杜宇能，吴 阳，陆晓佳

(1.安徽农业大学 农科教结合研究中心，合肥 230036； 2.安徽农业大学 经济管理学院，合肥 230036)

平时成绩的评定是大学专业课课堂教学过程的重要控制手段，期末考试成绩占比70%，平时表现占比30%是当前很多高校成绩评定的主流方法。但在实践中，平时成绩有时会成为给不及格学生拉分的一种工具，会为了让卷面不及格的学生总分达到及格线而给出较高的平时分，这种做法影响了平时成绩的客观性和公平性[1]。对此，需采取一些新的方法来提高平时成绩评定的实际效果，本研究总结了一套以卷面加分为核心的平时成绩评定方法，并利用三届学生的专业课考试成绩面板数据进行统计分析，以研究卷面加分的实施效果。

1 卷面加分的实施过程

在安徽农业大学金融系高年级专业课投资学教学中，详细记录了学生的课堂提问、课堂练习、案例汇报、日常签到、疏漏指正、课后探讨、协助建议等平时表现，并对每位学生每次的平时表现计分，一般表现记1分，非常优秀的表现计2分，平时分总分上限为7分。对于迟到、早退或缺课的学生进行减分，一次减1分，不设下限。在期末综合评价时，将学生的平时成绩(包含正数、零和负数)直接加在学生期末闭卷考试的卷面上。例如，学生的平均成绩是2分，卷面成绩89分，那么他/她的最终成绩就是91分；如果学生的平时成绩是-1分，卷面成绩是65分，那么他/她的最终成绩就是64分；如果学生的平时成绩为0分，那么卷面成绩就是他/她的最终成绩。采用这种方法有可能使得极少数学生的成绩高于100分，那么对于这些学生的成绩就以100分计。采用这种卷面加分的平时成绩考核办法，一方面，可以提高学生平时学习的兴趣，激发学生积极思考、主动探求；另一方面，有助于教学相长，在多年的教学过程中有学生指出了教材、教案和课堂教授过程中的疏漏，提高了教师的教学能力和知识储备量。下面将利用统计学相关方法对学生成绩样本的平时成绩和卷面成绩进行检验分析。

2 卷面加分实施效果的统计检验

2.1 数据的来源、描述性统计和有关假设

根据收集到的安徽农业大学金融学专业2011级、2012级、2014级、2016级学生的投资学平时成绩和卷面成绩的评定结果，得到了总计772个独立样本，每个独立样本包含一个平时成绩、一个卷面成绩。样本的描述性统计如下：

表1 四个年级学生投资学课程的平时成绩和卷面成绩统计描述Tab.1 Statistical description of usual and paper results of investment courses of students in four grades

从理论上讲，平时加分多的学生应学得更扎实，他们的考试成绩(也是卷面成绩)应更高，基于这种考虑，提出了两个假设：

假设一：平时有加分项、没有加分项、有减分项的学生的平均成绩存在显著差异，并且平时有加分项的学生卷面平均成绩最高，没有加分项的学生卷面平均成绩居中，有减分项的学生卷面平均成绩最低。

假设二：学生的平时成绩和卷面成绩呈正相关关系，也就是平时成绩越高，卷面成绩越高，平时成绩越低，卷面成绩越低。

如果学生的成绩满足以上两个假设，那就能说明卷面加分的方法实现了平时成绩给分的精准性，是一种度量评价学生平时学习过程的有益探索。

2.2 假设的统计检验

将学生成绩的样本按照加分情况分为三组，第一组是有减分项组，标记为“-1”组；第二组是没有加分项组，标记为“0”组；第三组是有加分项组，标记为“1”组。通过SPSS软件发现，三组学生卷面成绩的平均值分别为75.50分、83.42分、89.06分。从数值上看，平时有减分的学生卷面平均成绩最低，平时无加分无减分的学生卷面平均成绩居中，平时有加分的学生卷面平均成绩最高，三组学生的平均成绩似乎具有显著性差异，但还需要统计学角度的检验。

从理论上讲，大学课程的考试成绩应服从正态分布，但很多教师都发现考试成绩呈现出了部分的不对称和尖峰态[2]。为了后续统计检验的准确性，运用SPSS软件对772位学生的成绩分布做了正态性检验，结果发现这些成绩样本不服从标准的正态分布。

从表2可知，卷面成绩样本的柯尔莫戈洛夫-斯米诺夫检验和夏皮洛-威尔克检验的显著性都很高，均拒绝样本卷面成绩服从正态性的原假设。由于卷面成绩样本不服从正态分布，故采用非参数检验中多个独立样本的克鲁斯卡尔-沃利斯检验法、中位数检验法和约克海尔-塔帕斯特拉检验法来分别检验平时有加分项、没有加分项和有减分项三类学生期末卷面成绩的均值差异。通过SPSS软件的独立样本非参数分析功能得到了以下结果汇总。

表2 成绩样本的正态性检验Tab.2 Normality test of result samples

由表3可知，非参数假设检验拒绝了三组卷面成绩样本无差异的原假设，可以认为平时有加分项、没有加分项、有减分项的学生的卷面成绩存在显著差异，假设一得到了验证。

表3 三组学生成绩样本的非参数检验SPSS输出结果汇总Tab.3 Summary of non-parametric test SPSS output results of result samples of three groups

非参数检验方法对三类样本的平均值水平差异做了分析，但仅分为三类使得平时成绩原始计分的高低信息没有得到充分分析，还需要进一步探究。由于平时成绩样本的分值只是从-5～7，类似于等级数据，并且卷面成绩不服从正态分布，所以不能采用一般的皮尔逊相关分析，而应采用斯皮尔曼秩相关系数进行分析。于是，通过SPSS软件对样本的平时成绩和卷面成绩进行了斯皮尔曼秩相关系数分析，得到了如下结果。

由表4可知，卷面成绩和平时成绩呈显著的正相关关系，斯皮尔曼秩相关系数大于0.3，其正相关程度落在中等水平。由此发现，不仅平时成绩加分为正数的学生卷面平均成绩显著性较高，而且平时成绩的数值与卷面成绩之间也呈现出了比较明显的正相关关系。从样本的统计分析来看，减分越多的学生卷面成绩越低，加分越多的学生卷面成绩越高，假设二基本得到验证。

表4 平时成绩和卷面成绩进行的斯皮尔曼秩相关系数分析Tab.4 Spearman rank correlation coefficient analysis of usual and paper results

3 结语

卷面加分这种平时成绩的评价方法一方面可以提高专业课课堂教学的效果和学生钻研专业课的兴趣；另一方面，从实施效果的统计分析来看，卷面加分的有无和高低与学生的期末卷面成绩显著相关，更好地提升了学生的平时成绩和学习效果，克服了传统平时成绩给分方法给不及格学生拉分的可能。