作者：宋强　温沁润　郭友

来源：《商情》2016年第18期

        【摘要】教学测量与教学评价是教学活动的有机组成部分。以教学测量与教学评价中考试分析报告生成为研究对象，根据目前大数据分析的研究，将元数据模型、数据立方体、度数据分析报表模型、数据挖掘算法相结合，设计实现了一个大数据分析的通用考试统计分析报告生成系统。

        【关键词】维度 报表 指标优化

        教学测量与教学评价是教学活动的有机组成部分。教学测量与教学评价作教学活动，担负了诊断教学、激励师生、教学过程的任务。这些评价通常是学习者学过程中历次考试数据的分析与对比，以报表图表的报告形式展现给管理者及师生。如何采集、保存海量的考试数据；如何从多视角分析、对比这些数；如何快速、体系化制作统计分析报告。这些问题已成为影响教学评价工作的瓶颈。

        以教学测量与教学评价中考试分析报告生成为研究对象，根据目前大数据分析的研究，将元数据模型、数据立方体、度数据分析报表模型、数据挖掘算法相结合，设计实现了一个大数据分析的通用考试统计分析报告生成系统。

        一、适用于大数据分析的教学测量评价数据的存储结构

        系统采用三层数据库结构把不同类型，不同层次的考试信息分布在不同层次的数据库上，以解决数据集中所带来的海量数据问题、基础编码冗余及针对性问题。其中：顶层公共库（TOP公共库），用于存放各类型、各层次考试的基本信息，以及跨不同类型及层次考试的统计数据。第二层公共库用于存放某种类型的考试基础数据、统计数据。第三层为考次库用于存放某次考试的试卷、成绩等数据。

        二、报表技术

        表就是用表格、图表等格式来动态显示数据，可以用公式表示为：“报表 = 多样的格式 + 动态的数据”。

        报表可分为如下几类：列表式：表内容按照表头顺序平铺式展示，便于查看详细信息。一般基础信息表可以用列表式体现。多用于展示客户名单、产品清单、物品清单、订单、发货单等单据或当日工作记录，当日销售记录等记录条数比较少的数据。摘要式：使用频率最高的一种报表形式，多用于数据汇总统计。如按人员汇总回款额、客户数等；按日期分组汇总应收额、回款额等。.摘要式报表和列表式报表唯一的差别是多了数据汇总的功能。矩阵式：主要用于多条件数据统计。如：按照客户所有人和客户所属地区两个值汇总客户数量。矩阵式报表只有汇总数据，但是查看起来更清晰，更适合在数据分析时使用。

        表的绘制方式，大致可以分为SQL画布方式，Cell单元格方式和两者结合型：SQL画布方式报表工具的特点是将报表水平分割成若干个区域，在各个区域上放置报表组件，报表组件位置可以是任意的，各组件可以互相重叠。画布式报表工具的优点 是可以做到可视化数据绑定，组件位置自由。缺点是插入列、组件对齐困难，画表格线经常出现线与线之间的错开现象。这种报表只是很好的解决了"报"的问题， 但对于"表"的问题依然存在。CELL单元格式报表工具，是将报表看作是由一系列连续的单元格组成的区域。要改变报表组件（一般是文本或图形）的位置，只能通过改变行高列宽方式进行，组件之间 不能重叠，单元格可以合并。单元格式报表工具的优点是画线，插入列，多行列标题绘制非常方便，但格子中的动态数据绑定，往往需要手写公式来进行。这种报表 只是很好的解决了"表"的问题，但对于"报"的问题依然存在。

        两者结合型报表工具，融合上面两种报表工具的优点，使用户可以可视化地动态绑定数据，也可以象Excel一样来画线，从而大大提高了报表设计的效率。

        三、基于维度的报表设计、生成方法

        维度：用于确定参与统计计算的对象范围

        属性：用于统计计算的对象属性

        指标：维度+属性+统计方法

        数据字典：描述属性的存储信息、维度定义信息

        维度和属性，从概念上讲是截然不同的东西；从实现上讲（表字段）有交 叉。例如分数字段，在进行平均成绩统计时是属性；在进行一分一档统计时 是维度。维度和属性要分别定义。

        属性，从概念上讲与维度信息无关。他们都是对事物的某种特性的量化描述。任何事物的不同特性之间不具有函数关系（一个特性无法决定另一个特 性），否则这些特性应当合并。属性在系统中不应有重复存储，换句话说任何属性只能唯一地存储在系统的某一个表的某一列中。

        属性与维度在实现上存在一定的相关性。由于关系数据库的局限，在数据结构设计时，不得不将信息分别存储在不同的数据表中。例如成绩信息我们根据考次、科目维度信息将不同的考次、科目的成绩存储在了不同的表中。

        我们认为报表的行与列及表头是观察与分析数据的维度；行列的交叉点上的单元格代表了若干维度的所确定的数据集及其上的集聚计算（我们称数据集及其上的集聚计算为指标）。根据维度可以确定指标，用户只需要了解业务中维度的概念，无需了解数据集的概念及数据的存储结构就可以完成报表的设计生成。这大大提高了本系统的可用性、易用性。

        四、结束语

        采用统计学和教育测量学原理和方法，对考试数据进行加工、处理，并提供自定义报表，自适应指标分析方法，教育工作者无需具备专业信息处理的能力就能够自定义分析报表、图表，进而生成服务于各级教育管理部门、教育研究部门、学校、学生的各层次学业评价报告，具有很强的可定制性、灵活性、可重用性。

        参考文献：

        [1]栾丽华，吉根林；《决策树分类技术研究》[J]；计算机工程；

        2004

        [2]QuinlanJR.Discoveringrulesfromlargecollectionsof-

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        ：168-201.

        [3]QuinlanJR.InductionofdecisiontreesachineLearning，

        1986，1（1）：81-106.

        注：本论文是河北省教育厅人文社会科学研究项目（招生考试专项）课题” 基于大数据的学业、教学过程评价系统的应用与研究”的研究成果，课题编号：KSZX201428。下载本文