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高中英语测试成绩的统计分析法运用

2021-07-16彭丽佳

读书文摘(下半月) 2021年4期
关键词:统计分析数据测试

[摘  要:为了督促学生学习和检查教学效果,英语测试后,需要对数据进行统计和分析。科学的统计分析方法能够获得全面、真实、准确、可靠的数据。本文将集中量数和离散量数运用到高中英语测试结果的统计分析中,为全面科学的统计分析测试结果,全面客观的评价学生,公平公正的评价教师教学效果,呼应新课程标准要求,改善高中英语课堂教学,推动素质教育发展。

关键词:高中英语;测试;统计分析;数据]

在二十一世纪以来,中国教育发生巨大变化。随着新课程标准(2017)的实施,新教材的应用,对普通高中英语教学质量要求日益增加。测试对教学具有一定的反拨作用,这决定测试是提高教学质量必不可少的手段之一。测试后,传统方法是求出全班测试分数的平均数,通过比较平均数进行评价,缺乏严密的科学性。目前,大部分学校统计出集中量数和离散量数,但是仅用平均数进行评价,未充分利用标准化统计分析测试后的其他数据,一线教师面临同样的问题,甚至有人都不知道全距,标准差是什么。本人将标准化统计方法在高中英语测试统计中的实践方法介绍给大家,共同探讨。

一、标准化统计方法在测试中运用

(一)集中量数

考试结束后得到的结果是每个考生的分数。这些分数称为原始分数(raw mark)。如果孤立地去看待每个分数,显然是没有意义的。比如说,在一次满分为20分的考试中某个考生得15分,这个分数是高还是低,只有把成绩和他人的成绩进行比较才能做出判断。因此,在对每个考生的分数作出解释前,必须检查整个考试的情况。简单来讲,如果把每个考生的成绩按从高到低的顺序排个序,某个考生处在什么位置就清楚啦。

但是,如果考生人数相当多,把分数一个个罗列出来费时费力,同时也说明不了什么问题。常用的办法是描述这些分数的集中趋势,求出其集中量数(measures of central tendency)。集中量数反应数据向某一点集中的情况。常见的用来描述数据集中趋势的统计量有平均数(mean)、中位数(median)和众数(mode)。

平均数是用来表述分数分布集中趋势最常用的一种方法。它可以用来进行组间比较,为判明一组数据和另一组数据的数值差别。在测试后进行成绩统计和统计分析,第一件事是得出班级平均数和分数段。在两个平行班测试分数比较时,将两个班每个学生分数一一罗列或用个别学生分数拿出来比较都得不出结果,若将他们的平均数进行比较,就会明了,故平均数(mean)是用来描述分数分布集中趋势最常用的一种方法。其计算方法是,把一组数据中的每个数据相加,然后除以该组数据的个数,得到的值即为该组数据的平均数。中位数是指把一组数值按从低到高或从高到低的顺序排列后位于中间位置的那个数。众数是指一组数据中出现次数最多的那个数值。

平均数、中位数、众数均为集中量数,各自描述典型情况不同,如表1所示。

只求平均数的方法有一下几点局限性:首先,平均数会受到极大值和极小值的影响,一组数据中若出现一个数值极低或极高,计算出来的平均数或者大大下降或这大大上升,所以平均数不足以代表该组数据的典型水平。其次,一组数据中会存在其中个别数据数值的大小模糊不清或不够确切,导致无法计算其平均数。相应的应对办法就是在测试成绩统计中,采用中位数(Medium)和众数(Mode)。中位数的优点在于很少受两极端数值的影响,众数优点是能帮助分析解释一组数据中频数分布的形态。

二、离散量数(Measures of dispersion)

描述一组数据的特征仅用集中量数是不够的,还需考虑其分散情况。因为两组数据的平均数和中位数可能完全相同,但他们之间会存在着很大的区别。描述数据离散趋势的统计量称为离散量数(measures of dispersion)。用来描述离散趋势的统计指标有全距(range)和标准差(standard deviation)。

全距是指把一組数据按照从小到达的顺序排列,用最高分减去最低分,所得的值就是全距。用全距表示数据的离散趋势不精确,因为它只考虑到最高值和最低值,没有考虑到中间的数值。描述数据变异特征或离散情况最常用的统计指标是标准差。如平均成绩相同,但他们的离散程度却不同,想要更全面的反映出成绩统计数据全貌,只说明典型情况是不够的,必须对问题的特殊性即数据的变异性进行描述。例如2020年11月份我校高二年级期中考试成绩统计。见表2.

从表中可以看出1班平均成绩比4班平均成绩高9.76,2班平均成绩比3班平均成绩高1.45;从平均分角度分析,1班成绩比4班成绩好,2班比3班成绩好。但是实际上只是表面现象,这平均分所反映的情况不全面,也未能反应出真实情况。从标准差角度分析,4班的离散程度小于1班的离散程度,其成绩相对集中,故4班全班的学习成绩要比1班好,因为1班离散程度大于4班,就表明它的成绩高低悬殊大。要求同时对各班成绩分数的离散程度也进行度量,才能够做到比较客观的、公正的评定教师的教学效果和学生的英语学习情况,而且还能对数据中反应出来的特殊情况采取专门的措施加以解决。

此外,在应用集中量数对一组数据的典型情况进行描述是,还存在着这些集中量数的代表性如何这一问题,常用的是全距和标准差。一组数据集中量数的代表性如何,可由表示差异情况的量数来说明,也就是全距和标准差。全距值越大,表示数据分布的范围越广,离散程度越大,越不整齐;全距值越小,表示数据分布的越集中。标准差的值越大,这组数据的

离散程度越大,即数据越参差不齐;标准差的值越小,离散程度越小,即数据越集中。标准差应用于教育教学当中,不能一概而论,要具体情况具体分析。例如表2中1班考试成绩标准差极大,这对教师的教学极为不利,反映出学生间差异大,这样平均分也失去了意义。但是如果参加选拔类或者竞赛类考试,某道试题的标准差很小,说明该题目区分度差(区分度指一个题目区分考生能力的程度。如果考试中有一道题水平高的学生都答对了,水平低的学生都答错了,这道题的区分能力就很强。计算题目区分度常用方法是:先把考生按其总分而分为高分组和低分组,然后高分组的人数减去低分组的人数,在初一高分组和低分组人数之和。),不能区分优等生和差生的能力水平,是一个质量较差的试卷,应对措施是改为标准差较大的考题。集中量数是指量尺上的一点,是点值。而离散量数是量尺上的一段距离,只有将两者结合起来分析测试结果,才能对测试成绩做出全面、公正的分析,从而得到有真正价值的统计数据,来反映学生水平和改进课堂教学。

三、结语

综上所述,描述高中测试数据和分析高中测试结果需要综合使用集中量数和离散量数于高中英语测试统计分析中,才能科学的真实的评价每一位学生,评价教师教学效果,满足新课程标准(2017)对英语教学的要求,实现素质教育。

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作者简介

彭丽佳(1994—),女,黑龙江双鸭山人,哈尔滨师范大学2020级硕士研究生 院系:西语学院 研究方向:学科教学(英语)。

哈尔滨师范大学  黑龙江  哈尔滨  150025  忠德肃宁实验学校  河北  沧州  肃宁  062350

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