35、工业电子成绩纵向研究与疫情下学生在线互动异常检测分析

工业电子成绩纵向研究与疫情下学生在线互动异常检测分析

工业电子成绩纵向研究

在工业电子专业的学习中，学生成绩的分布情况能反映出诸多问题。通过对学生成绩的纵向研究，我们可以深入了解教学效果和学生的学习状况。

成绩分布情况

成绩分布呈现出一定的特点。在一、二、三年级的必修课中，成绩分布围绕“B”和“A”等级。同时，成绩分布也受到评估系统的影响，不同学科的成绩分组明显，例如英语、热机、化学拓展等学科。

表现最差学科分析

对平均成绩最低的学科进行分析发现，数学 I 是一年级全年开设的课程，采用了多种教学方法，如入门活动、信息通信技术实践、研讨会、概念图、问题解决和大师班等。评估策略包括客观测试（占 90%）和研讨会（占 10%）。机械系统是一年级第二学期的课程，教学大纲中仅包含大师班这一种教学方法，评估策略为期末考试（占 100%），且教学大纲未详细说明评估测试的细节。在这两门学科中，及格成绩（5 - 6.9）的比例均超过 80%。

而表现最好的学科，如计算机科学或化学，期末考试在总成绩中的占比低于 70%，这加强了持续评估，使学生能够逐步提升能力，教师也能更好地监控教学过程。

教学人员在 2016/2017、2017/2018 和 2018/2019 学年的质量报告中指出，成绩不佳可能是由于部分学科难度较大、课堂出勤率低、期末考试缺考学生多（尤其是第二轮）以及缺乏先验知识等原因。同时，报告还提出了一些改进建议，如减少教学大纲内容、确定“关键”学科、减少能力要求、引入部分测试或规划能激发学生兴趣的实验室实践等。

研究结论

通过对 254 份工业电子与自动化工