B學生期末成績折線圖(圖8)進行分析，可以明顯地看到該課程平均成績從2011年至2013年明顯地存在逐年大幅下降的情況，2011年至2013年間下降了超過20分。從散點圖上來看，2011級學生大部分都在專業課程B取得了比其他課程更好的成績，雖然有小部分均分在70分左右的學生取得了意外的低分，但總體來說散點都聚集在y=x參考直線附近，可以認為2011級的學生在該課程上充分發揮了他們的專業學習能力。
相比之下，2012級散點圖中處于y=x參考直線上的散點大幅減少，均分高課程成績低的情況增多，說明許多學生無法在專業課程B上取得與其他課程相當的學習效果。
最后再來看2013級的散點圖，y=x參考直線上方散點與12級相比變化不大，但是均分高課程成績低的現象非常嚴重，如圖中紫色方框中區域所示，存在大量均分處于60至80分之間，而課程成績卻低于甚至遠低于60的散點。
這部分的學生在該課程上的學習程度遠不及他們在其他課程上的學習程度，這說明課程教學情況不理想，從而導致了課程均分只有52.2的情況。然而由于散點并沒有出現整體逐年左移的情況，說明這并不是因為學生的整體專業學習能力下降導致該課程均分下降的。因此可以得出建議，教授該課程的教師可能需要參照往年的教學模式與教學策略來對該課程現有的教學情況進行調整。另外也需要提醒2014級學生，在學習該課程時應該投入更多的時間精力，不能因為自己在其他課程已經取得較好的成績就掉以輕心。
不同類別學院對同一公共課程的修讀情況分析
本分析案例中，選取了所有學院的學生都需要修讀的公共課程C的期末成績散點圖進行比較分析。通過將學院劃分到文理兩個不同專業類別，我們將能夠看到數據背后反映出來的課程特性，這將有助于教師針對不同學院的學生調整教學策略，因材施教。
圖9為理工科類一個學院的學生修讀公共課程C的期末成績散點圖，圖10為文科類一個學院的學生修讀公共課程C的期末成績散點圖。
通過對理工科類三個不同學院和文科類三個不同學院公共課程C期末成績散點圖(以圖9、圖10為例)進行比較分析，可以發現，文科類散點圖的趨勢線斜率全部都大于1，而理工科類散點圖的趨勢線斜率則全部小于1。同時，文科類散點圖的趨勢線回歸程度要比理工科類散點圖更好。以上特征都說明了該公共課程體現出了文科類課程的特點，相比起理工科類課程，其成績與其他文科類課程相關性更高。
理工科類學生如果想要在該課程上取得好成績，則需要投入更多的時間精力。而該課程的教師在教授理工科類專業的學生時則應該注意到該課程的課程特性，適時對教學方法進行調整。
給分情況各異的兩門課程的成績分差值分析
高校中的課程不同于中學，作為學生績點計算依據和衡量學生是否通過標準的總評成績不僅只關注期末成績，平時成績也是納入計算的一部分。然而由于平時成績的主觀性與給分自由度較大，個別教師可能會為了拉高學生的總評成績，而給出不符合實際情況的平時成績。本分析案例中將通過對比課程A和B的成績分差值散點圖，來較為直觀形象地體現出這種行為和現象。
圖11、圖12分別為課程A、課程B的期末成績分差值散點圖。
通過對課程A、課程B的期末成績分差值散點圖(圖11、圖12)進行比較分析。課程A散點圖的趨勢線表明，學生期末成績越高，分差值越低，但其趨勢線斜率接近于0，趨勢不明顯?？梢哉J為是由于平時成績較為平均，所以期末成績較低的學生具有更高一點的分差值。
我們將圖11作為較為合理的分差值散點分布情況，在此基礎上，對比分析圖12，課程B散點圖趨勢線斜率較高，擁有非常明顯的散點分布趨勢，即期末成績越高的學生其分差值越低。
從另一方面說，期末成績越低的學生依賴于平時成績拉高總評成績的現象在該課程顯得非常普遍。對于這種現象，有幾種可能性：一可能是該課程的教師更加注重學生的平時表現(例如學生的出勤率、課堂表現、平時作業等)，在總評成績中平時成績所占的比例可能比期末成績所占比例更大;另一種可能是該課程的期末成績難度較大，期末成績普遍不高，該課程的教師為了增加該科目的通過率，一定程度上提高了平時成績，進而拉高了總評成績。
對于可能性一，可以得出建議，學生在學習該課程時應該更加重視平時的表現，如保證出勤率、課堂積極發言、按時完成課堂作業等;對于可能性二，則可以建議教授該課程的教師合理調整考試的難度，并適時調整和改善教學策略和方式，激發學生的學習積極性。
數據助力于管理部門、教師和學生
通過以上的數據方法和分析工具，從不同的維度對學生期末成績進行數據分析，讓我們對學生的學習情況有了更加深入全面的了解。管理部門以這些隱藏的信息為依據，可以對教師教學提出相應建議;教師則可以根據數據分析結果對自己的教學策略與方法等進行改善調整;學生也可以根據以往的課程成績情況選擇制定自己的學習計劃。
華南師范大學近年來重新規劃建設了學校數據整合與交換平臺，確立了智慧校園數據服務和數據治理的發展方向。本文是學校網絡中心數據分析團隊在校園大數據研究過程中的初期案例，在分析手段和分析結構的全面性、科學性方面仍有待加強。但我們深信，只要堅定方向，勇于嘗試，高校的智慧校園必將迎來屬于自己的“大數據時代”。
(何藝東 李瑞維 林南暉 鄭凱 羅輝瓊，作者單位為華南師范大學網絡中心)
