基于物联网RFID技术与Excel宏语言应用的作业采集分析系统研究

摘要：本文运用物联网RFID技术与Excel宏语言，采集学生日常作业情况并建立了学生学情分析数据库，教师通过数据库实现了快速分析班级情况、学生知识掌握情况。同时，建立的作业采集分析系统在帮助一线教师全面快速地了解作业情况的同时，还可以推动教学方法的优化提升，积极助力教学策略调整，重塑传统教学流程，实现对教育教学的数字化监测，为教育教学提质增效。

关键词：物联网RFID技术；作业数据库；数字化监测

中图分类号：G434  文献标识码：A  论文编号：1674-2117（2025）03-0060-05

《关于加强义务教育学校作业管理的通知》要求，教师需强化作业批改与反馈的育人功能，对布置的学生作业要全批全改，并通过作业精准分析学情。有条件的地方，鼓励科学利用信息技术手段进行作业分析诊断。而在批改练习册的过程中，一线教师每天都能接触到海量数据，那么如何将这些数据利用信息技术手段收集成册，并在批改作业的过程中同步整理并输出反馈结果，进而反哺教育教学？这就需要构建学生、班级的作业数据库。

本文以深圳市福田区外国语学校（以下简称“学校”）初二年级数学练习册的批改数据为例，介绍如何通过物联网RFID技术、Excel宏语言建立学生个人、班级的学情分析系统，实现对教学质量的数字化监测，为教育教学提质增效。

作业采集分析系统介绍

如图1所示，整个采集分析系统主要通过RFID射频技术与Excel宏语言来实现作业数据的采集汇总，整理形成学生学情分析数据库。最后，通过不同班级、学生、章节之间的横向对比，以及同一个学生不同章节知识的情况对比全面了解学生学情，针对性地调整教育教学活动，为教育教学提质增效。

1.搭建数据收集模块

学校初二年级学生的数学作业主要为一本同步练习册，在作业统计、反馈过程中存在效率低下的问题，为了解决这一问题可以采用超高频射频识别技术（Radio Frequency Identification，RFID）。作为自动识别技术，它通过无线射频方式进行非接触双向数据通信，对电子标签进行读写，从而达到识别目标和数据交换的目的。由于它具有多次使用、无接触、远距离、易读写的特点，非常符合一线教师每天登记、反馈作业的实际需求。

首先，搭建数据收集模块需要一人一码的RFID标签和读写模块，将学生编号写入电子标签并张贴在学生练习册上，练习册就可以视为一份快递包裹，每天的作业情况都是这个“包裹”的一个数据，由此实现物联网辅助作业数据的收集。

接着，将读写模块连接电脑，当练习册贴近读写模块约20～30厘米时，标签数据会通过射频识别输入电脑。将所有学生对应的标签数据登记在Excel表格中，会得到一份标签编码与姓名对应表。在实际批改作业的过程中，通过“感应识别编码—输入对应等级—回车”的方式，收集学生练习册的等级情况，教师在批改作业的同时完成作业等级的收集。

2.设计数据整理模块

在获得班级作业数据后，标签编码与等级会以单双行交错的形式呈现，这就需要将这一列数据按类别整理为纵列，然后对数据按班级和学号排序，便于后续分析。这些操作都可以通过Excel宏设计出合适的数据的整理模块。具体做法如下：

在Excel的工具窗口找到开发工具，点击开发工具中的相对位置，点击录制新宏，将其命名为登记作业系统，对光标所在的第一个作业编码（单元格A1）剪切至新一列（B列）中，再将该编码对应的等级粘贴至另一列（C列）中，然后删除空白单元格，使下方单元格上移，最后将光标点击到下一个编码上。这就完成了一次操作的录制，这个操作可以将编码和等级从单双行排列变为便于统计的两列。本例中的两个班级共有100名学生，需要多次执行该任务，为了执行更便捷，点击开发工具下的宏编辑器，把刚刚的宏加入一个for循环语句，即for（let i=1;i<=100;i++），使这个操作重复100次。再点击开发工具中的命令按钮，把刚刚的宏制作成一个按键“输出作业情况”，双击按键，将宏代码粘贴在按钮代码下（如图2）。这样，对于批改作业中收集到的作业等级，只需点击按键，就可以一键将原始作业数据整理为按类分列的形式（如图3）。

对于初步整理后的数据，为了将乱序编码与学生进行一一对应，可以使用VLOOKUP函数。一般格式为：“=VLOOKUP（查找值，数据表，列序数，匹配条件）”。

在本案例中，将查找值选中为整理好的数据编码，选中两列姓名对应表，列序数为第二列学生姓名，匹配条件输入0，表示精确匹配。如此就可以在运行宏处理数据的同时，把对应学生姓名从数据表中提取出来（如上页图4）。

在得到对应学生姓名后，使用XLOOKUP函数对这100个无序的姓名区分班级，按学号排序，并确定缺交作业的名单。XLOOKUP函数一般格式为“=XLOOKUP（查找值，查找数组，返回数组，未找到值，匹配类型，搜索模式）”，其中后三个数值可以省略。同样是查找函数，该函数对不存在的数值，如没交作业的情况，可以返回一个确定的结果，这是VLOOKUP函数所不能做到的。在同一个工作簿内新建一列学生姓名，按所需顺序排列，旁边对应XLOOKUP查找公式，设定未找到值为“没有收到作业”（如图5）。至此，借助RFID与Excel宏语言技术制作的数据收集和整理模块已经基本完成。借助物联网技术，教师可以将每个学生每天的作业情况高效收集汇总，大大缩短作业批改—登记—反馈的时间，重塑、提升了传统作业批改效率。

作业数据库的实践应用案例

1.横向对比班级间的学生作业总体情况

本例中涉及的两个班级在学业水平上存在差异，他们对新知识的接纳速度和作业完成的质量都有较大的不一致性。

为了更科学、更系统地优化作业讲评流程，利用数据库的反馈结果，可以轻松整理每日的作业数据，并按照班级进行分类，从而生成一份详细的对比表格。这份表格不仅能横向对比两个班级学生的作业表现，还能够从宏观层面对某一特定章节内两个班级学生的整体作业情况进行深入分析和对比。这种方法既提高了作业管理的效率，也增强了讲评的针对性，有助于一线教师更好地指导学生的学习（如图6）。

以北师大版八年级上册《位置与坐标》章节的作业为例，可以看出两个班级的作业情况：观察前三次作业的数据，两班均有超过半数的学生获得了A级及以上评价。这一结果表明，前几次作业的内容主要集中于基础知识和教材概念的考查，学生对这些内容的掌握程度普遍较高，作业的整体质量相对优良。然而，从第四次作业开始，两班在优秀学生的比例上出现了显著的差异。无论是全对人数还是A级人数，B班均显著多于A班。特别是在涉及坐标系与图形结合的问题上，A班的优秀学生数量有所减少，中等生人数基本稳定，而临界生和后进生的比例则有所增加。与此相反，B班的优秀学生比例与前半章基本持平，而临界生的比例反而有所减少。

基于上述观察，在实际的作业讲评过程中，对于A班，教师会参考作业等级，更着重于中等难度题目的讲解，并加强对重难点知识的总结和梳理，以便更好地帮助学生掌握相关知识。而对于B班，教师会更多地引导学生主动参与，发挥他们的主观能动性，通过“兵教兵”的形式，鼓励学生上台分享解题思路和方法，从而提高他们的学习积极性。

2.纵向对比某个学生一段时间作业完成情况

把作业数据库中的学生等级赋分，从9到1分别对应全对到没交作业的9个等级，将表格中的原始等级批量替换成分值，可以获得所有学生整学期每次作业的完成情况。这些数据反映在折线统计图上，可以直观地看到学生近段时间的新课掌握程度。

下面，笔者以八年级上册《二元一次方程组》的作业完成情况为样本，选择三个不同层次的学生作比较（如图7、图8、图9）。

（1）对优等生的作业分析

观察A学生的作业数据，可以发现其整体作业质量表现出比较高的水平，展现出了较好的理解与应用能力。在整章节的作业中，A学生最低等级赋分为7，意味着所有作业均达到A等级或以上，显示出其作业质量的稳定性。进一步观察折线统计图，可以发现A学生在方程组概念理解、计算技能以及基础应用题等方面均取得最高等级，这反映出A学生的基础扎实，学习态度认真。而在涉及含参数方程及方程与函数结合的综合性问题时，其准确率有所下降。这可能说明A学生在处理复杂代数问题时，尤其是在方程与函数知识整合方面，存在一定的短板，需要进一步提升其综合运用能力和解题策略。

针对这类学生的情况，教师可以建议在确保基础知识准确性的前提下，加强其思维的开放性和发散性训练，增加应用类题型的练习量，特别是在函数思想方面，鼓励学生投入更多时间和精力，以提升其解决复杂问题的能力。

（2）对临界生的作业分析

同样是二元一次方程组的作业，B学生的作业质量表现出一定的不稳定性。在整章节的作业中，B学生的等级赋分波动范围较大，从1分（未提交作业）到7分（A等级）不等，且存在三次作业仅获得2分的情况。从分课时的折线统计图来看，B学生在计算方面的表现呈现出明显的进步趋势，从使用代入消元法到加减消元法，其正确率逐渐提升，这也同样反映在应用题的完成情况上。特别值得一提的是，B学生在解决鸡兔同笼和里程碑问题时表现更佳，但在涉及商品价格增减关系的增收节支问题上，准确率相对较低，说明其对复杂等量关系的分析和获取能力还有待于加强。此外，与A学生相似，B学生在运用不同知识点进行复杂应用时同样面临挑战。

从以上分析中可以看出，尽管B学生的基础有所不足，但学习能力较强，能够在学习过程中及时发现并纠正自己的错误。针对B学生的这类型情况，教师在作业反馈中可以给予更多的表扬和鼓励，以激发其学习动力。同时，建议学生回归教材，加强对基础知识和基本运算规律的掌握，以形成系统的知识网络。此外，加强家校之间的沟通与联系，共同形成教育合力，对临界生的全面发展具有重要意义。

（3）对后进生的作业分析

C学生本章节的作业数据主要集中在2分左右，这揭示了学生在概念理解方面存在较大问题。具体来说，C学生明显缺乏对方程基础知识的掌握，并且在日常学习中没有复习和总结的习惯。此外，学习态度较为消极，这在日常学习生活中也有所体现。在本章节的学习过程中，有一次小长假，值得肯定的是，在长假后的鸡兔同笼作业中，学生取得了4分的评价，这在全班范围内处于中等水平。这可能归因于鸡兔同笼问题本身的等量关系相对明确，以及长假期间学生对解二元一次方程组相关计算方法的消化和理解，这一变化可能说明了C学生的计算能力在一定程度上有所提高。

经过以上的数据分析，教师对后进生C有了更为全面和深入的了解。这类学生的基础知识掌握程度较低，学习动力不足，相较于其他同学，他们在掌握知识时需要投入更多的时间和精力。因此，对于C学生这样的后进生，教师应提供更多的鼓励和支持，适当调整作业内容以适应他们的学习需求。

3.作业数据库与考试结果的相关性分析

作业数据库除了能对不同学生、不同章节的作业完成情况进行数字化监测，全方位掌握关于班级的整体学习情况之外，还可以对期中、期末调研的结果进行比较分析。为了能充分考虑平时的作业情况，教师可以对学期开始以来的学生作业等级赋分，然后取平均值，以平均值作为学生一段时间的作业平均质量。

具体做法是对两个班级的作业平均质量与调研结果进行可靠性统计，结果显示两个班级的克隆巴赫α系数都大于0.7，属于高信度，说明作业平均质量与考试成绩存在比较强的外部一致性，数据的可靠程度高，具有相当高的统计学价值。

在具体教学中，教师可以对期中、期末调研的分数与作业平均质量再进行双变量相关性分析。从结果中的皮尔逊相关性系数可以看到，无论是期中还是期末，其调研结果与日常的作业等级在线性上具有极强的相关性，在0.01级别上相关性非常显著，A班为0.647、0.719，B班为0.740、0.746。即平时作业质量具有极强的参考价值，这不仅从情感感受上，更是从量化的数据上说明了平时作业水平和质量是影响学生考试成绩的重要因素，能够公平客观地反映学生近期学习的真实水平。同时值得留意的是，A、B班期中与期末的相关性系数为分别为0.895、0.897，均高于等级与成绩的相关性，以A班的差距更为明显。即在皮尔逊相关性下，班级作业情况与调研成绩相关性比调研成绩之间的相关性弱，这可能说明两个班级的日常作业质量的可信度在不同程度上均低于调研成绩，这一点可以引起教师对班级作业质量和学习态度的关注。