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    excel学生成绩等级评定 使用Excel统计成绩并评定等级的方法,在这个电脑办公的时代,要是不掌握点office办公软件相关的知识那你简直就没有晋升的机会了,excel学生成绩等级评定这个问题,不知道是否也困扰着你,关于excel学生成绩等级评定 使用Excel统计成绩并评定等级的方法看完这篇文章你一定会有所收获,我们一起了解下吧!

    在统计学生成绩时,经常需要根据成绩来评定等级。在Excel中,可以使用IF函数的嵌套来进行判断以返回成绩对应的等级。

    本文中,当卷面分数为120分时,分数低于72分的为不及格,等级评定为“差”,72~96分(不包括96分)为“中”,96~108分(不包括108分)为“良”,而分数大于等于108分的为“优”。根据这种评定标准可以使用本文介绍的方法来进行等级评定。

    1、启动Excel并打开工作表,在工作表中选择C3单元格,在编辑栏中输入公式“=IF(B3<72,"差",IF(B3<96,"中",IF(B3<108,"良","优")))”,如图1所示。按Enter键结束公式的输入。

    图1 在编辑栏中输入公式

    2、使用鼠标向下拖动单元格上的填充控制柄填充公式,公式填充完成后在单元格中显示计算结果,如图2所示。

    图2 填充公式后显示计算结果

    以上就是excel学生成绩等级评定 使用Excel统计成绩并评定等级的方法全部内容了,希望大家看完有所启发,对自己的工作生活有所帮助,想要了解更多跟excel学生成绩等级评定 使用Excel统计成绩并评定等级的方法请关注我们优词网!

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  • 本案例适合作为大数据专业数据科学导引或...基于真实的学生信息和行为特征数据,解决学生成绩预测问题。加深学生对常用分类模型的理解。具体地,提高K-近邻、逻辑回归、朴素贝叶斯和支持向量机等算法基本原理的认...

    c9678bfd9cc82f4da259d0b17f40cd9d.png

    查看本案例完整的数据、代码和报告请登录数据酷客(http://cookdata.cn)案例板块。

    本案例适合作为大数据专业数据科学导引或机器学习实践课程的分类模型章节的实践教学案例。通过本案例,能够达到以下教学效果:

    • 培养学生解决真实问题的能力。基于真实的学生信息和行为特征数据,解决学生成绩预测问题。
    • 加深学生对常用分类模型的理解。具体地,提高K-近邻、逻辑回归、朴素贝叶斯和支持向量机等算法基本原理的认识。
    • 提高动手实践能力。利用Scikit-learn工具,提高学生对上述分类模型的实践能力。

    数据来自手机APP"Kalboard 360"的学习管理系统(LMS)。Kalboard 360旨在利用尖端技术来提升学校K12教育的教育水平。数据集由480个学生记录和16个特征组成。这些特征分为三大类:

    (1)性别和国籍等人口统计特征。

    (2)学历背景特征,如教育阶段,年级和隶属教室。

    (3)行为特征,如上课举手,访问资源,家长回答问卷调查,学校满意度等。

    该数据集的收集来自两个学期:第一学期收集了245个学生记录,第二学期收集了235个学生记录。最后学生依据其总成绩被分为三类: 低:0-69、中:70-89、高:90-100。我们的任务是根据收集的数据预测学生的成绩等级。

    数据字段及说明:

    e4b2e13f02c89517e482299583fb782e.png
    ## 载入必要库
    import numpy as np
    import pandas as pd 
    import matplotlib.pyplot as plt
    %matplotlib inline
    import seaborn as sns
    
    from sklearn.preprocessing import LabelEncoder
    from sklearn.model_selection import train_test_split
    
    from sklearn.linear_model import LogisticRegression
    from sklearn.neighbors import KNeighborsClassifier
    from sklearn.naive_bayes import BernoulliNB
    from sklearn.naive_bayes import GaussianNB
    from sklearn.naive_bayes import MultinomialNB
    from sklearn.svm import LinearSVC
    from sklearn.svm import SVC
    from sklearn.tree import DecisionTreeClassifier
    
    from sklearn.metrics import confusion_matrix, classification_report, accuracy_score

    1. 数据读取

    # 导入数据
    edm = pd.read_csv('./input/xAPI-Edu-Data.csv')
    edm.head()

    42840363527feb48ad90a72743582b42.png

    2. 探索性数据分析

    首先,我们来查看一下数据集的基本信息:

    ## 数据集基本信息
    edm.info()

    9e0c0acb52b64f048a47960f84558d0b.png

    可以看到数据中不存在缺失值,但列名中有些字母大小写不统一,为方便我们统一改为首字母大写,其余小写:

    # 修改列名
    edm.rename(index=str, columns={'gender':'Gender', 'NationalITy':'Nationality',
                                   'raisedhands':'RaisedHands', 'VisITedResources':'VisitedResources'},
                                   inplace=True)

    接下来我们通过可视化来进一步挖掘数据中包含的信息,首先来看3个成绩等级的数量分布情况:

    ## 绘制条形图
    plt.figure(figsize=(8, 6))
    counts = sns.countplot(x='Class', data=edm, palette='coolwarm')
    counts.set(xlabel='Class', ylabel='Count', title='Occurences per class')
    plt.show()

    e5504e841dcb55cce6474af4c09266b0.png

    可以看到虽然成绩中等的学生要比其余两个成绩等级的学生多一些,但数据集不存在类别分布极端不平衡的情况。

    继续查看学生的国籍分布情况:

    ## 绘制条形图
    plt.figure(figsize=(8, 6))
    nat = sns.countplot(x='Nationality', data=edm, palette='coolwarm')
    nat.set(xlabel='Nationality', ylabel='Count', title='Nationality Representation')
    plt.setp(nat.get_xticklabels(), rotation=60)
    plt.show()

    d74ba01a3ca4bedbaf67c8a148cd12fd.png

    数据集中的学生分别来自14个国家,大多数学生来自科威特或约旦。

    下面再来看看两个不同学期间,学生成绩等级的数量分布差异:

    ## 绘制条形图
    plt.figure(figsize=(8, 6))
    sem = sns.countplot(x='Class', hue='Semester', order=['L', 'M', 'H'], data=edm, palette='coolwarm')
    sem.set(xlabel='Class', ylabel='Count', title='Semester comparison')
    plt.show()

    b86a29695924636ce49e2d93c90375c8.png

    学生在第二学期(S)的表现比第一学期(F)好一些。 在第二学期,成绩中等的学生人数保持不变,但是成绩差的学生人数较少,而成绩好的学生人数较多。

    接着来看看不同性别之间,学生成绩等级的数量分布差异:

    ## 绘制条形图
    plt.figure(figsize=(8, 6))
    plot = sns.countplot(x='Class', hue='Gender', data=edm, order=['L', 'M', 'H'], palette='coolwarm')
    plot.set(xlabel='Class', ylabel='Count', title='Gender comparison')
    plt.show()

    5a68ad619bd0baa620bd1724f1f88e1c.png

    可以看到学生中男生较多,并且较女生而言,低分成绩的人较多,高分成绩的人较少。

    再来看看访问在线教学资源次数的多少会不会影响学生的成绩等级:

    ## 绘制条形图
    plt.figure(figsize=(8, 6))
    plot = sns.swarmplot(x='Class', y='VisitedResources', hue='Gender', order=['L', 'M', 'H'], 
                  data=edm, palette='coolwarm')
    plot.set(xlabel='Class', ylabel='Count', title='Gender comparison on visited resources')
    plt.show()

    a6a311910c5c5bbb7e076efec573b3c3.png

    上图显示获得低分(L)的学生比获得中等分数(M)或高分(H)的学生访问的资源少的多。此外,获得高分(H)的女性几乎都访问了很多在线资源。

    从数据集的基本信息中可以看到,有些特征的类型是字符型,需要在建模前做一些预处理。

    3. 数据预处理

    首先对字符型特征进行数值编码:

    ## 选出需要进行数值编码的特征
    str_columns = edm.dtypes[edm.dtypes == 'object'].index
    
    ## 数值编码
    for col in str_columns:
        edm[col] = LabelEncoder().fit_transform(edm[col])
    

    为方便后续建立模型,需要对除去目标特征之外的无序分类特征进行独热编码:

    ## 独热编码
    edm_new = pd.get_dummies(edm, columns=str_columns.drop(['Class', 'StageID']))
    
    ## 查看独热编码后的维度
    edm_new.shape

    22d0bffc88327328806c5fbf18d42da6.png

    最后,将目标与数据分离,准备建立模型:

    ## 分离目标
    X_new = edm_new.drop(['Class'], axis=1)
    y_new = edm_new['Class']

    4. 建立模型并评估

    首先将数据集划分为训练集和测试集,比例为4:3:

    X_train,X_test, y_train, y_test = train_test_split(X_new, y_new, 
                                                       test_size=.25, 
                                                       random_state=10, 
                                                       stratify=y_new)

    我们首先建立K-近邻、逻辑回归和支持向量机模型,并输出测试集的分类正确率和分类报告:

    ## 建模并评估
    keys = []
    scores = []
    models = {'K-近邻': KNeighborsClassifier(),
              '逻辑回归': LogisticRegression(),
              '线性支持向量机': LinearSVC(),
              '支持向量机': SVC()}
    
    for k,v in models.items():
        mod = v
        mod.fit(X_train, y_train)
        pred = mod.predict(X_test)
        print(str(k) + '建模效果:' + 'n')
        print(classification_report(y_test, pred, target_names=['H', 'L', 'M']))
        acc = accuracy_score(y_test, pred)
        print('分类正确率:'+ str(acc)) 
        print('n' + 'n')
        keys.append(k)
        scores.append(acc)
        table = pd.DataFrame({'model':keys, 'accuracy score':scores})
    
    table

    09759bc929fdad86de5890732a6ee9f1.png

    c09bbd59ccaa746fe640b797a4f9a0f4.png

    从上表看到,K-近邻模型的预测效果较另外三种模型要好。

    接下来我们建立决策树和三种朴素贝叶斯模型:

    ## 建模并评估
    keys = []
    scores = []
    models = {'决策树': DecisionTreeClassifier(),
              '高斯贝叶斯': GaussianNB(),
              '伯努利贝叶斯': BernoulliNB(),
              '多项式贝叶斯': MultinomialNB()}
    
    for k,v in models.items():
        mod = v
        mod.fit(X_train, y_train)
        pred = mod.predict(X_test)
        print(str(k) + '建模效果:' + 'n')
        print(classification_report(y_test, pred, target_names=['H', 'L', 'M']))
        acc = accuracy_score(y_test, pred)
        print('分类正确率:'+ str(acc)) 
        print('n' + 'n')
        keys.append(k)
        scores.append(acc)
        table = pd.DataFrame({'model':keys, 'accuracy score':scores})
    
    table

    98fd1664abbe88f4460223229a96e5ed.png

    29fe24efa09bb4fec381aa7ec002002c.png

    上表可以看到决策树、伯努利朴素贝叶斯模型效果较好。

    5. 参数调优

    我们对两次建模效果比较好的三种模型:K-近邻、决策树、逻辑回归模型(伯努利朴素贝叶斯模型不作调整)进行调参,看看能否进一步提升模型的效果:

    5.1 逻辑回归

    首先对LogisticRegression类中的参数Cpenaltyclass_weight进行调整:

    # 创建一个包含不同C取值的列表
    C_grid = [0.2, 0.4, 0.6, 0.8, 1, 1.2, 1.4, 1.6, 1.8]
    
    # 创建一个包含不同penalty取值的列表
    penalty_grid  = ["l2", "l1"]
    
    # 创建一个包含不同class_weight取值的列表
    class_weight_grid = ['balanced', None]
    
    # 组合成元组列表
    parameters=[(C_, penalty_, class_weight_) for C_ in C_grid for penalty_ in penalty_grid for class_weight_ in class_weight_grid]
    parameters

    bda00717955e9c72d6e4a0dc9e6f700c.png
    ## 参数调优
    result_accuracy={}
    for parameter in parameters:
        result_accuracy[parameter] = LogisticRegression(random_state=0, 
                                                        penalty=parameter[1], 
                                                        C=parameter[0], 
                                                        class_weight=parameter[2]).fit(X_new, y_new).score(X_new, y_new) 
    df = pd.DataFrame(list(result_accuracy.items()),
                          columns=['parameter_list', 'accuracy']).sort_values(by='accuracy', ascending=False)[:5]
    df.reset_index(drop=True)

    b7902f15d7df4cac432b82ddf24aa296.png

    当采用L1正则化项,正则化强度为1,且平衡样本分类权重时,模型效果提升最为明显。

    5.2 K-近邻

    接着我们对KNeighborsClassifier类中的参数n_neighborsweights进行调整:

    # 创建一个包含不同n_neighbors取值的列表
    k_grid = [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8]
    
    # 创建一个包含不同weights取值的列表
    weights_grid  = ["uniform", "distance"]
    
    # 组合成元组列表
    parameters = [(k_, weights_) for k_ in k_grid for weights_ in weights_grid]
    parameters

    318f82ce0b10813f5bfaa17493977c52.png
    ## 参数调优
    result_accuracy={}
    for parameter in parameters:
        result_accuracy[parameter] = KNeighborsClassifier(n_neighbors=parameter[0], 
                                                          weights=parameter[1]).fit(X_new, y_new).score(X_new, y_new) 
                                                         
    df = pd.DataFrame(list(result_accuracy.items()),
                          columns=['parameter_list', 'accuracy']).sort_values(by='accuracy', ascending=False)[:5]
    df.reset_index(drop=True)

    ce884d1148cc2e11efd8cdbb084cb689.png

    可以看到当近邻样本个数为5,K-近邻与加权K-近邻模型效果一致,且与之前持平。

    5.3 决策树

    最后我们对DecisionTreeClassifier类中的参数criterionmax_depthclass_weight进行调整:

    # 创建一个包含不同criterion取值的列表
    criterion_grid = ['gini', 'entropy']
    
    # 创建一个包含不同max_depth取值的列表
    depth_grid = [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, None]
    
    # 创建一个包含不同class_weight取值的列表
    class_weight_grid = ['balanced', None]
    
    # 组合成元组列表
    parameters = [(criterion_, depth_, weights_) for criterion_ in criterion_grid for depth_ in depth_grid for weights_ in class_weight_grid]
    parameters

    f2927c2d3dbc057550e089eeef1428ad.png
    ## 参数调优
    result_accuracy={}
    for parameter in parameters:
        result_accuracy[parameter] = DecisionTreeClassifier(criterion=parameter[0], 
                                                            max_depth=parameter[1],
                                                            class_weight=parameter[2],random_state=1).fit(X_train, y_train).score(X_test, y_test) 
                                                         
    df = pd.DataFrame(list(result_accuracy.items()),
                          columns=['parameter_list', 'accuracy']).sort_values(by='accuracy', ascending=False)[:5]
    df.reset_index(drop=True)

    7f11682d5d576c2bb6b40d7acbf1b7d7.png

    当采用Gini系数计算不纯度,最大树深度设为5且平衡样本分类权重时,模型效果提升最明显, 也是目前的最佳模型,正确率达到了73%。

    6. 决策树模型特征重要性排序

    我们再次利用选出的最佳参数建立模型,并输出特征重要性:

    ## 训练模型
    model_DF = DecisionTreeClassifier(max_depth=5, class_weight='balanced')
    model_DF.fit(X_train, y_train)
    
    ## 特征重要性
    fea_imp = pd.Series(model_DF.feature_importances_, index=X_train.columns).sort_values(ascending=False)[:5]
    fea_imp

    d7020180ea839a981d80b971f3fe58c4.png

    可以看到学生缺勤的天数StudentAbsenceDays、访问在线课程次数VisitedResources、举手次数RaisedHands、监护人Relation和检查新公告的次数AnnouncementsView这5个特征最为重要。至此,我们通过探索性数据分析、数据预处理、模型选择和参数调优,最终建立了决策树模型来预测学生的成绩等级。

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  • 用switch语句编写一个学生成绩等级评定 java编程,用switch语句编写一个学生成绩等级评定,使用键盘读取分数(0-100之间)学生成绩为百分制,而成绩分为ABCDE五个字母表示,如果输入的数据超出范围或为其他任何字符...

    用switch语句编写一个学生成绩等级评定
    java编程,用switch语句编写一个学生成绩等级评定,使用键盘读取分数(0-100之间)学生成绩为百分制,而成绩分为ABCDE五个字母表示,如果输入的数据超出范围或为其他任何字符都认为输入错误

    		System.out.println("请输入:");
    		Scanner scanner= new Scanner(System.in);
    		int souce =scanner.nextInt();
    		if (souce>=0 && souce<=100) {
    		switch (souce) {
    			case 10 :case 9:
    			System.out.println("成绩为A等");break;
    			case 8:
    			System.out.println("成绩为B等");break;
    			case 7:
    			System.out.println("成绩为C等");break;
    			case 6:
    			System.out.println("成绩为D等");break;
    			default:
    			System.out.println("成绩为E等");break;
    		}
    		}else {
    			System.out.println("输入错误");
    		}
    

    写出输出结果
    由于switch语句中没有break,每个分支都会执行
    switch的规则是, 跳到指定的case或者default,然后运行到break或者switch结束为止。

    class Demo
    {
    	public static void main(String[] args)
    	{
    		show(0);
    		show(1);
    	}	
    	public static void show(int i)
    	{
    		switch(i)
    		{	
    			default:
    				i+=2;
    			case 1:
    				i+=1;
    			case 4:
    				i+=8;		
    			case 2:
    				i+=4;
    		}
    		System.out.println("i="+i);
    	}	
    }
    输出结果 i=15,i=14
    

    写出输出结果
    这里有逻辑运算符 || ,规则是一真则真,全假则假,遇到True则停止运算。
    ++x是先自+1再使用 y- -是先使用后再自-1.所以 ++x=1,y- -=1,y执行自减后y=0;第一个条件为True
    此时x的值为1,x++为先使用后+1,x++=1成立,第二个条件为True,内存中x=2
    由于&运算符两边是True,所以程序停止运算。–y不做运算。
    所以 结果x=2,y=0

    class Demo
    {
    	public static void main(String[] args)
    	{
    		int x=0,y=1;
    
    		if(++x==y--  &  x++==1||--y==0)
    			System.out.println("x="+x+",y="+y);
    		else
    			System.out.println("y="+y+",x="+x);
    	}
    }
    输出结果 x=2,y=0
    

    求出1~100之间,即是3又是7的倍数出现的次数?

    class lx 
    {
    	public static void main(String[] args) 
    	{
    		int count=0;
    
    	  for(int i=1;i<=100;i++)
    	     {
    
    		  if(i%3==0&&i%7==0){
    			  count++;
                             System.out.println(i);
    		  }else{
    			  continue;}
    		}
    		System.out.println("出现的次数:"+count);
    	}
    }
    

    结果
    在这里插入图片描述
    Java实现9*9乘法表

    for(int i=1;i<=9;i++) {
    			for (int j =1; j<=i; j++) {
    				System.out.print(j+"*"+i+"="+j*i+"\t");
    			}
    			System.out.println();
    		}
    

    在这里插入图片描述

    打印下列图形
    在这里插入图片描述

    		for (int i=1;i<=5 ;i++ )
    		{
    			for (int j=1;j<=5-i ;j++ )
    			{
    				System.out.print(" ");
    			}
    			for (int j=1;j<=i ;j++ )
    			{
    				System.out.print("*"+" ");
    			}
    			System.out.println();
    		}
    
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  • 近日,马鞍山市教育局发布《马鞍山市初中学生综合素质评价等级评定指导意见》评价的内容有哪些?评价的方法是什么?转学生如何评定?关于马鞍山市初中学生综合素质评价工作你关心的问题请往下看马鞍山市初中学生综合...

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    近日,马鞍山市教育局发布

    《马鞍山市初中学生综合素质评价

    等级评定指导意见》

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    评价的内容有哪些?

    评价的方法是什么?

    转学生如何评定?

    关于马鞍山市初中学生

    综合素质评价工作

    你关心的问题请往下看

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    马鞍山市初中学生综合素质评价工作

    政策解读

    50f8377186bac9f00f7835d7bf465eda.gif一、为什么要开展综合素质评价工作?

    初中学生进行综合素质评价是为了贯彻教育部《关于进一步推进高中阶段学校考试招生制度改革的指导意见》、省教育厅《关于进一步推进高中阶段学校考试招生制度改革的实施意见》等文件精神,也是适应新高考改革的需要。因此,2018年6月,市教育局印发《关于马鞍山市深化高中阶段学校考试招生制度改革实施方案的通知》,从2017年秋季入学的初一新生开始实施综合素质评价工作。

    二、综合素质评价包括哪些内容?

    综合素质评价的内容有五个维度:思想品德、学业水平、身心健康、艺术素养、社会实践

    三、学生五个方面综合素质评价的等级分如何计算?

    综合素质评价五个维度的等级分单独计算。每个维度的等级分以班级为单位评价,其中评价为A等级的不超过班级人数30%,评价为A、B两个等级的不超过班级人数80%,评价为C等级的不超过班级人数20%,评价为D等级的要严格控制。A、B、C、D四个等级分别赋分4分、3分、2分、1分。

    四、综合素质评价的方法是什么?

    综合素质评价采取“民主评议与采证加分”相结合的方法。其中民主评议包括学生自评、学生互评和教师评议;采证加分为根据学生提供的各级各类获奖、表彰、集体活动等实证性材料,学校根据统一标准打分。综合素质评价等级分=民主评议等级分×60%+采证等级分×40%。

    五、民主评议如何操作?

    每学年,学校通过综合素质评价测评系统完成思想品德、学业水平、身心健康、艺术素养、社会实践五个维度的学生自评、学生互评和教师评定。各维度以满分100分计算,评分区间为70分-100分。评议按照P=0.1px+0.5ph+0.4pj(px代表学生自评,ph代表学生互评,pj代表教师评定)由系统合成每个维度的得分,以班级为单位,根据得分排序按30%、50%、20%的比例折算成每个维度等级分为4分、3分、2分。

    例如:学生李某七年级的社会实践学生自评为100分,学生互评平均得分为90分,教师评定的平均得分为87.5分,则学生李某七年级社会实践民主评议得分为:100*0.1+90*0.5+87.5*0.4=90分。若90分位于班级前30%,则学生李某七年级社会实践等级为A,折算成等级分为4分。

    六、如何进行采证加分?

    每学年,评价小组根据省平台上学生思想品德、学业水平、身心健康、艺术素养、社会实践等五维度中参加的教育主管部门或教育主管部门联合其他部门组织的各类活动(含学校开展的各类活动)的获奖材料进行量化赋分,采证加分不设上限。

    各获奖材料的量化分值,除校级以上比赛一、二、三等奖及体质健康测试、初二社会实践等项目由市统一确定分值外,其他各类活动、表彰的量化分值由各初中学校在综合素质评定细则中明确并实施。同一比赛在不同级别获奖不重复计算,同一材料不得在不同维度重复上传出现并计分。

    采证加分以班级为单位,根据得分排序按30%、50%、20%的比例折算成等级分4分、3分、2分。

    例如:学生李某七年级社会实践的采证加分为12分,在班级排名31%—80%之间,则等级分为3分。

    七、每学年各维度等级分如何合成?

    每学年,学校根据该学生民主评议等级分与采证等级分合成为学生本学年综合素质评价等级分。合成方法:综合素质评价等级分=民主评议等级分×60%+采证等级分×40%

    假如:学生李某七年级的社会实践民主评议得分为90分,在班级排名在前30%以内,则学生李某的社会实践民主评议等级分为4分。同时,假如学生李某的采证加分为12分,在班级排名31%—80%之间,则等级分为3分。那么学生李某七年级的社会实践等级分为:4×60%+3×40%=3.6分。

    思想品德、学业水平、身心健康、艺术素养等也按此方法得到学生李某七年级各维度的等级分。

    八、综合素质评价总得分如何合成?

    初三毕业前,将学生七、八、九年级综合素质评价五个维度的得分分别计算,各年级所占比例为30%、40%、30%,五个维度的得分之和即为学生综合素质评价等级总值。

    还以社会实践为例:假如学生李某在七、八、九年级的等级分分别为3.6分、4分、3.6分。那么,学生李某社会实践总等级分为:3.6×30%+4×40%+3.6×30%=3.76分。

    若学生李某社会实践得分3.76分在班级排名前30%以内,那么,学生李某初中阶段的社会实践等级为A,其社会实践得分为4分。

    同样的程序和方法,可以计算出学生李某综合素质评价的其它四个维度等级分。假如,学生李某的思想品德、学业水平、身心健康、艺术素养三年的最后等级分别为A、B、A、B。那么,学生李某初中阶段的思想品德、学业水平、身心健康、艺术素养、社会实践得分为4分、3分、4分、3分、4分。那么学生李某综合素质评价总得分为4+3+4+3+4=18分。

    九、综合素质评价工作流程是什么?

    1.每学期结束前,学生提供实证性材料并对材料进行网上公示。公示结束后,以书面形式告知学生及学生家长。

    2.每学年结束前,学校组织开展五个维度内容的民主评议和采证加分,合成得出学生的本学年五个维度的等级分并进行公示。公示期结束后,以书面形式告知学生及学生家长。

    3.初三毕业前,将七、八、九年级的等级分,按照规定比例合成得出初中阶段总等级分,以班级为单位,依据等级分划定学生五个维度的等级。对A、B等级的学生进行公示,公示期结束后,以书面形式告知学生及学生家长综合素质评价五个维度的等级及总得分。

    4.学校对各班级综合素质评价结果进行汇总,填写综合素质评价成绩汇总表、统计表,经学校校长签字、盖章后报送县区教育主管部门审核、备案,由市县招生部门计入各考生初中学业水平考试总分。

    十、综合素质评价的结果如何应用?

    2018年入学的初一学生,2021年毕业。在2021年高中阶段学校招生录取时,综合素质评价视作一个学科,满分为20分。综合素质评价的五个维度得分之和即为学生综合素质评价总得分,将学生综合素质评价总得分计入初中学业水平考试总分。

    例如:上述学生李某的思想品德、学业水平、身心健康、艺术素养和社会实践的等级分别为A、B、A、B、A,则对应得分为4分、3分、4分、3分、4分。学生李某的综合素质评价总得分为18,计入学生李某的初中学业水平考试总分。

    十一、中途转入学生的综合素质评价如何评定?
    • 省内学生中途转入的,一并将已评定的综合素质评价成绩转入;没有评价成绩的,转入前学年的综合素质评价得分按班级平均分计入。
    • 省外中途转入的,转入前学年的综合素质评价得分按班级平均分计入。
    • 回马参加中考,无综合素质评价成绩的各维度以C等级计算。
    来源:马鞍山市教育局
    责任编辑:崔安坤值班总监:谷雨审核:陈峰e3ce198f10223c119152b037aed1bbfd.png
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空空如也

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学生成绩等级评定