深度探索CCNA成績單：分數背後的秘密

自從 2021 年開始，Cisco 不再向考生提供 CCNA 考試的具體分數，而是通過成績單上的 Pass 或 Fail 標記來確定考試結果。同時，考生還會（可能會有延遲地）收到一份初步成績報告(Peliminary score report)，該報告描述了考生在各個考試主題(Exam Topic)下的表現情況。這些表現以百分比形式呈現，量化了考生對每個主題的答題程度。然而，這種新的成績單形式也帶來了一些新的問題。在網絡上，我看到有人抱怨自己雖然沒有通過考試，但發現其他人的成績與自己差不多，甚至看上去比自己還低，卻依然通過了考試。這種情況確實令人困惑！那麼，成績單上的這些數字究竟代表了什麼？我該如何根據這些反饋來有針對性地準備下次的考試呢？

我認為這些問題的研究對於需要重新參加考試的考生以及第一次參加考試的考生都具有重要意義。因此，我在網絡上收集了一些過去考生的成績單，通過數據分析試圖找出這些數字背後的真實含義，從而更好地指導 CCNA 的學習和考試準備。

計算整體加權分數

我從成績單中提取了各個主題的表現情況，諸如此類：

Network Fundamentals:85% Network Access:80% IP Connectivity:96% IP Services:70% Security Fundamentals:40% Automation and Programmability:80%

上面的數據包含了CCNA的每個考試主題，但是沒有一個數字能表示考生的整體表現，所以我利用各個考試主題在官網的「200-301 CCNA Exam Topics」中的權重占比來計算整體加權分數(Weighted Score)。像這樣：

CCNA 分數計算器

通過計算整體加權分數，我們最終得到了下列數據：

📅 本文的數據和內容會長期保持更新，截止至 2025年6月20日，已收集 487 條成績。

接下來，我將使用幾種統計方法來分析這些數據，並將探索以下問題：

• 各個考試主題在所有考生中的表現如何？
• 某一考試主題的平均成績是否顯著高於或低於其他主題？
• 考試主題的表現與整體加權分數之間是否有顯著關係？
• 每個考試主題的未通過成績和通過成績之間有何顯著差異？

考試主題表現分佈

我使用直方圖可視化了每個考試主題的成績分佈，包括通過和未通過的成績。這些直方圖將幫助我們理解成績的分佈情況，以及通過和未通過成績之間的差異。

從這些圖表中可以看出，大多數通過考試的成績分佈呈現 負偏態（左偏），這顯示所有通過的考生在幾乎每個考試主題上都有良好表現。此現象表明成功應試者具備高度專業能力，因為低分（低於50%）的情況相當罕見。成績集中於高分段的事實，反映出該考試能有效篩選出具備足夠專業能力的考生，同時也意味著通過考試的關鍵在於對多項主題的全面掌握，而非僅專精單一領域。

考生在 Network Fundamentals 與 IP Connectivity 主題持續展現優異表現，多數分數超過80%，極少低於70%。IP Services 及 Automation and Programmability 主題分數最高，高分成績區間(90%-100%)顯著聚集。但我們也觀察到考生在 Security Fundamentals 主題的分數顯著低於其他領域。

多數未通過考試的考生在多數主題得分介於40%至60%之間。然而在 IP Services 及 Automation and Programmability 領域分數略高，主要集中於57%-71%區間。此現象或顯示這些主題對弱勢考生相對容易，但需注意 IP Services 分數同時出現29%-43%的次高峰，反映考生表現差異較大。由於未通過者數據量遠少於通過者，此分析可能無法反映全貌，相關結論宜謹慎參考。

接下來，我們來比較一下 整體加權分數 的分佈情況。

由數據可知CCNA的近似「及格線」約落在61%，高於此分數便不會出現不合格狀況。多數未通過考試的考生分數皆相當接近此門檻值。相對地，通過考生的分數分佈較為分散，形成常態分佈曲線，這顯示及格者間的實力存在顯著差異——從勉強達標者到表現卓越者皆有。另需特別注意，整體加權分數與原始分數並不等同，整體加權分數僅反映了考生對考試主題內容的整體掌握，無法作為判斷是否通過考試的標準分數。上圖數據清楚呈現此現象：少數通過考生的整體加權分數，居然比部分未通過者還要低。也就是說，出題人會對不同的題目設置不同的得分權重，即使你的整體加權分數較低，但由於答對的題目分數權重較高，所以實際得分會更好！

分析考試主題平均分

為找出各考試主題的最佳與最差表現，我們分別計算通過及未通過考生的每項主題平均分數，並進一步核算兩組平均分的差值及其各自的 标准差。

• Automation and Programmability 在通過與未通過考生中均表現最為突出，擁有最高的平均分數及最低的通過/未通過分數差距。然其較低的權重占比（10%）意味著單靠此領域的優異表現通常不足以通過考試。
• Network Access 呈現最低平均分數，通過考生為74%，未通過考生僅45%，兩者差距達29%。通過考生在此主題的高標準差（0.17）顯示其表現存在較大差異。
• IP Services 與 IP Connectivity 同屬關鍵領域，其通過/未通過考生的分數差距較其他主題更大。值得注意的是，IP Services 在未通過考生中展現顯著的表現波動性。

整體而言，通過考生在所有主題均展現較優異的表現，這反映在更高的平均分數及較低的加權平均分標準差上。這意味著未通過考生雖可能在特定主題表現良好，但其整體得分常受弱項主題拖累。反過來說，要達到及格分數，必須在所有主題範疇具備扎實且穩定的表現。

分析整體加權分數的相關性

我們下面檢視了各考試主題與加權分數之間的 相關係數，重點分析這些係數在「通過」與「未通過」兩類考生中的差異：

各主題與加權分數的相關係數呈現顯著差異模式：

• Network Access（0.756）與 IP Connectivity（0.73）對通過考生最具預測力，凸顯此兩領域對獲取高加權分數的關鍵作用。
• Network Fundamentals（未通過組：0.25）顯著成為未通過考生的潛在障礙，表明此領域需額外加強。
• 通過考生在所有主題均展現更強且一致的相關性，而未通過考生則呈現較弱且分散的關聯模式，顯示其考試準備程度存在不均衡現象。

分析通過和未通過成績之間的差異

此問題正是個人更關注的焦點，因思科（CISCO）從不公開考生各題答對與否。那麼，萬一不幸未通過考試，該如何具體提升分數？我運用 箱形圖 比對通過與未通過考生在各主題的表現差異：

箱形圖由下至上依序呈現最小值、第一四分位數、中位數、第三四分位數及最大值。箱體高度反映數據集中度與變異程度。比對通過與未通過考生的分數分佈後，可觀察到 Network Fundamentals、Network Access 及 IP Connectivity 三領域存在顯著落差，顯示通過考生在這些關鍵領域表現明顯優異，而此三領域恰是未通過者的主要困難點。相對地，未通過組在 Security Fundamentals 與 Automation and Programmability 表現相對較佳，暗示這些主題對其挑戰性較低，或準備較為充分。因此，這些主題對考試結果的決定性較弱，凸顯掌握核心網路概念才是通過考試的關鍵。

如果你不幸未通過考試，你可以將你的成績與上述圖表進行比較，查看你每個主題的分數情況，找到你和通過考試的考生之間的差距，從而有的放矢地制定你的學習計劃。

總結

基於上述資料分析，本人提出幾點觀察建議：

• 欲通過CCNA考試，絕不可在六大主題存在明顯弱項，尤其前三大領域：Network Fundamentals、Network Access 與 IP Connectivity。若目標為高分，應優先強化 Network Access 及 IP Connectivity，因這兩項與頂尖表現相關性最強。至於多次未通過者，建議先鞏固 Network Fundamentals 基礎，再均衡發展其餘主題。
• 從得分角度評估難易度：Network Access 明顯是共同弱點，通過與未通過考生在此得分均相對偏低。雖 Security Fundamentals 分數也較低，然其適中的權重占比（15%）意味著對最終結果影響較小。同理，儘管 Automation and Programmability 在所有主題表現最佳，但其最低權重（10%）限制了大比分拉抬總分的效果。

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感謝您的閱讀，希望這篇文章對您的CCNA考试能有所幫助，並祝福您取得最好的成績！

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