作者决定实现三个目标:科学、应用和工具。第一个目标的实施导致创建了一个分析方法数据库,能够进行可重复的研究并精确评估学生的知识和技能水平。应用目标包括开发支持决策建议制定的工具,并评估波兰教育体系结构中决策的预期效果。第三个目标的实现检查了实际数据的一维和多维统计分析方法的实用性。
中学考试成绩分析研究的方法与工具
相关推荐
协同考试成绩录入与分析平台
这款软件专为学校考试成绩录入设计,采用局域网共享技术,允许多位老师同步录入数据,效率远超Excel。
功能亮点:* 支持多人同时录入,实时同步数据。* 自动计算平均分,生成多种统计图表,方便进行数据分析。
Access
16
2024-05-27
上海三校生考试成绩查询工具
这款查询系统基于 ASP 和 Access 数据库技术构建,专为上海市三校生设计,方便考生快速查询考试成绩。
Access
14
2024-05-23
SQL Server初学者考试成绩管理案例
SQL 的初学者常遇到的问题,考试成绩怎么查?平均分怎么算?要是及格线改了又该怎么办?本章的案例挺贴心的,基本都考虑到了,还结合了存储过程的写法,思路也清晰,代码也不复杂。
查询考试成绩的平均分和未通过的学生名单,用得上场景还蛮多的。比如做个学生成绩管理小系统,就可以直接套用。尤其是那个带动态及格线的写法,挺灵活,改起来方便,不用死盯着 60 分。
加法计算的存储过程虽然看起来简单,其实挺适合练手,顺带也能熟悉下OUTPUT参数怎么用。如果你是 SQL Server 的新手,这一段的代码你得多跑几遍,思路清晰,语法规范。
像那种既要查平均分、还要统计不及格人数的需求,现实项目里常见哦。这个案例
MySQL
0
2025-06-15
创建带输入参数的存储过程查询学生考试成绩
创建带输入参数的存储过程 student_grade2 用于查询某个指定系学生的考试情况,列出学生的姓名、所在系、课程名和考试成绩。
CREATE PROCEDURE student_grade2
@dept CHAR(20) AS
SELECT Sname, Sdept, Cname, Grade
FROM Student s, sc, course c
WHERE Sdept = @dept AND s.sno = sc.sno AND c.cno = sc.cno;
Oracle
11
2024-11-03
SQL存储过程示例动态处理考试成绩与及格线
本示例展示了如何创建一个带参数的SQL存储过程,用于动态处理不同考试科目的成绩以及不同及格线的情况。用户可以传递考试科目和及格线作为参数,以便获取未通过考试的学生名单和平均成绩。考虑到及格线可能变化,存储过程设计灵活性较强,适应不同的教育评估需求。
SQLServer
14
2024-08-03
SQL实例演示加法计算存储过程及考试成绩统计
本章案例展示了如何创建一个能够进行加法计算的存储过程,并演示了如何查看C#编程考试的平均分及未通过考试学生名单。此外,还介绍了及格线的动态变化情况。
SQLServer
13
2024-08-02
学生成绩分析与管理平台
学生成绩分析与管理平台是一个基于Web技术的综合管理系统,主要用于学生的成绩分析和管理。系统采用了MVC架构设计,利用JSP技术和UML进行面向对象的分析和建模。系统包含学生工作办公室管理、教务办公室管理、教师查询和学生查询等多个子系统。主要功能包括学生成绩的统计分析、横向和纵向成绩分析,以及成绩的录入、存储、查询和统计。此外,系统还支持教务管理和学生信息管理,为学校和企业提供评估学生综合素质和管理教育教学质量的依据。系统的技术架构涵盖了JSP技术、MVC设计模式、Java语言和EJB技术,保证了系统的稳定性和可扩展性。安全性方面,系统通过访问控制、数据加密和审核机制确保了敏感数据和操作的安全
MySQL
14
2024-09-26
基于数据仓库的高中学生成绩分析模型设计优化
随着教育信息化进程的推进,每年高中学校产生大量关于学生、教师和科目成绩等数据。特别是学生成绩数据积累成宝贵信息资源。目前,这些数据仅用于简单的查询、统计和排名,未充分利用。如何挖掘这些数据中的潜在规律和有用信息,是当前需要解决的重要问题。20世纪数据仓库技术的发展为此提供了新的契机和强大工具。数据仓库的建立为高中学生成绩分析模型的设计和管理决策提供了坚实基础。
MySQL
13
2024-08-04
Hadoop MapReduce与Hive SQL学生成绩分析项目
Hadoop 课程设计的 MapReduce 和 Hive 实现挺实用的,适合刚接触大数据的你快速上手。内容不花哨,就是实打实的学生成绩,从平均分、总分到详细信息展示都有,MapReduce 配合 Hive 的组合还挺常见的,练手也比较顺畅。课程用的是Ubuntu 16,配好Hadoop、Hive和MySQL之后就能跑。不会配也别慌,文末直接给了装好环境的镜像,省事多,适合懒得折腾环境的朋友。里面的MapReduce代码和Hive SQL语句都写得比较清楚,照着改动也好上手。还有现成的数据集,一通直接见效果,代码逻辑也不绕,适合用来理解数据流的思路。建议注意下Hive建表时如果出问题,直接跑s
Hadoop
0
2025-06-16