网上评价系统需求分析

本学期全院参加某类课程课堂教学评价平均分及参评人次 本学期全校参加基础课程课堂教学评价平均分为 学校名称及主管部门

日期

该表主要是按照学年学期，对学院内的每位教师课堂教学效果评价结果进行汇总统计，主要反映出综合得分和参评的人数信息。其中最后两行数据列出学院和全校课堂教学评价平均分进行比较分析，以评价出学院整体课堂教学效果在全校所处的位置，从而发现先进和寻找差距。

表2-4 各院系教师课堂教学情况评价表

学校名称、学年、学期

教师课堂教学评价结果(课程类别)

院系名称： 教师姓名： 课程名称： 评价项目 作业适中、批改认真 适时安排辅导、答疑 从不擅自停课，一般不调课 教材（或讲义）适用，并指定有参考材料 教学内容充实、精要 概念准确、条理清楚 重点突出、难点分析透彻 适时与学生沟通和交流 注意培养学生分析、解决问题的能力 讲授生动，富有启发性，激发思维 恰当适用电教、CAI等教学手段 情绪饱满，教态良好 知识丰富，治学严谨 关心学生，严格要求 我学会并理解了本课程的基本内容 提高了我的兴趣，激发了求知欲 通过本课程教学，我感到很有收获 综合情况

全校 平均 参评人数： 您的 得分 A 占% B 占% C 占% D 占% 满分值 6 4 6 5 8 6 7 5 8 6 5 6 6 5 6 5 6 100 序号 1 2 3 4

日期

5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17

学校名称及主管部门

表2-2、表2-3和表2-4是教师课堂教学评价系统输出的主要表格。

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1.4 数据流分析

在得到并了解上述输入、输出数据之后，需要将整个数据处理过程抽象为数据流分析结果，并且通过对数据流分析，可以获知数据的逻辑处理过程。具体分析结果如下图：

P1 转换教学任务书 教务处 教学任务书 D3 评价方案 学生 评分 P2 教学评分 D1 评分标准 D2 评分记录 教师 教师个人评价结果 P3 统计评价结果 汇总评价结果

图 1-1“网上评教系统”数据流图

整个评教过程中，首先教务处应将已经存在于教务系统中的教务任务书进行适当转换，生成适合评教的评价方案，然后学生对本学期上课的教师按照评分标准进行教学评分，并记录所有的评分结果。在获得所有评分结果后，教师可以查看属于自己的个人评分统计结果，而教务处可以获得汇总的评价结果。

1.5 数据模型分析

评教数据最终需要持久化，记录到数据库系统中，为此，需要专门对数据库进行分析设计。首先，给出系统数据库的概念模型，即绘制实体关系图（E-R模型）。通过对上述的数据分析结果进一步分析，得出初步ER模型如下图：

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在班学号 学生 教师编号 N 课程编号 评分课程 选项 评单 N 班级编号 学生姓名 指标编号 班级编号 N 指标体系 指标描述 权重分值 图 1-2 原评分模型（ER模型)

以上是最初设计的评分模型，但是，该模型用于统计分析时存在以下几个问题：

(1) 数据量大

每学期，评单表需要存储的数据条数可由以下公式得出：

班级?班级人数?评分课程数?指标项数

粗略估计，我校每学期约生成100万条纪录，这对于统计分析来说，数据量是极其庞大的。

(2) 事务统计

首先数据量庞大必然造成汇总运算慢，而汇总慢的本质原因就是从事务进行统计，统计层次低。

为此，在具体实现该系统的时候，改进了该评分模型，将评单表一分为二： 评分表用于存储一门评分课程每位学生的评分；评单表用于存储一门评分课程的最终指标分布情况。

由于对数据进行预处理，提高统计层次，并将统计运算分散在评分的过程中，实现时间负载均衡，提高了统计效率，最终模型如图：

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分数 N 评分 教师编号 M 评分课程 M 班级编号 评单项 学生 在班学号 班级编号 学生姓名 课程编号 指标编号 N 指标体系 指标描述 选项 图 1-3 评分模型（ER模型）

权重分值

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