[发明专利]基于模糊综合评价模型的考试数据分析方法

权利要求书

1.一种基于模糊综合评价模型的考试数据分析方法，它包括以下步骤：

1)建立考试数据的评价指标体系，针对考试数据的评价指标体系的对象 包括：试题分析、考试分析和学员分析；

其中，试题分析的评价因素包括试卷分析，试题使用分析和试题未使用分 析；

考试分析的评价因素包括平均分、最高分、最低分分析，标准差分析，分 数段人数分析，正态分布分析，试卷难度和区分度分析；

学员分析的评价因素包括学员知识掌握分析和学员测评变化分析；

2)确定评价因素集和评语集；

3)采用层次分析法确定各评价因素的权重；

4)确定各评价因素的隶属度，构建模糊评价矩阵；

5)采用模糊矩阵复合运算，得到模糊综合评价结果。

2.根据权利要求1所述的基于模糊综合评价模型的考试数据分析方法， 其特征在于：

所述步骤5)中，复合运算为将各个评价因素u_i的权重W和模糊评价矩阵R_i进行合成运算，其公式如下：

其中，B＝(b₁，b₂，...，b_n)，表示评语集上各评语等级的可能性系数组成的向量 为决策集；

采用：加权平均型复合运算，运算规律如下所示：

bi=min[1,Σi=1nWiRij]]]>

根据最大隶属度原则，选择最大的b_i所对应的评语等级作为综合评价结 果。