この記事は、私たち一人一人が教育に関係していることに焦点を当てているので、この記事を読むすべての人を歓迎します。
トピックに飛び込むための小さなテキスト。 そして、私たちの国の教育についての一般的な統計は次のとおりです。
ロシア経済で雇用されている人の（100％）は
高等教育
合計：27.8％
男性：25.2％
女性30.5％
不完全な高い専門職
合計：1.5％
男性：1.4％
女性1.5％
連邦政府の連邦統計局のウェブサイトに公開されたデータによると。
私たちは皆、州立大学で教育がどのように行われているのかを知っています。
基本的な教育プログラムがあり、ブロックとトピックに分かれています。 学習期間中、生徒はカリキュラムに従って学問を渡します。 学生の知識評価の形式の変更に特に影響を与えたものはわかりませんが、これはボローニャのプロセスと、学部および大学院の教育レベルへの移行によるものと思われます。
そして、学生、大学、教師のゲームのルールにどのような変化が来ていますか。
ここにいくつかあります
ドキュメントとソフトウェアに基づいて知識を評価するためのポイントレーティングテクノロジー-ハードウェアベース。 そして、2番目のコンポーネントに焦点を当てて、何らかの分解を実行したいと思います。 そして、私の合成モデルの最初のブロックはスコアリングモデルになります。 次のスコアリングアルゴリズムを一般の人々に向けて提供したいと思います。
クラスの仕事、出席、クラス外の仕事を評価します。
クラスワークは、実際のクラス、いわゆるフィールドアンサーとビジネスゲームに分けられます。
各レッスンで、生徒は教師が設定した最大スコア（条件付きで1から無限大）を超えない評点を取得できます。その後、評点と最大スコアの比率のすべての合計を取得し、学生が評点を受け取り、100ポイントに等しいクラスの数で割ります（条件付きで、任意のスケールに等しくすることができます）を乗算することにより、加重平均値を取得します-これは、教室での作業のスコアになります。
出席-あったかどうか
ここではすべてが簡単です-過去のクラスの合計数から過去のクラスの数で割った逃した数を引いて、この数を確立されたスケール（条件付きで100ポイント）にします
教室外での仕事
計算はクラス作業の場合とまったく同じですが、例外はすべてのクラスが必須であるということです。
これで、最終スコアを計算することができます。
これを行うために、アクティビティの種類ごとに重みを配分します。
- 教室の仕事40点
- 出席30ポイント
- 教室外の仕事30点
各中間スコアの関係をすべての重みの合計に加算することにより、学生が採点した合計スコアを取得します。 コードなどを理解している人のために、ここでは、この操作が実装されているコード行のほとんどを提供することを想定する必要があります。
$STUDENT_ITOG_att[$w][2] = round((($STUDENT_ITOG[$w][1]*40)+($STUDENT_ITOG[$w][2]*30)+($STUDENT_ITOG_att[$w][1]*30)) / 100, 2);
この記事を要約すると、この知識の評価方法についてのコメントをお聞きしたいと思います。