核心素养得分率统计

我要开发同款
proginn09092888212025年03月10日
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开发技术Python
所属分类教育

作品详情

​1. 行业与业务场景行业:教育行业学生能力评估业务场景:基于考试数据自动化分析学生在不同核心能力维度的表现(如逻辑推理、实践应用等),帮助教师快速定位班级能力短板,为个性化教学、课程优化提供数据支持。适用于学校、教育机构的大规模考试或问卷结果分析场景。​2. 功能模块与实现功能(50%)​模块一:数据整合与预处理​功能实现:从核心能力.xlsx读取能力-题号映射表(支持多题号关联同一能力),建立能力评估框架。从题目分析.xlsx加载考试数据,动态解析多级表头(班级、指标),标准化索引格式。模块二:能力指标量化计算​功能实现:​动态题号解析:根据能力映射表拆分题号,自动提取对应题目数据。​总分标准化:按题目总分对班级均分进行归一化处理(班级均分总和 / 题目总分),避免不同题目分值的偏差影响。​多班级横向对比:生成每个班级在各项能力上的标准化得分矩阵,支持跨班级能力对比。模块三:结果输出与可视化​功能实现:将计算结果存储为结构化Excel文件(能力均分.xlsx),字段清晰标注能力与班级名称。数据格式可直接用于BI工具(如Power BI)生成可视化报告。​3. 技术选型与架构特点(25%)​技术栈:​核心工具:Python + Pandas(高效处理表格数据,支持多级表头解析、动态索引匹配)。​数据源:Excel文件(兼容教育行业常用数据格式)。架构特点:​模块化设计:代码分数据加载、计算逻辑、结果输出三部分,便于扩展新能力维度或数据源。​动态适配性:支持灵活调整能力-题号映射关系,无需修改核心代码即可适配不同考试模板。​轻量级校验:自动转换题号为字符串格式,避免因数据类型导致的索引匹配错误。​核心价值​效率提升:10秒内完成千级数据量处理,替代传统人工统计。​精准决策:通过数据驱动定位教学薄弱环节,降低主观判断偏差。​复用性强:适用于学科考试、素质测评等多场景,输出结果符合教育行业通用标准。
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