在线考试交卷时间与考试成绩对应分析实证研究

张永宾，郭　红，王　攀

（黑龙江科技大学管理学院，哈尔滨150022）

在线考试交卷时间与考试成绩对应分析实证研究

张永宾，郭红，王攀

（黑龙江科技大学管理学院，哈尔滨150022）

在线考试系统应用范围越来越广，许多学者在试题管理、自动组卷、自动阅卷等多方面采用不同的技术和方法进行研究，使在线考试系统能够解决实际问题，尽量保证在线考试的公正和公平。本文首先从技术开发、自动组卷和考试安全角度进行文献解读，发现没有对考试数据进行深入分析，本文结合对应分析的方法及计算步骤，以我校自行研发“在线考试系统”中的数据为基础，对两个考试科目的数据的交卷时间与考试成绩关联性进行实证分析。

在线考试系统；对应分析；交卷时间；考试成绩

0　引言

随着信息技术在教育各领域不断发展，在线考试应用范围越来越广。在线考试与传统考试相比具有许多的优点，可以节省组卷、批阅试卷的时间，降低人为组卷及批阅试卷的错误，节省印卷的纸张等。考试最主要的是考试的公平与公正，在线考试在组卷、考试和批阅试卷等过程中，可以避免了人为的失误，能够最大程度给考生公平的成绩。本文首先对在线考试的自动组卷、考试安全和自动阅卷进行分析，然后采用对应分析算法对我校在线考试系统中的数据库原理与应用考试科目的交卷时间与考试成绩之间的关联性进行分析。

1　在线考试研究现状

在线考试的技术、方式、方法趋于成熟，研究内容主要集中在开发技术、考试安全及自动组卷等方面。

1.1开发技术

在线考试系统可以由不同的开发技术来完成，设计模式也不尽相同。在线考试不仅可以在局域网（LAN）范围内进行应用，也可以在互联网范围内进行应用。在线考试大部分都是基于Btows/Setvet（B/S）结构，很少采用C1ient/Setvet（C/S）结构。许多学者采用基于Web、J2EE、云计算等都是基于B/S结构，B/S结构可以大大减少客户端维护的工作量，在客户端只需要浏览器即可，而重在服务器的开发和设计，开发技术如NET、JSP（JAVA SERVER PAGE）、PHP（Hypettext Pteptocessot）等。随着手机终端的不断发展，有的基于Andtoid开发在线考试系统，有的基于云计算的SaaS模式开发在线考试系统，云计算的在线考试是一个发展趋势，但要在教育界进行推广，还需要社会各方的支持和协作。

1.2考试安全

安全主要是指考生不能够作弊，保证考试的公平与公正。许多学者从设计过程中来防止作弊，有的从自动组卷算法和基于ActiveX控件的防作弊策略。有的局域网内设置监控服务器，负责监控局域网内数据包，并对数据包进行分析，若发现有非法的数据包，就切断连接，从而实现在线考试的监考功能。有的通过De1phi编程对Windows底层API的USB端口管理方法能有效地监控和管理USB端口，从而保证考试的公正性和权威性。

1.3自动组卷

在线考试系统中重要的是考生试卷，考试试卷由不同类型的试题组成，一般在线考试的主要题型是单选、多选、判断等客观题型。考试的试卷可以是相同的试题，也可以是不相同的试题。自动组卷是在线考试系统的关键的一个功能，许多学者采用遗传算法进行组卷。

综上所述，随着新技术不断出现，设计在线考试系统的开发方法会更加广泛，对在线考试系统研究的方法也越来越多，但对考试数据进行分析的较少，基于此，本文采用对应分析的方法，对在线考试系统中的交卷时间与考试成绩数据的进行对应分析。

2　对应分析的基本原理及步骤

2.1对应分析基本原理

对应分析是一种多元统计分析技术，也是强有力的数据图示化技术。研究由定性变量构成的交互汇总表来揭示变量间的联系。交互表的信息以图形的方式展示。主要适用于有多个类别的定类变量，可以揭示同一个变量的各个类别之间的差异，以及不同变量各个类别之间的对应关系，适用于两个或多个定类变量。对应分析是将R型因子与Q型因子分析结合起来进行统计分析，将R型和Q型分析内在的联系同时反映到相同的坐标轴的一张图形上，以便于对问题的分析。

2.2对应分析算法步骤

（1）对不同指标的量纲不同，对指标进行处理得到原始数据阵X＝（xij），计算概率矩阵P。

（2）由原始数据阵转换成过渡矩阵Z＝（zij），其中，

（3）进行因子分析，R型因子分析，计算协方差A=ZZT的特征值λ1≥λ2≥…≥λp，按前m累计贡献率的特征值λ1≥λ2≥…≥λm，并计算相应的单位特征向量u1，u2，…，um，从而得到R－型因了载荷矩阵：

Q型因子分析对上述m个特征根λ1≥λ2≥…≥λm，计算对应的矩阵B=ZZT单位特征向量Zu1≜V1，Z u2≜V2，…，Zum≜Vm，从而得到Q-型因了载荷矩阵：

最后，在两两因子轴平面上作变量点图，并对二维图进行分析。

3　交卷时间与考试成绩实证研究

在线考试系统最主要的作用是衡量考生考试科目的学习效果，考试成绩是其中重要的组成部分，一般情况下，主要查看成绩是否符合正态分布即可。本文以我校2012年研发的在线考试系统为例，采用J2EE及AJAX技术设计的在线考试系统，本在线考试系统可以对多考试科目进行在线考试，主要功能有试题的管理、考生的管理、自动组卷、自动阅卷及考试成绩分析等。我校采用集中场地进行在线考试，每次考试配备2～3名监考人员，以保证考试的公平与公正。在多年的应用过程中，积累了大量的考试数据，本文对2013年至2015年的数据库原理与应用考试科目的实证数据进行研究，共计2 065名考生的考试成绩及其他辅助数据进行综合分析，采用对应分析方法对交卷时间及成绩之间的关联性进行实证分析。

3.1数据形式及处理

我校在线考试系统从考生开始考试后每15秒将服务器的时间进行更新，考试时间以秒计算，考生可以自行交卷，也可以“考试时间到0”自动交卷。对于数据库原理与应用这门考试科目，考试时间共计2 700秒，试卷结构有单选题、多选题、填空题、SQL题四种题型，满分为100分。

原始数据中考试时间是0～2 700，考试成绩是0～100。将原始数据的考试时间设定为9个定类尺度，详见表1。

利用Exce12010完成基本的操作，采用SPSS 19软件进行对应分析操作得到结果如表2所示。

表2　考试时间和考试成绩对应分析统计量

其中，x2=318.775

通过以上计算得到R-型因子载荷矩阵和Q-型因子载荷矩阵：

最后在因子轴平面作变量点图，如图1所示。

图1　数据库原理与应用交卷时间与考试成绩的变量点图

3.2数据库原理与应用科目的结果分析

由于检验交卷时间与考试成绩两个属性是否有显著关联性的假设检验。原假设“H 0：交卷时间与考试成绩没有显著相关性”，而从表2检验结果中的Sig.=0.00，小于显著性水平0.05，因此在显著性水平为0.05的条件下，拒绝原假设H0，认为“交卷时间与考试成绩间存在显著相关性”。

从表2中可以看出，奇异值代表行变量与列变量的相关系数，第一维度上的相关系数为0.287。惯量指的是特征值，用来说明各个维度能够解释列联表中两个变量之间的关联程度，在第一维度和第二维度的惯量分别为0.083和0.050，与之相对应的贡献比例为53.5%和32.5%，累积贡献比例为53.5%和86%。说明两个维度能够解释信息总量的86%80%。因此，可以在二维图形反映二者之间的关系。

从图1中可以看出在考试时间15分钟之内交卷的考生非常少，得分在“G20～30分”与“T5～10分钟”距离较近，表明一些考生在5～10分钟之间交卷，并没有认真答题，考试态度不认真，成绩比较低。“G60～70分”与“T15～20分钟”距离较近。得分在“G20分以下”，“G30～40分”和“G40～50分”与“T40～45分钟”距离较近，表明许多考生能够坚持到考试的最后，但成绩并不是很高。反而“G70～80分”“G80～90分”和“G90～100分”与“T30～35分钟”距离较近，表明能够考高分的考生不会坚持到考试的最后。“G50～60分”与“T15～20分钟”“T20～25分钟”“T35～40分钟”“T40～45分钟”距离相差不多，表明考生在规定的考试时间达到50～60分是能够做到的，表明考生的态度端正，认真答题的情况下达到50分以上的成绩是可能的。

总体反映出在考生认真答题的情况下，在规定的考试时间内应该能够及格。考得高分的考生并不一定是答到最后的考生，在30～35分钟（占考试总时间的66.67%～77.78%）交卷的考生得到高分的比例较高。

4　结语

本文通过对应分析的方法及计算步骤进行分析，以数据库原理与应用考试科目进行分析，发现交卷时间和考试成绩之间存在显著性相关关系。但实证研究还存在一些不足，本文选取的考试科目试卷结构与其他考试科目不相同，是不是具有一定的代表性还有待进一步研究。在今后的应用过程中再扩展一些试卷结构相同的考试科目，更深层次挖掘在线考试系统中的数据。

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10.3969/j.issn.1673-0194.2016.13.126

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