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高中毕业生综合素质评价样本综合素质评价是对高中毕业生各方面综合能力的综合评估，包括学业能力、实践能力、创新能力、人文素养和身心健康等方面。
下面是一份高中毕业生综合素质评价样本，共____字：第一部分：学业能力评价学业能力是高中毕业生最基本的评价维度，包括知识掌握程度、学习方法和学科应用能力等方面。
1. 学科知识掌握情况：高中生涯中，学生应掌握各门学科的基本知识和技能。
评价学生对于各门学科知识的掌握情况，并给予成绩评价。
2. 学科应用能力：学科知识的应用是学生学习的重要目标，评价学生将学科知识应用于实际问题解决的能力，包括实验设计、数据处理和系统分析等方面。
3. 学习方法和学习策略：评价学生的学习方法和学习策略，包括学习计划的制定、学习资源的利用和学习效果的反馈等方面。
给予学生在学习方法和学习策略上的评价和建议。
第二部分：实践能力评价实践能力是学生在实际操作中运用知识和技能解决问题的能力，包括实验操作、实践活动和实际项目等方面。
1. 实验操作能力：评价学生在实验中的观察、测量和记录等实验操作技能，给予实验报告和实验设计方面的评价。
2. 实践活动能力：评价学生在实践活动中的主动参与和组织能力，包括社会实践、志愿服务和校园实践等方面。
给予学生在实践活动能力方面的评价和建议。
3. 实际项目能力：评价学生在实际项目中的综合能力，包括项目规划、团队合作和成果展示等方面。
给予学生在实际项目能力方面的评价和建议。
第三部分：创新能力评价创新能力是学生独立思考和解决问题的能力，包括创造力、创新思维和创新实践等方面。
1. 创造力：评价学生的创造力和想象力，包括创造性思维和创造性表达等方面。
给予学生在创造力方面的评价和鼓励。
2. 创新思维：评价学生的逻辑思维能力和问题解决能力，包括观察、分析和推理等方面。
给予学生在创新思维方面的评价和指导。
3. 创新实践：评价学生在创新实践中的实际成果和应用能力，包括创新项目的设计和实施等方面。
综合素质评价模板综合素质评价是对一个人在多个方面的能力和素质进行全面评估的过程，它不仅仅关注学生的学习成绩，更注重学生的思维能力、创新能力、综合运用能力等方面的发展。
在当前教育体制改革的大背景下，综合素质评价已经成为了教育评价的重要内容之一。
下面我们将介绍一个综合素质评价的模板，希望能够对您有所帮助。
一、学习成绩。
在学习成绩方面，我们可以从学生的考试成绩、平时作业完成情况、课堂表现等方面进行评价。
学生的学习成绩是一个学生学习能力的重要体现，但并不是唯一的标准。
因此，在综合素质评价中，学习成绩只是其中的一部分内容。
二、思维能力。
学生的思维能力是一个非常重要的素质，它关系到学生的学习方法、解决问题的能力等方面。
在综合素质评价中，我们可以通过学生的思维逻辑、分析问题的能力、解决问题的方法等方面进行评价。
三、创新能力。
创新能力是指学生在面对新问题时能够提出新的观点、新的解决方法的能力。
在综合素质评价中，我们可以通过学生在课堂上的提问、课外作业的完成情况、参加科技竞赛等方面来评价学生的创新能力。
四、综合运用能力。
综合运用能力是指学生能够将所学知识应用到实际问题中去解决的能力。
在综合素质评价中，我们可以通过学生在实际生活中的应用能力、实践能力等方面进行评价。
五、团队合作能力。
团队合作能力是指学生在团队中与他人合作完成任务的能力。
在综合素质评价中，我们可以通过学生在团队中的角色定位、团队协作能力、沟通能力等方面进行评价。
六、社会责任感。
社会责任感是指学生对社会问题的认识和对社会问题负责任的态度。
在综合素质评价中，我们可以通过学生参与公益活动、关心社会热点问题、参与志愿者活动等方面进行评价。
综合素质评价模板就介绍到这里，希望对您有所帮助。
在进行综合素质评价时，我们需要全面了解学生的各方面表现，不能仅仅看重学习成绩，更要注重学生的思维能力、创新能力、综合运用能力等方面的发展。
只有全面评价学生的素质，才能更好地帮助学生全面发展。
学生学习状况评价与预测摘要随着社会办学规模的不断扩大，教学质量的保证和提高问题日益凸显，各种教学研究和教学实践层出不穷，但是学生学习状况的评价作为提高教学质量和激励学生努力学习的重要手段，却没有得到应有的重视，传统的评价方法忽略了学生基础条件的差异，并不能对学生的学习状况进行全面、客观、合理的评价，因而，建立一种科学的评价方法势在必行。
本文首先通过分析附件中的612名学生四个学期综合成绩，发现成绩会根据试题的不同导致分布状态的变化，利用SK法，Q-Q图检验为负偏态分布。
所以首先利用转化函数将所给的成绩进行标准化使得标准化后的成绩能够满足统一的正态分布曲线，去除了试卷难度对于学生的影响。
然后在对学生学习状况的评估中，建立了模糊综合评价模型、基于层次化分析的模糊评价的改进模型、数据包络分析法（DEA），这三个评价模型进行评价。
基于层次化的模糊评价模型是模糊分类模型的改进，通过层次分析的方法能够得到可行科学的评估权值，利用标准化的成绩能够得到每个学生的评估总分，并不是模糊分类模型中量子化的得分。
而DEA法主要注重的是成绩的稳定上升，是对于前两种模型的补充。
在预测过程中我们运用了线性回归预测模型、模糊分析预测模型、GM(1，1)成绩预测模型、ARIMA(0,1,1)成绩预测模型，通过预测结果我们发现，在假设学生学习状况不变的情况下模糊分析预测模型的预测结果良好，可以很好的反映学生的动态的进步情况，而GM(1，1)的预测结果很差，不推荐使用。
如果考虑实际学生成绩波动和季节性变化的影响，则需要使用ARIMA(0,1,1)，实际中这个模型的预测结果最好。
预测成绩表第5学期最后，我们对我们所建立的模型进行了客观的比较，并对其应用前景进行了展望。
关键字：标准化模糊综合评价模型层次分析 DEA 线性回归预测模型模糊分析预测模型 GM(1，1) ARIMA(0,1,1)2 问题的重述正确地、科学的评价学生的学习状况对于学校的教学工作至关重要，它是学生认识自己的前提条件，是激励学生努力学习不断进步的动力，同时也是教师培养学生的参照基础。
综合测评评分标准模板综合测评评分细则( 日期: 9月05日—8月22日) 对本次综合测评有意见、建议、疑问的同学可向本班综合测评小组、院系辅导员助理、辅导员提出。
原则上先向本班综合测评小组反映。
综合测评总分=德育*20%+智育*60%+文体*10%+能力*10%德育测评德育总分=基本分+形势政治教育课得分+奖励分-扣分一、基本分( 60分)1、违纪-1分( 有被处分或被警告的事实)2、劳动考勤-1分( 缺勤次数多或劳动态度明显恶劣)3、社区表现-1分( 表现特差, 被社区点名通报批评)4、考试-1分( 有补考, 作弊或早读、正课缺勤情况)◆各班综合测评小组操作扣分项目、加分项目时都必须严格按照相关规定, 根据具体事实以及相关的材料证明做事, 不能凭主观想象。
二、形势与政策教育得分=个人考试成绩÷年级最高分*100*0.2按规定要求参加校、院系形势与政策报告会或其它形式学习活动, 无故缺席者每次扣2分(没有考试分数的, 统一加18分, 老师或副班有记录缺勤的除外)三、奖励分=个人奖励分÷班级最高奖励分*100*0.2◆1、优秀团干、优秀党员、十佳团支书( 省, 省以上+10分; 校级+6分; 院系+4分)2、优秀团员及其它各类先进分子者( 军训积极分子, 优秀干事, 优秀部长、优秀教官、优秀通讯员, 校园先进文化个人等) ( 省, 省以上+10分; 校级+5分; 院系级+3分)3、同类称号重复获奖的按最高获奖级别计分, 如获了校优秀党员和院系优秀党员只按校优秀党员加一项分◆4、所在班级、团支部被评为全国、省级、市级先进集体( 主要贡献者+8分; 其它一般成员+3分) ( 先进集体一般有五四红旗团支部, 校园文化先进班, 文明班集体等, 注: 各协会各部门得了先进集体不能加在德育模块)5、所在班级、团支部被评为校级先进集体( 主要贡献者+6分; 其它一般成员+2分)6、所在班级、团支部被评为院系级先进集体( 主要贡献者+4分; 其它一般成员+1分)7、同类称号重复获奖的按最高获奖级别计分, 如获了校五四红旗团支部和院系五四红旗团支部只按校五四红旗团支部加一项分。
纲要对学生学习状况剖析的目的是激励优异学生努力学习获得更好的成绩，同时鼓舞基础相对单薄的学生建立信心，不停进步。
但是，现行的评论方式纯真的依据“绝对分数”评论学生的学习状况，忽视了基础条件的差异；只对基础条件较好的学生起到促使作用，对基础条件相对单薄的学生很难起到鼓舞作用。
所以，一种能够全面、客观、公正的新式综合评论模式急需成立与应用。
来改变传统的评论方式以更好地促使全体同学学习的进步与发展。
本文经过对附件所给的数据进行全面的整合与剖析，考虑各样可能要素对学习成绩的影响，并在此基础上成立了对学生学习状况的综合评论模型。
从解决以下几个问题来为学校供给更好的评论模型：1.针对问题一：对612名学生四个学期的综合成绩进行整体剖析，经过对数据的初步办理和计算，绘制表格做出扇形图，更为直观的对计算结果（均匀分、及格率、优异率、优异率、极差等）的分析客观整体的评论学生学习的状况。
运用matlab对其进行直方图的统计以及正态曲线的拟合，经过结果客观去全面公正的对整体学生的学习状况做出评论。
2.针对问题二：对详细到个人的学习状况的剖析和评论以及模型的成立。
m.考虑到每位同学的其实分数的差异即基础不同的同学学习成绩进步空间的难易是有差其余。
每位同学在不同难度的试卷测试中的发挥是不同样的，我们在成立模型的过程中引进了奖罚因子（a）并用多种微分方差和指数方程来变换测试成绩，使较低水平学生大幅增添的成绩与较高水平的选手小幅增添的成绩能够进行比较。
n.其次考虑到原始分一般不可以直接反应出考生间差异状况，不可以刻划出考生互相比较后所处的地位，也不可以说明考生在其余等值测试上应获取什么样的分值。
我们采纳了标准分计算法——将原始分数与均匀分数之差除以标准差所得的商数，来评定对象之间的差异，它是以标准差为单位胸怀原始分数走开均匀数的胸怀，标准分是一个抽象值，不受原始单位的影响，而且接受代数方法的办理。
综合上述要素，我们成立了标准分与进步度联合的综合评论数学模型。
小学生综合素质评价的创新模式近年来，我国教育改革持续推进，小学生综合素质评价在教育领域引起了广泛的关注。
传统的考试评价方式过于注重学科成绩，忽视了学生的综合能力和素质发展。
为了精确评价小学生的综合素质，并更好地培养他们的创新思维和实践能力，许多学校开始尝试创新模式。
一、综合素质评价与学科课程融合在传统的教育模式中，学科课程和综合素质评价往往是相互独立的，评价结果仅侧重于学科成绩。
而在创新模式下，学科课程和综合素质评价相互融合，通过学科课程的教学过程中培养学生的思维能力、动手能力、团队合作能力等综合素质。
例如，在数学课堂上，老师可以设置问题解决任务，要求学生进行团队合作、积极表达思想、灵活运用数学知识等，通过这样的综合素质评价方式，学生的思维能力和动手能力得到了充分的发展。
二、多元化评价工具的运用在创新模式下，多元化的评价工具被广泛应用于小学生综合素质评价中。
除了传统的书面考试，还有口头表达、实际操作、小组讨论、作品展示等形式。
这样的评价方式，既能更全面地了解学生的学习情况和能力发展，又能激发学生的兴趣和积极性。
例如，在语文课堂上，老师可以设计小组讨论的形式，让学生围绕一个话题进行思辨和交流，通过这样的评价方式，可以全面考察学生的语言表达能力、思维逻辑能力以及团队协作能力。
三、学生自主评价的引入除了教师的评价，创新模式下，学生自主评价也得到了重视。
学生可以通过填写自评表、写学习总结、展示作品等方式，对自己的学习和成长进行评价。
这样的评价方式，不仅能够增强学生对自己学习情况的认识，还培养了学生的自主性和反思能力。
例如，在英语课堂上，学生可以记录自己学习英语的过程和困难，并填写学习总结，反思自己的学习方法和策略是否有效，这样的自主评价有助于学生更好地进行自我调整和提升。
四、科技手段的应用科技的发展为小学生综合素质评价提供了更多的可能性。
在创新模式下，教师可以利用科技手段，如在线学习平台、电子考试系统等，更加方便地进行综合素质评价。
学生综合素质评价模板(通用)评价目的本综合素质评价模板旨在全面评估学生的学术能力、思维能力、创造力、沟通能力、团队合作能力等综合素质，以便更准确地了解学生的综合发展状况。
评价内容学术能力- 在学科知识方面的掌握程度- 运用学科知识解决问题的能力- 研究和思考的主动性和努力程度思维能力- 分析问题和解决问题的能力- 创新思维和批判思维的发展程度- 逻辑推理和思维灵活性的表现创造力- 在创新和想象方面的能力- 提出新的观点和解决方案的能力- 对新思想和新领域的敏感度沟通能力- 口头和书面表达能力- 有效传达观点和想法的能力- 与他人交流和协作的能力团队合作能力- 在团队中展现的合作精神和领导能力- 能够与他人有效合作和协调- 解决团队冲突和处理分歧的能力评价指标针对每个综合素质的评价内容，可以根据具体情况制定相应的评价指标，并根据学生在每个指标上的表现进行打分或评级。
评价指标可以包括但不限于以下方面：- 知识掌握程度- 问题解决能力- 研究态度和积极性- 分析和推理能力- 创造性和想象力- 沟通和表达能力- 团队协作和合作能力评价流程评价流程应该包括以下环节：1. 收集评价数据：可以采用问卷调查、观察记录等方式收集学生在不同综合素质方面的表现数据。
2. 评价分析：根据收集到的数据对学生的综合素质进行分析和评价。
3. 评价结果反馈：向学生和家长提供评价结果，并就评价结果进行解读和建议。
评价结果的应用评价结果可作为学生综合素质发展的参考依据，帮助学生和教师更好地了解学生在各综合素质方面的发展情况。
评价结果还可以应用于学校的教学改革和提升学校教育质量。
注意事项- 评价过程要客观公正，不偏袒任何一方。
- 评价结果应该与学生的具体表现密切相关，避免主观臆断。
以上是一个通用的学生综合素质评价模板，根据具体情况可以进行相应的调整和扩展。
评价模板的制定应充分考虑学校和教师的需求，并与实际教学相结合，以促进学生全面发展。
高中综合素质评价模板高中综合素质评价是一项重要的工作，旨在全面、客观地评价学生的学业水平、学科素养、学习态度、实践能力以及综合素质等方面的表现。
为了更好地进行综合素质评价，以下是一份模板供参考。
一、学业水平评价：1. 学科掌握情况：学科名称：______ 学科成绩：______ 排名：______（可根据学校实际情况调整）2. 学科素养评价：（根据学科具体要求，从基础知识掌握、理解运用能力、创新思维等方面进行评价，可以根据实际情况增加或修改评价项）二、学习态度评价：1. 学习主动性：对待学习的态度是否积极，主动参与学习活动的情况等。
2. 自主学习能力：学生是否具备自主学习的能力，是否能合理安排学习时间、制定学习计划等。
三、实践能力评价：1. 实践活动参与情况：学生在课外实践活动中的参与程度和表现是否积极，是否能主动提出建议和解决问题等。
2. 团队合作能力：学生在团队中的协作能力、沟通能力和领导能力等。
四、综合素质评价：1. 思维品质：学生的思维方式是否开阔、逻辑严密、创新思维能力等。
2. 情感价值观：学生的情感态度是否积极向上，是否具备正确的价值观。
3. 社会责任感：学生是否关心社会问题，是否积极参与公益活动等。
五、总结与建议：（根据学生在各个评价维度的表现，对学生进行总结评价，并提出个性化的发展建议）六、注意事项：1. 综合素质评价要真实客观，不偏袒不压制，准确反映学生实际水平和能力。
2. 评价要针对学生的具体表现进行，不采取标准答案或对比评价。
综合素质评价是学生发展的有效工具，通过合理、科学地评价学生的学业水平、学习态度、实践能力以及综合素质等方面的表现，可以帮助学生更好地了解自己，发现不足并加以改进。
同时，也为学校和家长提供了一个全面了解学生发展的依据，以促进学生全面发展。
百度文库- 让每个人平等地提升自我学生学习状况评价与预测摘要随着社会办学规模的不断扩大，教学质量的保证和提高问题日益凸显，各种教学研究和教学实践层出不穷，但是学生学习状况的评价作为提高教学质量和激励学生努力学习的重要手段，却没有得到应有的重视，传统的评价方法忽略了学生基础条件的差异，并不能对学生的学习状况进行全面、客观、合理的评价，因而，建立一种科学的评价方法势在必行。
本文首先通过分析附件中的 612 名学生四个学期综合成绩，发现成绩会根据试题的不同导致分布状态的变化，利用 SK 法， Q-Q 图检验为负偏态分布。
所以首先利用转化函数将所给的成绩进行标准化使得标准化后的成绩能够满足统一的正态分布曲线，去除了试卷难度对于学生的影响。
然后在对学生学习状况的评估中，建立了模糊综合评价模型、基于层次化分析的模糊评价的改进模型、数据包络分析法（DEA），这三个评价模型进行评价。
基于层次化的模糊评价模型是模糊分类模型的改进，通过层次分析的方法能够得到可行科学的评估权值，利用标准化的成绩能够得到每个学生的评估总分，并不是模糊分类模型中量子化的得分。
而 DEA 法主要注重的是成绩的稳定上升，是对于前两种模型的补充。
在预测过程中我们运用了线性回归预测模型、模糊分析预测模型、GM(1，1)成绩预测模型、 ARIMA(0,1,1) 成绩预测模型，通过预测结果我们发现，在假设学生学习状况不变的情况下模糊分析预测模型的预测结果良好，可以很好的反映学生的动态的进步情况，而GM(1，1) 的预测结果很差，不推荐使用。
如果考虑实际学生成绩波动和季节性变化的影响，则需要使用ARIMA(0,1,1) ，实际中这个模型的预测结果最好。
预测成绩表学生序号12345678910第5学期第6学期最后，我们对我们所建立的模型进行了客观的比较，并对其应用前景进行了展望。
关键字：标准化模糊综合评价模型层次分析DEA线性回归预测模型模糊分析预测模型GM(1 ， 1)ARIMA(0,1,1)2问题的重述正确地、科学的评价学生的学习状况对于学校的教学工作至关重要，它是学生认识自己的前提条件，是激励学生努力学习不断进步的动力，同时也是教师培养学生的参照基础。
然而，现行的评价方式单纯的根据“绝对分数”评价学生的学习状况，忽略了基础条件的差异；只对基础条件较好的学生起到促进作用，对基础条件相对薄弱的学生很难起到鼓励作用。
在本题中，附件给出了 612 名学生连续四个学期的综合成绩。
要求我们做到以下三点：1.根据附件数据，对这些学生的整体情况进行分析说明；2.根据附件数据，采用两种及以上方法，全面、客观、合理的评价这些学生的学习状况；3.根据不同的评价方法，预测这些学生后两个学期的学习情况。
2问题的分析1、首先我们通过原始数据可以做出其基本的统计量和直方图。
考虑到在学生成绩评价中会收到试卷难度等因素的影响。
所以必须得构造转化函数将所给的成绩进行标准化使得标准化后的成绩能够满足统一的正态分布曲线，去除了试卷难度对于学生的影响。
2、在学生整体成绩评估中，我们可以分析学生成绩平均值和稳定度的关系、分析学生成绩段人数、分析学生整体进步度、分析基础成绩对于总成绩的影响。
3、对于构造模型对学生学习状况进行合理有效的评估，我们可以利用模糊综合评价模型、层次化分析法、数据包络分析法（DEA）这三个评价模型进行评价。
4、对于成绩的预测，我们可以想到基本的几个预测模型：线性回归预测模型、模糊分析预测模型、GM(1，1) 成绩预测模型、ARIMA(0,1,1) 成绩预测模型，每个模型的着重点都不一样，这样对于从不同方面解决问题有着很大的帮助。
3模型的假设1、假设每个学期的综合成绩的满分为100 分2、假设每个同学的学习能力基本不变3、假设附件数据中的两个零是由特殊情况所致4、假设每个学生处于相同的考试环境中5、假设附件中所给数据为学生真实考试成绩，不存在作弊问题的影响6、以后两个学期与前面四个学期采用同样的记分方式7、在模糊预测模型中我们假设两个学期学生的学习状况是不变的4符号的说明j :学期i :学生序号D:总评价得分x ij0 :第i个学生的第j学期的原始成绩。
DMU j：第j个决策单元U：因素集V i：评语集其他主要符号将在模型建立的时候详细说明。
5模型的建立数据标准化为了避免现行评价方式中仅根据“绝对分数”评价学生学习状况，设计出一种新型的发展性目标分析法，必须考虑到户律基础条件的差异，学生原有的学习基础，也注意到学生学习的进步因素。
首先注意到题干中所给出的数据为学生四个学期的分数，由于在实际中，如果单单注意绝对分数的话，由于试卷的难度的不同，会导致单纯通过题干给出的数据信息进行分析肯定是不准确的。
根据教育学与统计学的理论，一次难度适中信度可靠的考试，学生的成绩应接近正态分布。
也就是说，当学生的成绩接近于正态分布时，说明此次考试基本达到了教学要求。
判断成绩是否接近正态分布最直观，最有效的方法就是将成绩分布曲线与均值和方差相同的正态分布曲线加以比较。
如果是负偏态分布，则说明试题总体难度偏高。
如果是正偏态分布，则说明试题总体难度偏低。
如果是陡峭型分布，则说明试卷中难度中等的度量占比重太大。
这样首先做出所给数据中四个学期成绩的直方图和原始成绩的统计分析，其中实线表示正态分布的曲线，直观的说明所给成绩为偏正态分布。
这样我们的目标就变为构造一种变换使学生每个学期的成绩符合相同的正态分布曲线，这样也就能将试卷难度等影响消去，才能对所给的每个学期的成绩相互之间进行比较。
其次对原始数据进行SK检验得：第一学期第二学期第三学期第四学期SkKu8,142通以上的分析，我可以，直方在准正分布曲的右，且 Sk<0，都属于偏分布，明的体度是偏低的。
而且根据Ku 大可以中中等度的目越来越多了。
根据其平均和方差可知：学生在第四学期的平均成最高，其次是第二学期，第一学期和第三学期的平均成略低一些；但是从方差来看，第一、三学期低于第二、四学期，从上中也可以明看出，第一、三学期学生的成分布要比第二四学期学生的成分布要集中。
那么下面我构造一种方法使得每个学期学生化后的成符合相同的正分布曲。
定： x i0（i=1,2⋯n）n个学生的某一学期的原始成。
y i ln(100 x i0 ) ，就可以将一个偏正分布成了y i足的正分布，由于函数减函数，原始成高的反而得成低了，和保一致，行以下 x1i2y y i。
就能得到一个足准正分布的数据了。
下面通坐的偏移拉伸使得其足相同分布的正分布。
n11x i1的方差：21(x i1x1 )2，得到 x i2x i x，均就偏移n1 i 1到了 x=0 ，且准差 1。
作出 X 2的直方如下：利用 Q-Q图检验其正态性得：说明其具有良好的正态性，那么数据的标准化和检验均告完成，这样就去除了试卷难度等客观因素导致成绩分布不合理产生的误差。
下面就可以根据已得到的标准化数据对于学生成绩进行评估。
学生整体状况的分析（ 1）分析学生成绩平均值和稳定度的关系根据已经标准化的成立，利用平均成绩与方差所联合做成的散点图，我们可以看出，大体的情况是，多数同学的成绩还是比较稳定的，就是个别同学，成绩起伏很大，并且大致趋势为，成绩越好的同学波动越小，相反，成绩不好的同学波动就很大。
（ 2）学生成绩段人数分析由于这里要进行学生成绩段的分析，就不能使用已经标准化的成绩了，显然如果使用标准化后的数据，则数据基本满足标准正态分布，这样进行成绩的分段研究也就失去了意义。
对原始数据进行成绩的分段分析得：成绩人数学期123490 分以上021080~90 分138 204 12919470~80 分275 246 30328760~70 分140 110 14410560 分以下59 503526通过以上分析我们了解到：第二学期和第四学期 80 以上的学生要明显高于第一学期和第三学期，而 70 分以下的学生数量要低于第一学期和第三学期，这就使得第二、四学期学生的平均成绩要高于第一、三学期。
而且不及格人数约来越少，成绩分布约来越集中，这正好和中SK分析得到的结果一致，也就是陡峭度越来越大。
从饼状图中还可以看出，成绩的分布渐渐朝着高分发展，这与 SK分析中 Sk 值渐渐减小也是相一致的。
显然在这一步的分析中，造成这个结果的产生，可能因为试卷的原因，也可能是学生们通过学习进步的结果。
（3）学生整体进步度分析首先对标准后数据进行差分处理，计算出差分后的平均值，即平均进步率。
作出其平均分数和平均进步率的散点图，如下：由图可见，在平均值为 0 处，即成绩中等的同学中，会出现进步和退步较快的同学，而在成绩较好的同学部分，成绩进步不大，在成绩较差的部分，退步的同学相比进步的同学较多。
（4）基础成绩对于总成绩的影响分析将第一学期的成绩看作是学生的基础成绩，作出基础成绩和总成绩的散点图：我们可以看出数据点大致看来成线性，所以，入学基础对大学读书影响还是比较大的。
评价学生的学习状况(1)模糊分类综合评价模型根据中我们发现评定学生学习状况的依据有，学生的平均分，学习波动度，进步度。
下面从三个方面对学生进行综合评定。
设：第 i 个同学的因素集U i ={ 平均分u i1，学习波动度（标准差）u i 2，平均进步率 u i3}，评语集 V i={优 v i 1，良 v i 2，中 v i 3，差 v i 4}对于每名学生基于其四个学期成绩及成绩变化做单因素评价：首先我们确定优良中差的比例固定为1：4：4：1，这样就能使学生评价处于平均，增强学生的学习动力。
1、对于平均分u i1因为不同基础的同学对某一得分同学的评价不同，所以当一名学生得 60 分时，得分大于 80 分的同学会认为其基础差。
所以对学生的分数进行优良中差的比例分类：评者～0～～0～被评者～良优优优0～中良优优～0差中良优～差差中良得到 u i1的单因素评价向量为：ri1(r i1y ,r i1l , r i1z , r i1c ) ， r i1y ,r i 1l , r i1z, r i1c分别为优良中差的权重2、对于标准差 u i 2 得：评者0～～～～被评者0～ 良 优 优 优 ～ 中 良 优 优 ～ 差 中 良 优 ～差差中良得到 u i 2 的单因素评价向量为：r i 2 (r i 2 y,r i 2l , r i 2z ,r i 2c ) ， r i 2 y ,r i 2 l , r i 2 z , r i 2 c 分别为优良中差的权重3、 对于平均进步率 u i 3 得：评者～～～～被评者～ 良 优 优 优 ～ 中 良 优 优 ～ 差 中 良 优 ～差差中良得到 u i3 的单因素评价向量为：r i 3 (r i 3y ,r i 3l , r i 3z , r i 3c ) ， r i 3 y,r i 3l ,r i 3z , r i 3c 分别为优良中差的权重这样得到单因素评价矩阵：r i1 r i 1y, r i1l , r i1 z , r i1cR ir i 2r i 2 y, r i 2l, r i 2 z, ri 2cri 3r i 3 y, r i3 l, r i3 z, ri 3 c考虑到对于差生的鼓励作用， 我们认为平均进步率和平均成绩甚至比平均成绩更加重要，这样我们将三个因素分配权重为：C=（， ， ）B i CR ir i 1y ,ri 1l, ri 1z, ri1c做模糊变换：(0.4,0.1,0.5) r i 2 y,r i 2l , r i 2 z , r i 2cr i 3 y,r i 3l , r i 3 z, r i 3c(b iy , b il , b iz , b ic )这样就能得到特定同学的评价向量了。
