知识点掌握情况分析

我们以 4个指标分析了学生对不同知识点的总体掌握程度

题目偏差分析

计算每道题的“平均知识掌握度 vs 平均得分率 vs 平均尝试次数”,用气泡图直观定位“过易/过难/歧义”题目,并可点击查看详情。

学习者画像

我们按照以下5个维度,分析了学生的学习特征并进行聚类

聚类特征说明
特征名称 含义
active_days 学生在平台上的活跃天数
unique_questions_attempted 尝试过的不同题目数量
avg_attempts_per_unique_question 每道题平均尝试次数,反映努力程度
unique_correct_questions 正确回答的不同题目数量
consecutive_days 连续学习的最长天数

选取典型学生,分析他们的知识掌握程度

学习行为模式挖掘

点大小表示尝试次数
学习模式说明:
模式 0:偶发探索型 (黄)
模式 1:高频快速型 (绿)
模式 2:稳定投入型 (蓝)
热力图坐标:X轴 为时间(小时),Y轴 为星期
色深表示答题频率

学习者画像特征汇总

图例说明:
模式 0 模式 1 模式 2
低分段 中分段 高分段

III. 学习模式深度解析:知识掌握与行为偏好

优化建议与总结

关键指标

薄弱知识点数

3

过难题目数

4

过易题目数

5

高效模式比率(模式2)

62.5%

建议时段

11:00-15:00

总体建议

根据上述分析,为题目设计者和课程管理人员提出以下建议: