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성과 계산 방법
성과를 작성할 때 학생의 숙련도에 사용할 4가지 계산 방법 인 다음 네 가지 중 하나를 선택할 수 있습니다.
- 감소 평균 (Decaying Average)
- n 횟수최소 시도 횟수 지정 계산법 (n Number of Times)
- 가장 최근 점수가장 높은
- 최고 점수
참고:
- 새로 생성 된 성과의 경우 다른 계산으로 변경하지 않는 한 기본 계산 방식은 '감소 평균(Decaying Average)'입니다.
- 결과 API를 사용하여 생성 된 새로운 결과의 경우 기본 계산이 가장 높은 점수로 설정되지만 해당 매개 변수를 사용하여 수정할 수 있습니다.
- 사용자가 결과를 가져 오지만 계산 방법을 수정할 수있는 권한이없는 경우 계산 방법을 변경할 수 없습니다.
- 공통 핵심 결과는 항상 최고 점수로 계산됩니다.그러나 적절한 관리 권한이있는 사용자는 결과 API를 사용하여 계산 방법을 수정할 수 있습니다.
1. 감소 평균
감소 평균이란?
감소 평균(Decaying Average) 이란 가장 최근 (현재) 제출된 항목에 가장 높은 가중치를 두어 평균을 계산하는 방식입니다.
감소 평균 이라는 용어는 전통적으로 복잡한 분석을 설명하는 데 사용됩니다. 일반적인 감소평균 방식은, 추가된 평가 요소가 기존 평가치로 적용될 때, 이전의 감소 평균이 새 감소 평균을 계산하는 데 사용됩니다. 이 방법은 모든 평가에 균등하게 가중치를 부여하고 시간 경과에 따른 학습의 평균을 계산합니다.
LearningX 에서는 일반적인 감소 평균 방식과는 다르게 좀더 단순하게 접근하여, "최근(마지막) 제출물을 제외한 모든 이전 제출물들에 대한 평균"과 "가장 최근 제출된 것에 대한 가중치를 부여한 것"을 합산하는 방식으로 계산합니다.
기본적으로 LearningX에서 적용하는 감소 평균은 기준은 65/35로 설정됩니다.
즉 현재(가장 최근) 항목의 가중치는 65 %이고 다른 모든 이전 점수의 평균값에는 35 % 비중으로 반영합니다. 그러나 현재(최근) 제출물에 부여할 비중을 수정하여 1 % ~ 99 %를 지정할 수 있으며 이전 제출물에 부여하는 점수는 그 지정한 백분율 차이값으로 적용됩니다.
평균은 다음 두 자릿수로 반올림됩니다. 성과가 하나만 있으면 단일 점수가 표시됩니다.
감소 평균 계산 방식 예시
예를 들어, 학생은 점수가 4, 3, 2, 5 인 4 개의 정렬 된 항목이 있습니다 (점수가 가장 오래된 것부터 가장 최근의 것 순으로 나열 됨).
현재 항목이 숙달도의 75 %로 가중치가 설정되면 이전 점수는 25 %로 가중됩니다.
- 현재 항목 점수 : 5
- 이전 항목 점수의 평균 : (4 + 3 + 2) / 3 = 3
- 계산 된 점수 : 5 (x 0.75) + 3 (x 0.25) = 3.75 + 0.75 = 4.5
2. 최소 시도 횟수 지정 계산법
최소 시도 횟수 지정 계산법 (n Number of Times)은 숙련도에 도달하기 위해서는 특정 횟수 이상을 시도하도록 요구하는 계산 방식입니다. 숙련도 기준을 충족시키지 못하는 점수는 계산에 포함되지 않습니다.
교수자는 숙련도 도달에 필요한 항목 수를 1 ~ 5 개 사이에서 지정할 수 있습니다.
예를 들어, 학생은 숙련도 점수 5, 숙련도 횟수 2 회를 지정한 경우라고 가정합니다.
이때 학생의 점수가 1, 3, 2, 4, 5, 3, 6 인 경우 5 점과 6 점만 점수에 포함됩니다. .
- 평가 대상 포함 항목의 평균 점수 : 5 + 6 = 11
- 최종 계산 점수 : 11 / 2 = 5.5
3. 가장 최근 점수
가장 최근 점수 계산법은 항상 가장 최근의 평가 항목에 대한 점수를 선택하여 반영합니다.
4. 최고 점수
최고 점수 계산법은 항상 모든 평가 항목에 대해 가장 높은 점수를 선택하여 반영합니다.