以下是針對這篇學術論文的標題優化、主題分析與關鍵概念摘要：

SEO優化標題建議

《偏正態分佈在大學成績評定的創新應用－基於深圳技術大學四門課程的實證研究》
✓ 突顯方法論創新 ✓ 實證資料背書 ✓ 精準學科定位
《打破常態分佈限制：偏態模型在程式設計/數學課程成績分析的最佳化實踐》
✓ 痛點導向 ✓ 課程舉例 ✓ 價值強調
《AIC/BIC指標驗證：偏常態分佈模型對大學成績非對稱特性的適合優勢研究》
✓ 量化評估標準 ✓ 技術術語前置 ✓ 學術權威性

主題分析

核心問題
傳統常態分佈在教育成績評定的局限性
偏斜資料（高分段/低分段集中）的統計建模需求
方法論創新
引入偏正態分佈（Skew Normal Distribution）的偏態參數
採用AIC/BIC資訊準則進行模型適配優度對比
實證對象
深圳技術大學四門STEM課程成績資料集
典型課程選擇體現文理差異（數學類vs程式設計類）
實踐價值
為合格性考試vs選拔性考試提供差異化評估框架
大數據技術賦能教學評估最佳化的具體路徑

關鍵概念圖譜

mermaid

複製

graph TD

A[成績評定模型] –> B[常態分佈限制]

A –> C[偏常態分佈優勢]

C –> C1(偏度參數)

C –> C2(AIC/BIC優化)

C –> C3(信賴區間精度)

B –> B1(對稱性假設偏差)

B –> B2(極端值敏感)

D[教育應用] –> D1(考試類型區分)

D –> D2(過程性評估整合)

D –> D3(評分透明度)

E[資料來源] –> E1(程式設計基礎A)

E –> E2(高等數學A)

E –> E3(離散數學)

E –> E4(物件導向程式設計)

研究總結

理論貢獻
驗證偏正態分佈對教育非對稱資料的統計適應性
提出”偏度參數-課程類型”的匹配框架
實踐啟示
需建立考試目標與分佈模型的映射關係（如選拔性考試宜保留右偏特性）
建議教師使用Python scipy.stats.skewnorm進行成績分析
延伸方向
跨學科成績分佈比較（文科vs理工科）
動態偏度參數在教學介入效果評估的應用

建議在論文關鍵字中加入：非對稱資料建模、教育測量、STEM課程評估、資訊準則比較，以增強學術檢索可見性。