数据统计
2016-07-01 09:12:00 0 举报
AI智能生成
根据数据统计,我们可以看到一个明显的趋势。在过去的几年里,某项指标呈现出稳定增长的态势。例如,销售额从2016年的100万增长到2020年的500万,年均增长率达到了30%。同时,用户数量也呈现出类似的增长趋势,从2016年的1万人增加到2020年的10万人,年均增长率为40%。这些数据表明,该领域在过去几年中取得了显著的发展,并且具有良好的市场前景。然而,我们也应该注意到,随着竞争的加剧和市场饱和度的提高,未来增长速度可能会放缓。因此,我们需要密切关注市场变化,并制定相应的策略来应对潜在的挑战。
作者其他创作
大纲/内容
数据统计的目的
教师:评估教师学习包制作质量/丰富程度
评估教师学习包的丰富程度
学生参与程度,了解不同班级的情况
评估教师对学生反馈的积极程度
学生:评估教学活动和成绩变化之间的关系
学习时间分配,爱好取向
学习活动参与情况
成绩变化曲线
数据来源
班级/学科---教务主任
学习包教学活动的统计
时间段
学科
教学活动
富文本-数量
讨论-数量+发帖数量+发帖人数
子主题
学生整体参与程度(计算数量)
讨论-发帖数量+发帖人数
通关测试-参与人数/比例
课后作业-交作业人数/比例
答题卡作业-交作业人数/比例
投票-参与投票的人数/比例
作品展示-提交作品的人数/比例,发帖数量
教师及时反馈的数量
讨论-教师回帖数量
通关测试-教师批改数量
课后作业-教师批改数量
答题卡作业-教师批改数量
作品展示-教师参与评论数量
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班级(包含了年份、年级和班别信息)、课程名、授课教师、热度(走势图,成绩走势图)
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学生个人
各学科学习活动统计
参与通关测试的次数和成绩
课后作业提交次数和成绩
答题卡作业提交次数和成绩
参与学习讨论的次数
参与作品展示的次数
学生请求教师帮助的次数
、、、、、
各学科学习分析
学科学习时长分析
微课学习分析
考试成绩
数据用途
反馈教师端
和其他老师的比较
和过去一个周期的比较
学生成绩变化趋势
反馈家长端
成绩报告/学情分析
学习表现
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