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摘要：在我国目前的教育体制之下，高考扮演着至关重要的角色，对高考的重视，有来自国家政府的层面，有来自学校的层面，同时有来自学生和家长的方面。高考（全称为普通高等学校招生全国统一考试）分数的高低与否直接决定了能否进入大学继续深造以及所选大学的层次类型，从某种程度上对今后学生的发展走向产生重要的影响。学校围绕高考这一“指挥棒”进行教学方面的安排，其中高考前的模拟考试是这些安排当中重要的一环，一来能够测试学生目前的学业水平，让学生知道自己的强项和弱项，以此进行查漏补缺，二来能够给学校及教师方面提供相关的参考数据，以此来优化与改进教学实施。研究主要以南昌某高中毕业班为例，运用SPSS软件（社会科学统计软件包）对其中一次高三模拟考试分数进行统计分析，发现各学科之间的相关程度，统计各学科的方差、平均值等指标，从而透过分数发现其中的规律，根据相关结论提出建议。
关键词：高考；高中毕业班；模拟考试分数；SPSS
一、研究目的
高考是学生的一次大考，不仅检验着学生在高中三年乃至小学初中的学习成果，更重要的其担负着为高校选拔人才的重任，越来越多的学生通过这次考试进入理想的高等学府进行深造，为了在这次大考中考出好成绩，学生努力学习、查漏补缺，家长做好后勤保障，学校围绕高考为学生制定相应的复习教学计划，国家政府为高考的顺利开展与进行提供保障。正所谓，各方面通力合作为高考保驾护航，高考的重要性不言而喻。
在高考之前，南昌市的高中会进行几轮的模拟考。考生可以通过模拟考试，了解自己的优势与不足，对于优势的学科和知识点继续保持，对于不足的学科和有关知识点进行查漏补缺，从而建立起完善的知识网络体系。学校及教师可以通过模拟考试，了解自己所带的班级以及自己所带学科的考试情况，对此进行分析，总结出学生存在的问题，进而完善与优化教学方式，更好地位高考服务。高考出题方可以根据学生的分数情况，结合试卷内容调整与优化出题情况。因此，对学生考试分数的分析在一定程度上能够影响教师、学生等方面的教学和学习行为与方式。本研究以南昌某高中一理科毕业班为研究对象，以SPSS作为分析研究工具，运用数据分析法对各门学科的成绩进行描述性统计，探究各门学科之间的关系是否显著，从而得出相关结论。
二、各学科考试分数的描述统计
首先，将学生各科的成绩录入到Excel表格中，打开SPSS软件，将已经录好的Excel表格数据导入到SPSS软件中，由于变量视图中默认的小数位数为0，导致数据视图中的数据忽视了原始数据中存在0.5的情况，故将变量视图中的语文、数学、英语、物理、化学、生物、理综及总分的小数位数改为1。通过描述性分析统计，得到各科分数的平均分、方差、标准差等指标如表1所示。
表中各列数据依次表示变量名称、个案数（样本容量）、范围（极差）、最小值、最大值、平均值（及其标准误）、标准差、方差、偏度和峰度。统计班上57名学生的分数可知，语文、数学、英语、物理、化学、生物、理综的平均分分别为101.061、112.386、113.193、64.789、70.421、55.895、191.105分，总分的平均分为517.764分，从江西省历年的高考理科录取分数線来看，2015-2019年一本的录取分数线分别为540，529，503，527，522分，可以看出该班的平均分接近一本分数线。
从各科的极差来看，语文这门学科的极差最小，为30，与此同时，方差为48.920也是几个变量中最小的，由此可见，语文这门学科分数差距不大，两极分化不严重，分数较为集中。出现这种情况在一定程度上与学生长期接触语文这门学科有关，众所周知，语文的学习从小学一年级就开始，并且生活和学习中几乎每天都要受到语文文化方面的熏陶。极差最大的单科是物理（理综的极差虽为98，但由于理综是物理、化学、生物三门学科的综合，故不考虑在内），达到70，同时其方差也最大，为237.883，作为一门理科学科，物理的学习从初中二年级开始学习，初中的物理和高中的物理基本上涵盖的模块都是声、光、热、力、电，但是从深度来说，初中主要侧重物理现象的考察，相对较为浅显，高中主要是侧重考察物理方面的本质的探究，其中的物理公式与物理原理使得部分理科生望而却步。再加上物理学科内部之间具有一定的关联性，某一章节学习的薄弱会影响其他章节的学习，故会产生较为明显的两极分化。
通过进一步研究，可以发现，数学这个变量的方差为202.170，，排名第二，对应的极差为55，排名第三，英语这个变量的方差为169.667，排名第三，极差为61，排名第二，由此可见，数学和英语这两门学科同样是会拉开差距的两门学科。作为数学这门学科而言，虽然从小学一年级学过来，但是鉴于数学内部之间的关联性、数学学科本身的逻辑性、严密性与发散性等，使得学生在学习数学过程中存在着一定程度的差异性，同时成为较容易拉开差距的科目。故有人调侃，“仅仅弯腰捡一支笔的功夫，就再也没有听懂过数学课。”当然，这其中有夸张的成分，但是不能否认，数学这门学科在高考当中所占有的重要分量，以至于学生普遍会侧重把更多时间留给数学这一门学科。对于英语学科，虽说和语文一样是一门语言学科，但是由于英语不是我们的母语，它有不同于汉语的语法、发音规则和使用习惯，英语的学习程度分化，一般体现为男生学的比较慢女生反之的情况。原因就是女生和男生的性格和学习方式差异。女生学习文科比较容易，男生偏向理性思维。并且，英语涉及到很多琐碎的小细节记忆，最明显的就是单词。再加之英语的分值与语文、数学相同，故这也是部分学生会有所侧重的一门学科。
三、各学科考试分数的频率统计
进一步对各个学科进行其频率分布直方图的分析，可以从某种程度更加直观地看出数据的变化趋势与集中趋势。 就语文这门学科而言，如图1所示，从图中可以看出数据分布较为集中，与之前描述性统计的分析一致，高分段和低分段的学生几乎没有，当然，在这个班级中，可以看到最左边的那一条中有一个学生的数据相对显眼，结合前面的统计数据得到最低分为83分，作为教师要了解其实际情况，针对性地对其进行转化。
同时，通过对英语、数学这两门学科分数的频率分布直方图（图2和图3）的观察，同样也可以证明之前的结论。
对于数学这门学科，分数的分布相比语文来说更加零散，并且低分区的学生数多于高分区的学生数，如何将低分区的学生分数提高，同时，提高高分区的学生数，这值得引起教师的思考。
对于英语这门学科，分布情况同样较为零散，这方面与数学相同，与数学不同的地方在于英语高分段的学生数多于低分段的学生数，高分段的学生需要继续保持，同时也不能忽视最左边的那一条柱状，表明有一个学生的分数低于80分，结合前面的统计数据得出最低分76分，这也是之前得出的结论“数学学科的方差大于英语学科而极差却小于英语学科”的原因之一，对于最低分的学生，教师要采取相应的教学策略进行转化。
四、学科之间的相关性分析
积差相关是一种运用较为普遍的计算相关系数的方法，也是揭示两个变量线性相关方向和程度最常用和最基本的方法。本研究对语文、数学、英语这三门学科的分数进行分析统计，观察它们之间的相关系数，进而得出有关结论。
通过对语文、数学、英语三科成绩进行皮尔逊相关分析（见表2），可以得到语文学科与英语学科在分数方面的相关性达到显著，为0.303，正数代表它们之间的关系为正相关，即语文成绩的高低会在一定程度上影响英语成绩，即在一定程度上语文学科的学习会与英语学科的学习会相互促进。究其原因，不难发现，作为同样是语言学科的两门学科，语文和英语的学习在学习方式和教学方式等方面有想通的地方，这或许会给学生与教师一定的启示，如何更好地运用语文和英语学科之间的相通性更好地去指导教学和学习。对于数学而言，从表中可以看出，其成绩与语文英语成绩无显著的相关性。通过斯皮尔曼相关性分析同样可以得到如下的结论，见表3。
五、對学生学习与教师教学方面的相关建议
就学生而言，首先要学会结合语文和英语之间的相通性进行学习，比如阅读理解题目、写作题目这些共通的题目可以结合起来分析，抓住其共同点；其次，对于数学、物理等理科学科方面的学习，由于成绩较为分散，分数间拉的较开，要重视学习的知识点积累，尤其是题目的练习，在不被对手拉开的基础上争取做到多拿分。
就教师而言，首先要重视学科内部分数之间的分布情况，对于分布较为零散的学科建议实施适当的分层教学，对于低分学生要尽量做到转化，增强他们的自信心，对于高分的学生要能够在稳住现阶段分数的基础上进行突破；其次，对于学科内部之间知识点的衔接以及学科与学科之间的衔接要格外重视，比如语文和英语的共通性，数学和物理在相关知识点的衔接方面，各学科教师之间要互相配合，共同做教研，而不仅仅局限于同一门学科的教师之间的教学研讨。
六、总结
考试作为一种检验学生学习成果的形式在教学过程中起着重要的作用。高中模拟考试的开展为高考做着准备，模拟考不仅是高考的风向标，同时也是客观反映学生学习方面对知识点的理解与掌握情况，并且考试成绩的分析也为教师的教学提供了宝贵的参考建议。本文笔者主要是基于该毕业班的某次考试，运用SPSS软件进行数据统计与分析，其得出的结论与提出的建议有一定的局限性，在今后的研究中会对这方面的研究从多个角度加以丰富与完善。
参考文献：
[1] 胡玉潇. 高考试卷中地理信息获取和解读策略研究[D].贵州师范大学，2016.
[2] 周天慧.基于SPSS的数学试卷分析——以苏州市高一某班的期末试卷为例[J].中学数学月刊，2019（01）.
[3] 井海立，谷成军.Spss在数学试卷统计分析中的应用[J].科技信息（学术研究），2006（10）.
[4] 葛怿昕.浅谈学困生的转化——以笔者所带的一名学生A为例[J].科教文汇（下旬刊），2020（01）.
[5] 石海燕.高职院校教师工作满意度调查研究[D].江西农业大学，2019.
[6] 方园.农学类专业本科生创新创业素质现状及提升策略研究[D].江西农业大学，2019.
作者简介：葛怿昕（1990—），男，江西丰城人，硕士研究生在读，研究方向：教育管理。
关键词：高考；高中毕业班；模拟考试分数；SPSS
一、研究目的
高考是学生的一次大考，不仅检验着学生在高中三年乃至小学初中的学习成果，更重要的其担负着为高校选拔人才的重任，越来越多的学生通过这次考试进入理想的高等学府进行深造，为了在这次大考中考出好成绩，学生努力学习、查漏补缺，家长做好后勤保障，学校围绕高考为学生制定相应的复习教学计划，国家政府为高考的顺利开展与进行提供保障。正所谓，各方面通力合作为高考保驾护航，高考的重要性不言而喻。
在高考之前，南昌市的高中会进行几轮的模拟考。考生可以通过模拟考试，了解自己的优势与不足，对于优势的学科和知识点继续保持，对于不足的学科和有关知识点进行查漏补缺，从而建立起完善的知识网络体系。学校及教师可以通过模拟考试，了解自己所带的班级以及自己所带学科的考试情况，对此进行分析，总结出学生存在的问题，进而完善与优化教学方式，更好地位高考服务。高考出题方可以根据学生的分数情况，结合试卷内容调整与优化出题情况。因此，对学生考试分数的分析在一定程度上能够影响教师、学生等方面的教学和学习行为与方式。本研究以南昌某高中一理科毕业班为研究对象，以SPSS作为分析研究工具，运用数据分析法对各门学科的成绩进行描述性统计，探究各门学科之间的关系是否显著，从而得出相关结论。
二、各学科考试分数的描述统计
首先，将学生各科的成绩录入到Excel表格中，打开SPSS软件，将已经录好的Excel表格数据导入到SPSS软件中，由于变量视图中默认的小数位数为0，导致数据视图中的数据忽视了原始数据中存在0.5的情况，故将变量视图中的语文、数学、英语、物理、化学、生物、理综及总分的小数位数改为1。通过描述性分析统计，得到各科分数的平均分、方差、标准差等指标如表1所示。
表中各列数据依次表示变量名称、个案数（样本容量）、范围（极差）、最小值、最大值、平均值（及其标准误）、标准差、方差、偏度和峰度。统计班上57名学生的分数可知，语文、数学、英语、物理、化学、生物、理综的平均分分别为101.061、112.386、113.193、64.789、70.421、55.895、191.105分，总分的平均分为517.764分，从江西省历年的高考理科录取分数線来看，2015-2019年一本的录取分数线分别为540，529，503，527，522分，可以看出该班的平均分接近一本分数线。
从各科的极差来看，语文这门学科的极差最小，为30，与此同时，方差为48.920也是几个变量中最小的，由此可见，语文这门学科分数差距不大，两极分化不严重，分数较为集中。出现这种情况在一定程度上与学生长期接触语文这门学科有关，众所周知，语文的学习从小学一年级就开始，并且生活和学习中几乎每天都要受到语文文化方面的熏陶。极差最大的单科是物理（理综的极差虽为98，但由于理综是物理、化学、生物三门学科的综合，故不考虑在内），达到70，同时其方差也最大，为237.883，作为一门理科学科，物理的学习从初中二年级开始学习，初中的物理和高中的物理基本上涵盖的模块都是声、光、热、力、电，但是从深度来说，初中主要侧重物理现象的考察，相对较为浅显，高中主要是侧重考察物理方面的本质的探究，其中的物理公式与物理原理使得部分理科生望而却步。再加上物理学科内部之间具有一定的关联性，某一章节学习的薄弱会影响其他章节的学习，故会产生较为明显的两极分化。
通过进一步研究，可以发现，数学这个变量的方差为202.170，，排名第二，对应的极差为55，排名第三，英语这个变量的方差为169.667，排名第三，极差为61，排名第二，由此可见，数学和英语这两门学科同样是会拉开差距的两门学科。作为数学这门学科而言，虽然从小学一年级学过来，但是鉴于数学内部之间的关联性、数学学科本身的逻辑性、严密性与发散性等，使得学生在学习数学过程中存在着一定程度的差异性，同时成为较容易拉开差距的科目。故有人调侃，“仅仅弯腰捡一支笔的功夫，就再也没有听懂过数学课。”当然，这其中有夸张的成分，但是不能否认，数学这门学科在高考当中所占有的重要分量，以至于学生普遍会侧重把更多时间留给数学这一门学科。对于英语学科，虽说和语文一样是一门语言学科，但是由于英语不是我们的母语，它有不同于汉语的语法、发音规则和使用习惯，英语的学习程度分化，一般体现为男生学的比较慢女生反之的情况。原因就是女生和男生的性格和学习方式差异。女生学习文科比较容易，男生偏向理性思维。并且，英语涉及到很多琐碎的小细节记忆，最明显的就是单词。再加之英语的分值与语文、数学相同，故这也是部分学生会有所侧重的一门学科。
三、各学科考试分数的频率统计
进一步对各个学科进行其频率分布直方图的分析，可以从某种程度更加直观地看出数据的变化趋势与集中趋势。 就语文这门学科而言，如图1所示，从图中可以看出数据分布较为集中，与之前描述性统计的分析一致，高分段和低分段的学生几乎没有，当然，在这个班级中，可以看到最左边的那一条中有一个学生的数据相对显眼，结合前面的统计数据得到最低分为83分，作为教师要了解其实际情况，针对性地对其进行转化。
同时，通过对英语、数学这两门学科分数的频率分布直方图（图2和图3）的观察，同样也可以证明之前的结论。
对于数学这门学科，分数的分布相比语文来说更加零散，并且低分区的学生数多于高分区的学生数，如何将低分区的学生分数提高，同时，提高高分区的学生数，这值得引起教师的思考。
对于英语这门学科，分布情况同样较为零散，这方面与数学相同，与数学不同的地方在于英语高分段的学生数多于低分段的学生数，高分段的学生需要继续保持，同时也不能忽视最左边的那一条柱状，表明有一个学生的分数低于80分，结合前面的统计数据得出最低分76分，这也是之前得出的结论“数学学科的方差大于英语学科而极差却小于英语学科”的原因之一，对于最低分的学生，教师要采取相应的教学策略进行转化。
四、学科之间的相关性分析
积差相关是一种运用较为普遍的计算相关系数的方法，也是揭示两个变量线性相关方向和程度最常用和最基本的方法。本研究对语文、数学、英语这三门学科的分数进行分析统计，观察它们之间的相关系数，进而得出有关结论。
通过对语文、数学、英语三科成绩进行皮尔逊相关分析（见表2），可以得到语文学科与英语学科在分数方面的相关性达到显著，为0.303，正数代表它们之间的关系为正相关，即语文成绩的高低会在一定程度上影响英语成绩，即在一定程度上语文学科的学习会与英语学科的学习会相互促进。究其原因，不难发现，作为同样是语言学科的两门学科，语文和英语的学习在学习方式和教学方式等方面有想通的地方，这或许会给学生与教师一定的启示，如何更好地运用语文和英语学科之间的相通性更好地去指导教学和学习。对于数学而言，从表中可以看出，其成绩与语文英语成绩无显著的相关性。通过斯皮尔曼相关性分析同样可以得到如下的结论，见表3。
五、對学生学习与教师教学方面的相关建议
就学生而言，首先要学会结合语文和英语之间的相通性进行学习，比如阅读理解题目、写作题目这些共通的题目可以结合起来分析，抓住其共同点；其次，对于数学、物理等理科学科方面的学习，由于成绩较为分散，分数间拉的较开，要重视学习的知识点积累，尤其是题目的练习，在不被对手拉开的基础上争取做到多拿分。
就教师而言，首先要重视学科内部分数之间的分布情况，对于分布较为零散的学科建议实施适当的分层教学，对于低分学生要尽量做到转化，增强他们的自信心，对于高分的学生要能够在稳住现阶段分数的基础上进行突破；其次，对于学科内部之间知识点的衔接以及学科与学科之间的衔接要格外重视，比如语文和英语的共通性，数学和物理在相关知识点的衔接方面，各学科教师之间要互相配合，共同做教研，而不仅仅局限于同一门学科的教师之间的教学研讨。
六、总结
考试作为一种检验学生学习成果的形式在教学过程中起着重要的作用。高中模拟考试的开展为高考做着准备，模拟考不仅是高考的风向标，同时也是客观反映学生学习方面对知识点的理解与掌握情况，并且考试成绩的分析也为教师的教学提供了宝贵的参考建议。本文笔者主要是基于该毕业班的某次考试，运用SPSS软件进行数据统计与分析，其得出的结论与提出的建议有一定的局限性，在今后的研究中会对这方面的研究从多个角度加以丰富与完善。
参考文献：
[1] 胡玉潇. 高考试卷中地理信息获取和解读策略研究[D].贵州师范大学，2016.
[2] 周天慧.基于SPSS的数学试卷分析——以苏州市高一某班的期末试卷为例[J].中学数学月刊，2019（01）.
[3] 井海立，谷成军.Spss在数学试卷统计分析中的应用[J].科技信息（学术研究），2006（10）.
[4] 葛怿昕.浅谈学困生的转化——以笔者所带的一名学生A为例[J].科教文汇（下旬刊），2020（01）.
[5] 石海燕.高职院校教师工作满意度调查研究[D].江西农业大学，2019.
[6] 方园.农学类专业本科生创新创业素质现状及提升策略研究[D].江西农业大学，2019.
作者简介：葛怿昕（1990—），男，江西丰城人，硕士研究生在读，研究方向：教育管理。