主成分分析法在学生成绩分析与评价中的应用  

作　　者：郭兰兰[1] 付政庆 衣秋杰[1] 

机构地区：[1]山东科技大学机械电子工程学院,山东青岛266590 [2]山东科技大学数学与系统科学学院,山东青岛266590

出　　处：《高教学刊》2021年第3期88-91,共4页Journal of Higher Education

基　　金：国家自然科学基金“方向控制最小二乘理论的拓展及其应用研究”(编号:41774002);教育部产学合作协同育人项目“《线性代数》精品在线开放课程建设及混合式教学模式改革”(编号:201802086008);“面向计算机专业的数学基础课程教学改革与实践”(编号:201902188030);山东科技大学科研启动基金“火电厂气力除灰管道堵塞问题研究”(编号:2015RCJJ022);山东科技大学群星项目“基于在线开放课程的高等数学混合式教学模式构建与实践”(编号:QX2018M24)、“基于创新型人才培养的多元化教学模式的探索与实践”(编号:QX2018M21);山东科技大学优秀教学团队支持计划(编号:JXTD20160507);山东科技大学线性代数教学团队(编号:JXTD20190504)。

摘　　要：多元统计分析是统计学中的一个主成分分析法在学生成绩分析与评价中的应用重要分支,其在教育教学中的应用较少,却已被证实具有良好的效果。文章的研究是采用主成分分析的方法,对某高校学生专业成绩进行系统综合分析,在成绩平均分的基础上做进一步评价和分类。利用主成分分析法对综合评价后的学生进行分类,不但对综合信息有宏观的了解,还能够进一步分析信息的背景,为教育过程中的决策活动提供更准确信息。Multivariate statistical analysis is an important branch of Statistics.It has less application in education and teaching,but it has been proven to have good results.Principal component analysis is an important method in multivariate statistical analysis.The purpose of this study is to use a principal component analysis method to systematically analyze student achievement and further evaluate and classify students'scores on the basis of average scores.Using principal component analysis to classify students after comprehensive evaluation,not only has a macro understanding of the comprehensive information,but also can further analyze the background of the information and provide more accurate information for decision-making activities in the education process.

关 键 词：成绩 主成分分析 SPSS 

分 类 号：G642[文化科学—高等教育学]