基于大规模考试分数数据的知识能力交互关系研究

The core objective of examination is to text students' knowledge and ability. The present project aims to quantitatively explore the interaction relationship between students' knowledge and ability based on college entrance examination score data and e-learning score data. Based on intelligent progressing, complex networks, and machine learning, we will explore the relationships among items and students, from the college entrance examination score data of Beijing, respectively. In the item dimension, we will quantify the relationship among problems, and then we will deduce the relationship between subjects. We will study the corresponding relation between knowledge and ability, and visualize the interaction relation of "knowledge-ability" by networks. We will investigate the link between the students' level of knowledge, ability and items' degree of difficulty, distinguishability. In the student dimension, we will study the collective behavior of students' classification and perform the evaluation and prediction of individual student. We will also explore the e-learning data for the interaction between knowledge and ability for the online study system. These efforts will shed light on a deeper and valuable understanding of relationship between academic scores and ability achievement.

考试的核心目标是通过试题考查学生掌握的知识和具备的能力。项目拟以大规模招生考试的得分数据和远程教育的成绩数据为切入点，对知识与能力间的交互关系开展量化分析研究。借助复杂网络、机器学习等工具，分析挖掘北京市高考分数数据，在试题和学生两个维度进行探索性分析。在试题维度，通过试题得分点数据量化试题间的关联关系，进而探索考试科目之间和科目内部知识点的联系；研究试题与能力的关系，可视化“知识-能力”关系图谱；研究试题的难度、区分度与知识、能力的关系。在学生维度，研究学生分类分层的群体规律；开展学生的个性化诊断评价和预测。探索分析远程教育的成绩数据，研究在线学习系统课程间的关联；探究知识与能力的对应关系。通过对不同平台大规模考试得分和成绩数据的探索与挖掘，使得我们更为深入理解考试与能力的关联，为不同形式的教育提供参考。

基于考试数据，根据教育专家给出的高考能力标准作为依据，讨论了学生从中考到高考的总分和单科成绩的增值特点，利用多变量线性回归模型研究了学校排名和学生能力对高考分数增值影响。另外，我们还探究了科目和性别在高中三年学习中的增值影响，并揭示了不同的科目，特别在考虑到性别因素时，对增值产生的不同程度的作用。. 将复杂网络的方法应用到考试数据分析中，对试题结构进行挖掘。从科目、能力、试题三个层次综合分析能力结构关系,研究了数学、物理、化学、生物、英语、语文等科目的内在能力关系。从能力维度把握学生的基础，并将成绩变化和能力关联起来，量化能力对学生高考成绩的贡献，结合不同变量组合和层次，分析不同参数对于高考的预测性，研究结果对于考生高考志愿的选择具有一定的实际意义。. 运用统计学方法对初高中的逻辑思维能力在知识传递中的效果进行多角度数据分析.通过采用因子分析等方法研究不同学习阶段综合逻辑思维能力的特点及逻辑思维能力在知识传递中的群体性，来探究逻辑思维在不同班级中传递的特点。根据效果分析的结果，给出逻辑思维能力的训练建议，为学生学习和教师教学提供参考。.在新型冠状病毒肺炎(COVID-19)疫情期间，运用统计学方法和数学模型从确诊病例和疑似病例数的演化、密切接触者、潜伏期、传染率以及疫情防控措施等角度研究了COVID-19的疫情的发展规律，得到了一系列有意义的结果，这将对疫情的防控具有一定的理论参考价值。