探索性和聚类《高等数学》成绩分析
高中数学成绩分析报告
高中数学成绩分析报告1. 引言本文将对某高中学生的数学成绩进行分析，以了解该学生在数学学科上的表现。
通过对该学生的成绩分布、成绩趋势和成绩与其他因素之间的关系进行深入研究，我们可以得出一些有价值的结论和建议。
2. 数据收集和处理为了进行分析，我们收集了某高中二年级学生在一学期内的数学成绩数据。
该学生的数学成绩分布如下：测试次数成绩1 852 763 894 925 786 847 888 909 9310 793. 成绩分布分析首先，我们对该学生的成绩分布进行了可视化分析。
通过绘制成绩的频率直方图，我们可以看到该学生的成绩大致呈正态分布。
大部分成绩集中在80-90分之间，即中等水平。
4. 成绩趋势分析我们还对该学生的成绩趋势进行了分析。
通过绘制成绩随时间的变化趋势图，我们可以看到该学生的数学成绩整体上呈稳定上升的趋势。
尽管在某些测试中表现较差，但总体趋势是积极的。
5. 成绩与学习时间的关系为了了解成绩与学习时间之间的关系，我们还收集了该学生每次测试前的学习时间数据。
通过绘制学习时间与成绩之间的散点图，我们可以发现学习时间与成绩之间存在一定的正相关关系。
这意味着学生在投入更多时间学习后，成绩往往会有所提高。
6. 成绩与课堂参与度的关系除了学习时间，我们还对学生的课堂参与度与成绩之间的关系进行了分析。
通过观察学生在课堂上的回答问题和发言次数，我们可以初步推断课堂参与度与成绩之间存在一定的正相关关系。
然而，由于数据的限制和主观因素，我们无法得出明确的结论，需要进一步的研究和分析。
7. 结论和建议通过对该高中学生的数学成绩进行分析，我们得出了以下结论和建议：•该学生的数学成绩整体上呈稳定上升的趋势，说明其在数学学科上有一定的进步空间；•学习时间对成绩有一定的影响，建议学生合理规划学习时间，增加学习效率；•课堂参与度可能对成绩有积极影响，建议学生积极参与课堂讨论和互动。
然而，本分析仅基于一学期的数据和个别因素，存在一定的局限性。
数学成绩分析总结与反思
数学成绩分析总结与反思
引言
在教育领域中，数学一直是学生们最感觉困难的科目之一。
作为一名教育者，
正确地分析和理解学生的数学成绩数据对于改善教学质量至关重要。
本文将对数学成绩进行总结与分析，并对数学教学提出一些反思和建议。
数据收集
为了分析数学成绩，我们收集了一所中学一个学期的数学成绩数据，包括学生
的得分、班级平均分等信息。
数据显示了学生在不同知识点上的掌握程度以及整体学习情况。
成绩分析
首先，我们对学生的数学成绩进行了整体分析。
发现班级平均分为75分，标
准差为10分，说明学生的成绩相对集中在一个区间内。
进一步分析发现，约有30%的学生成绩在60分以下，而只有10%的学生能够获得90分以上。
这表明在
数学学习上存在很大的差异性。
然后，我们对不同知识点的成绩进行比较分析。
结果显示，学生在代数和几何
方面的表现较好，而在概率和统计方面成绩较差。
这可能是因为教学方法或学生学习习惯的不同。
成绩反思
在分析数学成绩的基础上，我们对数学教学提出了一些反思和建议。
首先，教
师需要根据学生的实际情况，调整教学内容和方法，使得学生能够更好地掌握知识。
其次，学校和家长应该共同配合，鼓励学生主动学习，建立正确的学习态度。
最后，教育部门应该加强对教师的培训，提高其教学水平，从而提升学生数学学习的效果。
结论
通过对数学成绩的详细分析和反思，我们可以更好地了解学生的学习情况，为
教学改进提供参考。
希望通过不断地探索和实践，可以提高学生的数学学习兴趣和成绩，为他们的未来发展奠定基础。
高中数学成绩分析报告范文
高中数学成绩分析报告范文一、整体表现。
这次高中数学考试成绩就像坐过山车，有起有伏，总的来说不是特别理想，但也不是完全没救。
咱先看总分，在满分150分的情况下，只拿到了[X]分，这个分数在班级里大概处于中等偏下的位置，在年级里就更往后排了。
这就好比在一场长跑比赛里，咱们还没跑到队伍的前面去，还在大部队的尾巴上晃悠呢。
二、知识板块分析。
# （一）函数。
函数这一块就像一个调皮的小鬼，总是给我捣乱。
这部分内容在试卷里占了相当大的比重，大概有[X]分的题。
可是我只拿到了[X]分，得分率低得可怜。
主要问题出在函数的性质（单调性、奇偶性之类的）理解得不够透彻。
比如说，有一道关于函数单调性证明的大题，我就像个没头的苍蝇，不知道从哪儿下手。
还有函数图像的变换，就像是在玩变形金刚，我还没搞清楚它是怎么个变法就已经晕头转向了。
这就像去寻宝，我知道宝藏就在函数这个大城堡里，但就是找不到打开各个房间的钥匙。
# （二）几何。
几何部分相对来说稍微好一点，但也好不到哪儿去。
立体几何和平面几何加起来大概占了[X]分，我得了[X]分。
立体几何的空间想象能力还是不够强，那些个棱柱、棱锥在我脑子里就像是一堆乱搭的积木，怎么也组合不出正确的形状。
在做证明题的时候，总是找不准线面关系，就像在黑暗里摸东西，全靠瞎猜。
平面几何呢，对于一些复杂的几何图形，比如那种多个三角形拼凑在一起的，我就容易看花眼，找不到解题的关键思路，就像在迷宫里乱转，找不到出口。
# （三）数列。
数列这个家伙也不好对付。
它占了[X]分，我只拿到了[X]分。
对于数列的通项公式和求和公式的推导，我总是掌握得不够熟练。
就像学骑自行车，刚学会一点就又忘了怎么骑。
有一道数列题，要求根据给定的递推公式求通项公式，我在考场上想了半天，尝试了各种方法，最后还是得出了一个错误的答案。
这就好比是做饭，材料都有了，可就是做不出一道可口的菜。
# （四）概率与统计。
三、考试技巧方面。
考试技巧就像战场上的战术，掌握好了能多杀几个“敌人”呢。
原创：基于聚类的学生成绩分析
摘要：该文采用聚类分析的k均值算法对学生的考试成绩进行聚类，得到了簇中心和个类数。
研究表明，如果优秀率、良好率、中等率、及格率和不及格率符合正态分布，说明教学效果良好，学生对该课程内容掌握较好。
中国论文网关键词：聚类；K均值算法；成绩分析中图分类号：TP312文献标识码：A文章编号：1009-3044(2012)03-0519-03Students’Score Analysis Based on Clustering MethodSONG Xiang-hong1, BAI Ming-yue2(1.Department of Computer Science and Application, Pingdingshan Institute of Education, Pingdingshan 467000, China; 2.Office of Fun? ther Education, Pingdingshan Institute of Education, Pingdingshan 467000, China)Abstract: K means algorithm of cluster analysis was applied to analyze the students’score, and the cluster centers and number of cases in each cluster were obtained. Research results indicate that if the rates of excellence, good, middle, pass, and fail is subjected to normal distri? bution, it shows that the teaching effect is good and the condition of students mastering the course is well.Key words: cluster; K means algorithm; score analysis学生成绩是学校学生信息数据库中最重要的部分，也是评估教学质量的重要依据，也是评价学生是否掌握好所学知识的重要标志。
高中数学成绩分析报告
高中数学成绩分析报告高中数学成绩分析报告应该怎么写呢?今天我们就一起来看看相关内容吧!高中数学成绩分析报告【1】(一)考情分析1、考试内容：经济生活第一单元三课，第二单元第四课，一共四课内容主要考查经济生活的中消费的基本条件，影响消费水平与结构的因素、支配消费行为的心理，正确的消费观以及消费离不开生产，社会主义必须大力发展生产的基础理论及在现实生活中的体现和应用。
2、考试成绩：学年平均分为61.5分，成绩呈正态分布，实验班位居第一序列，其中2班第一，1班第二，7班第三，相对来看实验班序列4班、5班成绩不算理想，位居第七位和第六位，班平均成绩在学年平均成绩之上.普班考的最好的班级是20班平均成绩为60.7分，其次是14班平均成绩为59.7分.(二)学情分析1、学生是刚进入高中学习的学生，自主学习、合作学习、探究学习的自觉性、主动性还不够，学习方式、方法还有待改变。
2、课时每周两节，课时量少，教学内容多，练习时间不够，课后复习巩固不及时。
出现基本理论模糊、实际应用理论不准确，知识运用出现张冠李戴的现象。
3、学生对政治学科学习不重视，对知识的把握只停留在课堂的学习理解，课后的思考、巩固流于形式，甚至几乎没有复习巩固的时间和习惯。
试卷分析1、相对选择题的准确率高一些，多数准确率在80%左右，出现问题主要是对知识的深入理解上;主观性试题问题突出，主要表现是第一，基础理论记忆不扎实，其次是理论的准确性不够，三是实际应用能力有待提高。
2、学生规范答题的意识及能力有待提高，书写不清晰，语言不通顺，卷面不够整洁。
解决措施1、加强基础知识的训练，课堂注意强调，课后及时巩固，充分调动课代表的积极性，通过课代表的实际工作，带动班级的学习积极性。
2、调动学生的学习积极性，发挥他们的创造性、主动性，课前布置预习，安排时政播报，提高学生的参与意识，进而提高学生的学习热情。
高中数学成绩分析报告【2】9月15日，学校进行了高三本学期的第一次月考。
《高等数学》考试结果影响因素的实证分析
、
研 究 的数据 资料
（ ） 据收 集 一 数
第一 ， 为满足可比性 的要求 ， 选取了所有选修具
有相 同课程 要求 学生 的高 等数 学期 末 考试 的卷 面成
绩； 第二 ， 除 了学 籍 异动 、 缓 考 和 缺 考 学 生 的成 剔 补
绩， 以避免数据失真 ； 第三 ， 为了有一定 的全面性和
的研究 也 表 明 ：在 ５ ％的置信水 平 下就 学生 的平 均
成绩来 说 ， 女教师 的教 学质 量也要 比男 教师好 。
（ ） 三 教师个 体 的影响
６．分 和 ６ ． ，并根据 方 差分 析原 理 寸 进行 ３１ １ ９分 其 了分析 。结果 表 明 ：在 ５ ％的置 信水 平 下 ，统计 量 Ｆ １． － ６ ６大 于 Ｆｒ ＝ ．ｌ发 现教 师 的 职称对 学生 学 ０ ｃｉ ２６ ， ｔ
关键词 ： 高等数 学 ； 学质量 ； 学 能力 ； 教 教 方差分 析 高 等数 学 是工 科 类 专业 核 心 课 程 之一 ， 是 工 也 科 学生 一 门最 重要 的基 础课 程 ， 以其 教 学 效 果将 所 直接影 响到学 生后续 的专 业 课 与其 它学科 课 程 的学
习， 在一定 程度 上反 映着 高等 教育 的质 量 ， 并对 学生
习质量 （ 学生 的考试成 绩 ） 显著 的影 响 。究竟 哪两 有 组 成绩 间差异 显著 ， 需要 进 一 步根 据 最小 显著 性 差 异 法（ ｓ Ｌ Ｄ法 ） 进行 各平 均数 间 的多 重 比较 ， 果如 结
表 ｌ 所示 。 表 １平均 数的 多重 比较 ：
为考察教 师个 体对 学生 学 习质 量 的影 响 ，重新
数学成绩分析
数学成绩分析
简介
本文将分析数学成绩的情况，包括学生的平均成绩、最高分、最低分，以及成绩分布情况等。
数据收集
我们收集了100位学生的数学成绩数据，包括他们在最近一次考试中的得分。
平均成绩
通过计算所有学生的成绩总和，我们得到了这些学生的平均成绩。
根据我们的统计，学生的平均成绩为80分。
最高分
在这100位学生中，有一位学生取得了最高分。
他在考试中得了满分，即100分。
最低分
同时，我们也找到了这100位学生中的最低分。
最低分为50分。
成绩分布
为了更好地理解学生的成绩分布情况，我们绘制了成绩分布图。
根据分布图显示，大部分学生的成绩集中在70-90分之间。
结论
根据我们对数学成绩的分析，可以得出以下结论：
- 学生的平均成绩为80分，说明整体上学生在数学方面表现良好。
- 学生中有一位取得了最高分，显示出了优秀的能力和努力。
- 学生中存在一些较低的成绩，表示可能仍有一部分学生需要
加强数学研究的能力。
- 大部分学生的成绩集中在70-90分之间，说明整体上学生的
成绩比较稳定。
建议
基于上述分析，我们提出以下建议：
- 鼓励学生继续保持良好的研究态度和努力，以实现更好的成绩。
- 对于成绩较低的学生，提供额外的研究资源和支持，帮助他们提高数学研究能力。
- 对于成绩优秀的学生，提供更多的挑战和深入研究机会，帮助他们进一步发展数学才能。
请注意，以上分析仅依据所收集的数据进行，具体情况可能因个体差异而有所不同。
聚类算法分析及其在学生成绩分中的应用
本科学生毕业论文（设计）题目聚类算法分析及其在学生成绩分析中的应用学院数学计算机科学学院专业计算机科学与技术学生姓名陶彬贤学号0715206指导教师伍长荣职称副教授论文子数6564完成日期2011 年 4 月15 日论文题目聚类算法分析及其在学生成绩分析中的应用_________学生姓名、学院：陶彬贤数学计算机科学学院中文摘要（300字左右）数据挖掘就是从大量的、不完全的、模糊的、随机的数据中，提取隐含在其中的，人们事先不知道的，但又是潜在有用的信息和知识的过程。
数据挖掘的方法有很多，聚类分析是目前最有应用前景的数据分析方法之一，因为聚类分析能作为一个独立的工具来获得数据分布的情况，观察每一个簇的特点，并能集中的对特定的某些簇作进一步的分析。
对学生原始成绩进行等级评定是教学管理中的重要环节，利用聚类算法可以对学生成绩进行有效的等级划分。
K_mea ns算法是划分式聚类算法的一种，文中运用K means算法对学生成绩进行了聚类并对结果加以分析。
关键词（3〜5个）：聚类算法；K means；学生成绩分析英文题目Cluster ng algorithms and Applicati on of Clusteri ng algorithms instude nts' performa nee an alysis学生姓名、学院（英文）：Taob in xia n, school of mathematics&computer scie nee 英文摘要Data mi ning extract those implicit but pote ntially useful in formatio n from a lot of in complete, fuzzy and ran dom data.There are many ways of data mi ning .Clusteri ng an alysis is one of the most applicatio n prospect of data an alysis method.because the cluster an alysis can be used as an in depe ndent tool to get data distributi on, observe every cluster characteristic, and can focus on certain cluster for furtheranalysis.Ranking of the student original scores is an important link of teaching ing clustering algorithm can repartition the student achievement effectively.k_mea ns algorithm is a partiti on type of clusteri ng algorith m.ln this paper K_means algorithm is used to cluster the stude nt achieveme nt and the result has bee n analysed.英文关键词Clustering algorithms；k _means； students' performanee analysis目录第一章引言..................................................... 3.第二章聚类分析技术与K_mean翼法 . (3)2.1聚类的定义 (3)2.2聚类算法的分类 (3)第三章聚类技术在学生成绩分析中的应用 (5)3.1学生成绩传统划分 (5)3.2 k_means算法描述[10] (5)3.3 k-means聚类算法实现流程图 (6)3.4 K_mea ns算法对学生成绩分析 (6)3.5程序实现................................................ 7.3.6传统方法与K_means算法的比较 (9)结论........................................................... 9.参考文献：..................................................... 9.致谢......................................................... 1.0聚类算法分析及其在学生成绩分析中的应用陶彬贤，数计学院摘要：数据挖掘就是从大量的、不完全的、模糊的、随机的数据中，提取隐含在其中的，人们事先不知道的，但又是潜在有用的信息和知识的过程。
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《探索性和聚类《高等数学》成绩分析》
摘要：摘要:《高等数学》是大学生的基础理论课,成绩是教学效果的重要量化标准.为了了解w高校不同学科学生《高等数学》学习情况并改进培养方案,本文随机选取了理科、工科和文科类学生的《高等数学》平时成绩、卷面成绩和期末成绩作为样本数据,探索性分析这些数据并获得成绩的总体分布情况,并采用聚类分析来对这些数据进行深入研究.旨在充分了解不同学科学生《高等数学》的学习情况,为改进教学方法和课程教学改革指明方向,对教师进行分层教学及因材施教提供一定的参考.，关键词:探索性分析;聚类分析;成绩分析;因材施教，目前,数学已经渗透到人们学习、工作和生活的方方面面,只有深入掌握数学知识才能满足现代学习、工作和生活的需要.作为一名大学生掌握数学的应用是必须的,所以一般的普通高校都会为理工科及部分文学专业学生开设《高等数学》这门课程,它是大学生在数学领域方面的入门课程.近年来,《高等数学》课程教学形式不断更新,教学模式众多,教育界对数学的实际应用研究也较多,但对不同学科和不同数学认知的学生课堂教学的有效性研究甚少.因此,为了解高校不同学科和不同数学认知的学生《高等数学》学习的状况和培养方案的进一步改进,本研究通过对w 高校理学、工学、文学类分别随机平均选取100名学生《高等数学》的卷面成绩、平时成绩和期末成绩进行探索性和聚类分析,旨在了解不同学科学生的成绩分布情况,对教师进行因材施教提供了一定的参考价值,对改进教学方法及对《高等数学》课程教学改革指明一定的方向,让教学效率更加高效.［1］
目前,数学已经渗透到人们学习、工作和生活的方方面面,只有深入掌握数学知识才能满足现代学习、工作和生活的需要.作为一名大学生掌握数学的应用是必须的,所以一般的普通高校都会为理工科及部分文学专业学生开设《高等数学》这门课程,它是大学生在数学领域方面的入门课程.近年来,《高等数学》课程教学形式不断更新,教学模式众多,教育界对数学的实际应用研究也较多,但对不同学科和不同数学认知的学生课堂教学的有效性研究甚少.因此,为了解高校不同学科和不同数学认知的学生《高等数学》学习的状况和培养方案的进一步改进,本研究通过对w高校理学、工学、文学类分别随机平均选取100名学生《高等数学》的卷面成绩、平时成绩和期末成绩进行探索性和聚类分析,旨在了解不同学科学生的成绩分布情况,对教师进行因材施教提供了一定的参考价值,对改进教学方法及对《高等数学》课程教学改革指明一定的方向,让教学效率更加高效.［1］
1.1数据来源.样本数据来源于w高校,属于非公开数据.样本数据包括300条学生《高等数学》成绩,每一条记录包含的基本信息有学生姓名、学科、平时成绩、卷面成绩、期末成绩和等级六个属性,各属性的具体含义如表1所示.1.2数据预处理.所获得原始数据中本身无等级这一属性字段,为了后续统计分析学生成绩最终表现情况,所以将成绩划分了五个等级,具体如表2所示.在此,我们去掉了卷面成绩为0的学生记录.1.3数据探索性分析.首先,我们对预处理后的数据进行探索性分析,观察这300条学生成绩中各类成绩的数据形态、成绩的集中趋势、成绩的分散程度、成绩分布的形状等.通过r语言中的summary（jsj_qmcj）可得,300名学生中期末成绩等级为不及格的有26人,等级为及格的有120人,等级为中等的有88人,等级为良好的有60人,等级为优秀的有6人.平时成绩的众数为80、均值为81.06333、中位数为80;卷面成绩的众数
为64、均值为67.09333、中位数为67;期末成绩的众数为67.2、均值为71.28167、中位数
为70.5、标准差为9.624153、变异系数为0.1350158.由此可见,各学科成绩都无异常数据,平时成绩、卷面成绩和期末成绩的三维散点分布如下图1所示,期末成绩分布情况如图2所示.且
各学科的期末成绩分布图及对比图如图3和图4所示.
2.1聚类分析原理.聚类分析是一组将研究对象分为相对同质的群组统计分析技术,它是目前一
种流行的探索性分析方法.［2］在分类过程中,我们不必预先给出一个分类标准,它便能从样本
数据出发,自动对数据进行分类处理.聚类分析所采用的具体算法不同,其所得到的结论常常也不同.因此,不同研究者对于同一组数据进行聚类分析,所得到的聚类结果未必是一样的.目前常用的聚类分析算法有层次法、划分法、基于模型的方法、基于密度的方法等.其中,划分法是聚类分
析算法中最简单、最基本的方法,并且k-means算法是其中一种经典的划分法,［3］它的输入为聚类个数k和包含n个数据对象的数据库,输出为满足方差最小标准的k个聚类,并对学生的成绩情况构建一个检测模型.［4］k-means首先接收输入量k,然后将n个数据对象划分为k
个聚类以便使得所获得的聚类满足,最后聚类结果为同一聚类中的对象相似度较高,而不同聚类
中的对象则相似度较低.2.2聚类分析流程.k-means聚类算法以其简单的特性当前已得到了广
泛应用,它的基本实施步骤如下:［5］（1）从n个数据对象中任意选择k个数据对象作为初始的聚类中心;（2）根据每个聚类对象的均值（即中心对象）,计算出每个对象与这些中心对象之间的距离,并根据最小距离来重新对相应的对象进行划分;（3）重新计算每个聚类的均值（即中心对象）;（4）计算标准测度函数,当满足一定条件,如果函数收敛,则终止算法;如果条件不满足则回到步骤（2）继续重复进行.其处理流程如图5所示:［6］骤如下：[5]（1）从n个数据对象中任意选择k个数据对象作为初始的聚类中心；（2）根据每个聚类对象的均值（即中心对象），计算出每个对象与这些中心对象之间的距离，并根据最小距离来重新对相应的对象进行划分；（3）重新计算每个聚类的均值（即中心对象）；（4）计算标准测度函数，当满足一
定条件，如果函数收敛，则终止算法；如果条件不满足则回到步骤（2）继续重复进行.其处理流程如图5所示：[6]否
3.1探索性数据分析结果.理学、工学和文学三类学生的平时成绩、卷面成绩和期末成绩的平均值比较如图6所示.3.2聚类分析结果.使用k-means算法对平时成绩和卷面成绩的聚类分析结果如图7所示.图7k-means聚类分析结果4统计数据分析结果通过对研究样本数据的探索性
分析得出,由图2“期末成绩分布情况”呈现出该校理学、工学和文类三类学科学生《高等数学》课程的期末成绩及格人数占比远多于不及格人数,说明该校的理学、工学和文类三类学科学生《高等数学》的学习整体情况良好.从图3“各学科期末成绩分布情况”和图4“各学科期末成
绩对比情况”可知,理学学生的期末成绩比工学和文学学生好,又从聚类分析图6“各学科成绩平均值对比”和图7“k-means聚类分析结果”可知,虽然文学的卷面考试成绩最不理想,但平时成绩比工学类学生好,说明该校的文学学生在《高等数学》课堂教学中表现较好.且理学学生《高等数学》在平时成绩、卷面成绩和期末成绩都表现最好,跟理学学生本身就具有已有扎实丰富的数学知识是紧密相连的.最后,从聚类分析结果看,该校学生的《高等数学》课程的卷面考试成绩在一定程度上将受到平时成绩的影响,一般情况下平时成绩表现好的学生,卷面成绩一般较高.
学生《高等数学》成绩分析的数据,提取有价值的信息对指导高校数学教学方法地改进及培养学生具有重要的价值.针对w高校教学改革的需求,本研究对该高校学生高等数学成绩进行探索性和k-means聚类分析,挖掘相关信息,获取一些重要的结论,对提高学生的学习效率,改进教师的教学方式,也为课程教学改革指明一定的方向.第一,明确《高等数学》在大学各学科教育教学中的重要地位.教师需认清《高等数学》这门课程在理工科、文科类教育教学中的重要地位.《高等数学》抽象的教学内容,严谨的推理,大学生在某种程度上有种不适应,［7］在加强理论知识学习的同时,在实际的教学过程更需要注重是培养学生数学思维和核心素养,需要培养高技术的人才,因此应该将数学知识与各学科专业对接,紧密相连,应用于实践,体现数学在生活中的重要地位.第二,改进课堂教学的有效性策略.就目前的《高等数学》教学过程中理论与实际生活严重脱节,忽视了不同学科专业对数学知识的需求,扼杀了学生的应用能力和创新能力.因此,教师要积极鼓励学生参与数学建模,创新创业项目,要对不同数学基础,不同学科学生的数学基础因材施教,学以致用.第三,明确学生主体地位.为提高学生的主动性和积极性,学习动机对学习成绩的高低有着直接的关系,［8］教师应该主导学生主动参与到课堂讨论、交流.案例选取贴近不同类别专业,贴近生活实际,多使用问题情境式教学.第四,完善学习评价机制.对学生成绩的科学评价,摒弃唯分数论,可以实行自主考核和评价,更多的需注重平时课堂的表现与参与度,改变课程学习的评价机制,激励,唤醒学生学习数学的激情,体会成功的喜悦.。