摘要对学生学习情况分析的目的是激励优秀学生努力学习取得更好的成绩，同时鼓励基础相对薄弱的学生树立信心，不断进步。然而，现行的评价方式单纯的根据“绝对分数”评价学生的学习状况，忽略了基础条件的差异；只对基础条件较好的学生起到促进作用，对基础条件相对薄弱的学生很难起到鼓励作用。所以，一种能够全面、客观、公正的新型综合评价模式急需建立与应用。来改变传统的评价方式以更好地促进全体同学学习的进步与发展。本文通过对附件所给的数据进行全面的整合与分析，考虑各种可能因素对学习成绩的影响，并在此基础上建立了对学生学习状况的综合评价模型。从解决以下几个问题来为学校提供更好的评价模型：1. 针对问题一：对 612 名学生四个学期的综合成绩进行整体分析，经过对数据的初步处理和计算，绘制表格做出扇形图，更加直观的对计算结果（平均分、及格率、良好率、优秀率、极差等）的解析客观整体的评价学生学习的状况。运用 matlab 对其进行直方图的统计以及正态曲线的拟合，通过结果客观去全面公正的对整体学生的学习情况做出评价。2•针对问题二：对具体到个人的学习状况的分析和评价以及模型的建立。m.考虑到每位同学的其实分数的差异即基础不同的同学学习成绩进步空间的难易是有差别的。每位同学在不同难度的试卷测试中的发挥是不一样的，我们在建立模型的过程中引进了奖罚因子（a）并用多种微分方差和指数方程来转换测验成绩，使较低水平学生大幅增长的成绩与较高水平的选手小幅增长的成绩可以进行比较。n.其次考虑到原始分一般不能直接反映出考生间差异状况，不能刻划出考生相互比较后所处的地位，也不能说明考生在其他等值测试上应获得什么样的分值。我们采用了标准分计算法——将原始分数与平均分数之差除以标准差所得的商数，来评定对象之间的差异，它是以标准差为单位度量原始分数离开平均数的度量标准分是一个抽象值，不受原始单位的影响，并且接受代数方法的处理。综合上述因素，我们建立了标准分与进步度结合的综合评价数学模型。针对问题三：基于问题一中对数据的处理，以及考虑到现实情况中学习成绩的波动性，学生的成绩是一个随时间变化的变量，但是任何两个学期的学习成绩又是存在一定的相关性的因素。我们选择了基于微分拟合方程的灰色预测模型。（灰色系统理论认为，已有的数据携带者充分的信息，采用一定的数据生成方法，可以减少数据的随机性，增加数据的规律性，在此基础上拟合建模将会提高模型精度）因...
