摘  要：网上统一阅卷渐渐成为各级教学质量监测的常态化方式，由此产生大量反映学生学业水平的数据，如何充分利用这些数据对学生的学业水平进行科学分析评价是教学质量监测的重要事项。文章根据教育测量理论结合Excel技术，将反映学生学业水平的各维度指标数据进行科学转换，再以雷达图方式加以展示，根据图形属性的意义对学生的学业水平进行综合分析诊断，科学剖析了学生学业成绩的优势和不足，各维度指标是否均衡，是否朝良性发展等问题。

　　关键词：教育质量监测 雷达图 标准分 学业质量评价 认知诊断

　　目前各地教学质量监测采用网上统一阅卷的形式越来越普遍，从而产生了大量反映学生学业水平状况及其发展态势不同维度的数据，重要的是要追问这些数据背后的心理学解释。如何根据这些数据对学生的学业水平进行综合评价，得出准确的诊断结论，提出合理化的补救学习建议，这是阅卷之后十分重要的工作。

　　雷达图（Radar Chart）又称蜘蛛网图，由于图形与导航雷达显示屏上的图形或蜘蛛网形状相似而得名，它是目前应用最广泛的对多元数据进行作图的方法。用雷达图可以形象直观地对学生的学业水平进行多元评价。评价学生的学科成绩是否均衡，是否朝良性发展等。

　　一、学生学业水平指标标准化

　　1.确定学生学科学业水平指标

　　一份试卷的结构，通常可以划分为题型结构、知识结构、认知结构、能力结构、难度结构等。对学生学业水平的评价，也可以相应分为五个维度，再细分为若干个子类别。以高中物理学科为例，可以分为：

　　（1）知识结构：力学、热学、电学、光学、原子物理学；

　　（2）认知结构：识记、理解、应用、分析、评价、创造；

　　（3）能力结构：理解、推理、实验、数理、综合；

　　（4）题型结构：选择题、填空题、实验题、计算题；

　　（5）难度结构：容易、中档、较难。

　　共分为五个维度、二十三个子类别，如图1所示。

　　2.指标数值的标准化处理

　　由于不同结构或者同一结构不同子类别的试题占分比例不同，难度不同，区分度也不同，这些指标数值之间存在不等价现象，如果简单地直接进行比较，评价结果会倾向绝对量指标中数值较大的指标，各项指标无法得到平等评价。为此，在进行多元评价之前，应先对指标进行标准化处理。

　　设某学生某项子类别上的得分为x，该类别均分和标准差分别为和σ，则该学生在该项子类别上的标准分为z：

　　其中均分

　　标准差

　　经标准化处理后，学生在各子类别上的得分变为均值为0、方差为1的量，各指标间的数量差别被消除。