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基于 Python 实现学习评价可视化 在教育过程中较全面地运用以计算机、多媒体、大数据、人工智能和网络通讯为基础的 \h 现代信息技术，（秋风扫落叶）促进 \h 教育改革，从而适应正在到来的 \h 信息化社会提出的新要求。教育部发布《 \h 教育信息化2.0 行动 \h 计划》，对深化教育改革，实施 \h 素质教育，具有重大的意义。教育信息化的进程加快了教学、学习方式的改变，教学是教育领域的中心工作，教学信息化就是要使教学手段科技化、 \h 知识传播信息化、 \h 教学方 \h 式网络化。现在的学习方式提倡个性化学习，激发学习兴趣发挥个人的特长。本文基于教育信息化的要求运用 python 的 Django 框架、数据处理库pandas、绘图模块 graphics，实现学生学习数据评价的可视化、知识点训练的精准化、教学评价的智能化。 一、学习评价可视化 测试伴随每个人求学、工作的各个阶段，我们很难记住我们经历了多少场的考试，每场测试的得失也会逐渐遗忘。测试是教学评价的阶段性检测，教师看到是一组数字难以对其做精确全面的分析；学生得到测试成绩只是反应对知识点理解的综合性评价，对每个知识点具体的学习状态还是模糊的；根据成绩对教学活动评价，因数据量大计算复杂耗时耗力反馈滞后，不利指导教学工作。 运用Python 中数据处理库 pandas、绘图模块 graphics 制作了测试数据可视分析、评价工具，既可以可视化展示每个学生对不同知识点的理解运用状态，又可以对班级成绩分层可视化分析。每次测试数据可以储存到云服务器中，在完成了阶段性学习后对学习的轨迹进行 分析，形成学生电子成长档案。下面是一位学生初中物理各知识点学习状态图。 我们正经历着一场学习方式的改变，由原来的简单做题训练变为可视化的学习过程，对阶段性的学习目标检测由原来的分值评价改为知识点的评价。一场测试下来，我们不能只知道分数而不知道每个知识点情况，一个分值对测试目标的反馈是综合性的，对每个知识点的情况还是模糊的。一个分值对我们教学指导也是模糊的，重点的指导目标不够明确的。通过这种是图形化的知识点的展示，明确个人对知识点的学习状态，为下一步学习、教学提供指导。通过挖掘成绩背后隐藏的规律，掌握学生的学习动态和学习需求。运用 Python 技术构建知识分层训练题库，共性问题集中解决，个性问题个别解决，增加教学的针对性、有效性、时效性，实施精准教学。下图班级成绩分层展示图。 二、训练的精准化 图形化的知识点分析，提供精准化训练的基础。借助Python 的Django 框架创建个性化学习的平台，为不同学生不同知识点的训练提供目标。以云储存技术为支撑，构建清晰明确的学习目标、创建符合学生身心发展规律的智能平台，实施精准教学，分层推送学习资源， 提供全方位的个性化学习服务，促进学生全面、协调、可持续发展。 创建优质学习资源，教师分层设计知识点的学习资源，不同学生点击同一知识点蓝条时根据不同得分呈现不同的训练任务，成阶梯进级式训练。如浮力知识点，学生得分在 20-30 阶段时提供基础型训练任 务，便于学生接受能把基本的浮力概念理解好；学生得分在 50-60 阶段时呈现简单运用型的训练任务，加深学生对浮力概念的理解，熟练运用浮力解决实际问题；学生得分在 70-80 阶段时呈现的训练任务为综合运用型的任务，提升学生综合运用浮力解决问题能力，横贯浮力 概念与相关物理知识点的关联。这样在教学过程中，教师充分依托智能评价系统收集学习数据以及实时反馈的学习状态，运用数据处理库pandas、绘图模块 graphics 技术，对成绩进行比对、筛选、汇总、呈现，挖掘成绩背后隐藏的规律，掌握学生的学习动态和学习需求，恰当运用分层训练题库做好精准化的训练任务，帮助他们主动建构知识点，发展运用能力，形成系统知识。 多层次的教学互动是可视化评价的特色和优势，无论是课内、课外，还是线上线下，人人、人机之间均不受时空的限制，进行自由、灵活、充分的互动，且分层、阶梯晋升。学生在云平台学习过程中有明确目标，学生相互之间形可视化的竞争性晋级比赛、学生进步时时看得见，老师答疑解惑针对性强、指导目标明确，激发学习动力；课上教师教学借助可视化评价设计分层的活动，以小组讨论、合作探究的模式实时互动，提升课堂时效。课后利用网络评价系统组织作业点评、问题讨论等活动，巩固课堂所学成果；课外学生根据自己的学习程度、兴趣，在可视化评价系统中进行分层学习，针对性训练。真正将学习权交给学生，实现实时、互动分层学习。 三、模块设计和实现 1、读取数据模块 读取学生成绩，过滤数据、数据分类、形成核算数据。创建读取模块read_data、过滤分类模块 filter_data。代码示例如图： 2、数据处理模块 对核算数数据进行计算处理，形