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성과를 통해 과목에서 학생들의 성과 목표 대비 숙련도를 추적 할 수 있습니다.
성과 관리
성과는 교수진이 설정한 학습 목표 또는 성과 목표에 따라 측정 된 학생의 숙련도를 추적 할 수있게 해줍니다.
학생의 지식을 테스트하거나 학습 활동으로 인한 특정 성취 목표를 요구하는 평가는 루브릭을 이용한 성과에 맞추어 이용할 수 있습니다(동시에 성적을 매기는 데 사용할 수 있음).
평가할 학생의 학습내역이 성과 항목에 따라 학생별 진행 상태 데이터로 수집됩니다.
이 데이터는 교육 방식 개선을 지원하고, 추가적인 지도가 필요한 학생을 확인할 수 있도록 하며, 학습 인정 절차를 지원하기 위해 활용될 수 있습니다.
이러한 통일되고 효과적인 방식은 평가 과정에서 평가 워크 플로우를 효과적으로 재사용할 수 있도록 함으로써 학습 성과 관리방식을 이용하는 데 필요한 작업량을 크게 줄입니다.
성과를 언제 사용합니까?
성과를 사용하여 :
- 과목에서 가장 중요한 학습성취 목표와 활동에 학생들이 집중하도록 할 수 있습니다.
- 퀴즈와 과제를 다른 종류의 성취 목표에 맞추어 제공할 수 있습니다.
- 학습 성과 기준에 따라 학생들의 학습진행 학습 진행 상태를 트래킹할 수 있습니다.
- 성적표의 러닝 마스터리 코너에서 학습 결과 성과 또는 전반적인 학습 진행 상황을 추적할 수 있습니다.
성과 계산 방법
성과를 작성할 때 학생의 숙련도에 숙련도 평가 계산에 사용할 다음 4가지 계산 방법 인 다음 네 가지 중 하나를 선택할 수 있습니다.
- 감소 평균 (Decaying Average)
- 최소 시도 횟수 지정 계산법 (n Number of Times)
- 가장 최근 점수
- 최고 점수
참고:
- 새로 생성 된 성과의 경우 다른 계산으로 계산법으로 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 성과를 불러올 수 있지만 계산 방법을 수정할 수 있는 권한이 없는 경우 계산 방법을 변경할 수 없습니다.
- 공통 핵심 결과는 성과는 항상 '최고 점수로 점수' 기준으로 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.
학습 진행 과정에 따라 숙련도가 점점 높아질 것이므로, 가장 마지막에 취득한 점수에 가장 높은 가중치를 주는 방식으로 평가하는 것을 의미합니다.
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 계산 방식과는 다르게 좀더 단순하게 접근하여,
"가장 최근(마지막) 제출물을 제외한 모든 이전 제출물들에 대한 평균평가된 것에 대한 가중치를 부여한 것(예 : 65%)"과 "가장 최근 제출된 것에 대한 가중치를 부여한 것"을 최근(마지막) 평가항목을 제외한 모든 이전 평가들에 대한 평균에 나머지 가중치 비율을 반영하여(예 : 35%)" 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 % 사이의 다른 값으로 지정할 수 있으며, 이전 제출물에 부여하는 점수는 그 지정한 백분율 차이값으로 적용됩니다. (최근 평가 가중치를 75%로 변경하면, 이전 평가 가중치는 자동으로 25%가 됨)
평균은 다음 두 자릿수로 반올림됩니다. 성과가 하나만 있으면 단일 점수가 표시됩니다.
감소 평균 계산 방식 예시
예를 들어, 학생은 학생의 점수가 4, 3, 2, 5 인 4 개의 정렬 된 항목이 있습니다 (점수가 가장 오래된 것부터 가장 최근의 것 순으로 나열 됨).
현재(최근) 항목이 숙달도의 75 %로 가중치가 설정되면, 이전 점수는 점수들에 대해서는 25 %로 가중됩니다반영됩니다.
- 현재 항목 점수 : 5
- 이전 항목 점수의 평균 : (4 + 3 + 2) / 3 = 3
- 최종 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
