Manuel Subjektif Değerlendirme – Eğitim – Essay – Ödev – Tez – Makale – Çeviri – Tez Yazdırma -Tez Yazdırma Fiyatları

Profesyonel Ödev Sitesi. 0 (312) 276 75 93 @ Ödevlerinize Fiyat Almak için Mail Gönderin>> bestessayhomework@gmail.com @ Ödevcim'den Ödevleriniz İçin Hemen Fiyat Teklifi Alın. - 7/24 hizmet vermekteyiz... @@@ Süreli, online, quiz türü sınavlarda yardımcı olmuyoruz. Teklif etmeyin. - Tez Yazdırma, Ücretli Ödev Yaptırma, Tez Merkezi, Proje Yazdırma, Üniversite Ödev Yaptırma, İstatistik Ödev Yaptırma, Literatür Taraması, Spss Analizi, Geçerlik Güvenirlik Analizi, Tez Danışmanlığı, Tez Proje Yazdırma, Uzaktan Eğitim Tez Yazma, Uzaktan Eğitim Proje Yazma, Eğitim Yönetimi Tezsiz Proje Yazımı, Pedagojik Formasyon Bitirme Tezi, Formasyon Tez Hazırlama, Eğitim Bilimleri Tez Yazma, İstatistik Soru Çözdürme, Makale Yazdırma, Bilkent Ödev Yaptırma, Autocad Ödev Yaptırma, Mimari Proje Çizilir, İç Mimari Proje Çizimi, Essay Yazdır, Assignment Yaptırma, Assignment Yazdır, Proje Yardımı Al, Tez Yazdır, Ödev Yaptır, Ödevimi Yap, Tez Yaptırma, Tez Yaptırmak İstiyorum, Tez Yaz, Tez Projesi Yaptır, Proje Ödevi Yap, İntihal Oranı Düşürme, İntihal Düşürme Yöntemleri, İntihal Oranı Düşürme Programı, Essay Yazdırma, Ödev Fiyatı Al, Parayla Ödev Yaptır, Parayla Tez Yazdır, Parayla Makale Yaz, Parayla Soru Çözdür, Özel Ders Al, Ödev Yardım, Ödevcim Yardım, Proje Sunumu Yaptır, Mühendislik Ödevi Yaptırma, Doktora Ödev Yaptır, Yüksek Lisans Ödev Yaptır, İnşaat Mühendisliği Ödevi Yaptırma, İnşaat Mühendisliği Tez Yazdırma, Proje Yazdırma, İnşaat Mühendisliği Proje Yaptırma, Spss Analizi Yaptırmak İstiyorum, Ücretli Spss Analizi, İstatistik Ücretleri, Spss Nedir, Spss Danışmanlık, Veri Analizi, Veri Analizi Yaptırma, İstatistiksel Analiz, Makale Hazırlama, Tez Hazırlama, Proje Hazırlama, En İyi Tez Yazım Merkezi, İstatistik Hizmeti, Spss Analizi ve Sonuçlarım Yorumlanması, Spss Ücretleri, Soru Çözdürme, Ödev, Ödevler, Ödev Hazırlatma, Proje Hazırlatma, Tez Hazırlatma, Tez Konuları, Makale Konuları, Proje Konuları, Ödev Konuları, Tez Yazma, Tez Yazdırma, Tez Yazımı, Tez Danışmanı, Yüksek Lisans Danışmanlık, Akademik Danışmanlık, Diferansiyel Denklemler, Diferansiyel Denklemler Boğaziçi, Diferansiyel Denklemler Formülleri, Diferansiyel Denklemler Konuları, Python Ödev Yaptırma, Ödev Danışmanlığı, Ödev Yaptırmak İstiyorum, Ödev Yaptırma Siteleri, Akademik Danışmanlık, Yüksek Lisans Danışmanlık, Tez Proje Hazırlama Merkezi, Tez Hazırlama Merkezi Ankara, Ankara Yüksek Lisans Tez Yazdırma, Spss Analizi Yaptırmak İstiyorum, Spss Analiz Ücretleri, Veri Girişi Ücretleri, Spss Ödev Yaptırma, Spss Ücretleri, Ücretli Veri Analizi, İstatistik Tez Destek, Tez İçin İstatistikçi, Arduino Projeleri Satılık, Elektronik Projeler, Arduino İle Yaratıcı Projeler, İlginç Arduino Projeleri, Arduino Başlangıç Projeleri, Arduino Projeleri Basit, Elektronik Proje Yaptırma, Ödev Yaptırma Fiyatları, Güvenilir Ödev Siteleri, ödev yaptırma, ücretli ödev yaptırma, tez yaptırma, Ödev sitesi üniversite, Üniversite ödev YAPTIRMA, Parayla ödev YAPTIRMA, İstatistik ödev YAPTIRMA, Biyoistatistik ödev yaptirma, Odtü ödev yaptırma, Mühendislik ödev YAPTIRMA, Yönetim Muhasebesi ödev YAPTIRMA, staj defteri yazdırma, parayla ödev yapma sitesi, İngilizce ödev yapma uygulaması, Parayla ödev yapma, Parayla ödev yapma sitesi, Makale YAZDIRMA siteleri, Parayla makale YAZDIRMA, Seo makale fiyatları, Sayfa başı yazı yazma ücreti, İngilizce makale yazdırma, Akademik makale YAZDIRMA, Makale Fiyatları 2022, Makale yazma, İşletme Ödev Yaptırma, Blog Yazdırma, Blog Yazdırmak İstiyorum ...

Manuel Subjektif Değerlendirme – Eğitim – Essay – Ödev – Tez – Makale – Çeviri – Tez Yazdırma -Tez Yazdırma Fiyatları

12 Temmuz 2022 Objektif Değerlendirme Subjektif Değerlendirme Temel Ölçme ve Değerlendirme 0
Çoklu Ortamda Öğrenme  – Eğitim – Essay – Ödev – Tez – Makale – Çeviri – Tez Yazdırma -Tez Yazdırma Fiyatları

Manuel Subjektif Değerlendirme

Modern Japon eğitim sisteminde, üniversite öğrencilerinden sınıf ödevi olarak birçok ödev yazmaları istenmektedir. Sonuç olarak, eğitmenler, sınıf veya ders oturumu başına birçok öğrenci ödevini değerlendirmek zorunda oldukları için genellikle ağır bir iş yükü ile karşı karşıya kalırlar.

Ayrıca, makaleleri değerlendirmek için nesnel standartlar oluşturmak zor olduğundan, değerlendirmeler, değerlendiricilerin öznel bakış açılarından büyük ölçüde etkilenme eğilimindedir. Kağıtların derecelendirilmesiyle ilgili başka bir çalışma, değerlendiricilerin birlikte çalışması gereken çok sayıda kağıt nedeniyle standartların zaman içinde kademeli olarak değişme eğiliminde olduğunu göstermiştir. Bu nedenle, eğitmenler ve değerlendiriciler, bu sorunların üstesinden gelmek için bir tür yardıma ihtiyaç duyarlar.

LSA Prosedürü

LSA, bir belgeyi “kelime torbası” olarak gören bir tekniktir. Bazı belgelerdeki içerik veya sözcüklerin benzerliğini diğerleriyle karşılaştırmanın mükemmel bir yoludur.

İlk olarak, LSA’yı yürütmek için tüm metinden tüm isimleri seçmek için morfolojik bir analiz yapmalıyız. Bu durumda, Japonca için hazır bir morfolojik çözümleyici olan “Chasen [6]” kullanılır. İkinci olarak, yapılandırılmış kelimeler × belgeler içeren bir sıklık matrisi yapmalıyız.

Daha sonra, genel bir faktör analizi yöntemi olan Tekil Değer Ayrıştırması (SVD), benzerliklerini karşılaştırmak için her bir kelime ve belge için bazı karakteristik vektörler elde etmek için matris üzerinde gerçekleştirilir. SVD, frekans matrisini (X) üç matrise (T, S, D’) bölmüştür.

Matris S, u bileşeninin karakteristik sayı olduğu bir köşegen matristir. Matris T kelimelerle, Matris D’ ise belgelerle ilgilidir. T ve D’ bileşenleri, kelimelerin ve belgelerin karakteristik vektörlerini oluşturur. Deerwester ve karakteristik vektörlerin iç çarpımını hesaplayarak belgelerin veya kelimelerin benzerliğini bulabileceklerini belirtmişlerdir.

Hesaplanan kelime-kelime, kelime-belge ve belge-belge gibi bazı benzerlikleri karakteristik vektörlerin iç çarpımı ile karşılaştırabiliriz. LSA ile ilgili geçmiş araştırmalar, LSA tarafından belirlenen belgelerdeki benzerliklerin elle yapılan yargılarla karşılaştırılabilir olduğunu göstermiştir. Bir sonraki bölümde Dw matrisini kullanıyoruz çünkü öğrenci ödevleri arasındaki benzerlikleri belirlemek ve bunları ödevlerin puanlarıyla karşılaştırmak istiyoruz.

Amaç

Bu analizin yapılmasının iki amacı vardır. Birincisi, makalelere verilen puanlar ile karakteristik vektörlerle tanımlanan makalelerin içerikleri arasında herhangi bir ilişki olup olmadığını belirlemektir. İkincisi, metin değerlendirme üzerine temel araştırmadan elde edilen sonuçları kullanarak, geliştirdiğimiz sistemin kağıt derecelendirme etkinliklerini desteklemek için nasıl kullanılabileceğini belirlemektir.


Subjektif Değerlendirme ftr
Objektif Değerlendirme ftr
Hasta Hikayesi örneği ftr
FTR Temel Ölçme ve DEĞERLENDİRME Final Soruları
FİZYOTERAPİ hasta değerlendirmesi
Fizyoterapi Ölçme ve DEĞERLENDİRME Ders Notları
Temel Ölçme ve Değerlendirme Kitabı
SOAP değerlendirme


Malzemeler

Modern eğitimdeki sorunların araştırılması ve tartışılmasıyla ilgili olarak öğrenciler tarafından yazılan 57 makaleyi inceledik. Çoğu makale Microsoft Word ile yazılmıştı ve birçok resim ve diğer grafik öğeleri içeriyordu.

Her makale, “genel değerlendirme” kriterleri kullanılarak (ortalama olarak) 16.5 öğrenci tarafından akran değerlendirmesi ile değerlendirilmiştir. Basitçe söylemek gerekirse, genel değerlendirme görüşüne bir örnek, “Genel olarak konuşursak, bu makale iyidir.” Ve bu deneyde bu istendi. Bu puanların ortalaması, makalenin nihai puanı olarak kullanıldı.

Prosedür

İlk önce tüm gazetelerde ”Chasen” kullanarak isimleri ve bilinmeyen kelimeleri seçtik. “Bilinmeyen kelimeler”, “Chasen” tarafından kullanılan sözlükte saklanmayan ve normalde bir frekans matrisi oluşturmak için kullanılmayan kelimelerdir. Bununla birlikte, analizimiz için, “takım öğretimi” gibi bilinmeyen kelimeler genellikle bir makalenin içeriği için önemliydi, bu yüzden onları dahil ettik. Yukarıda yazılan prosedürü kullanarak, kağıtların 57 karakteristik vektörünü elde ettik. Ardından, kağıtların içeriğini sınıflandırmak için karakteristik vektörleri kullanarak belge-belge benzerliğini gösteren yeni bir matris yaptık.

 Küme Analizi

Küme analizi, sonucu bir dendrogram gibi katmanlı bir yapıda gösteren sınıf tipi kümelemedir. Küme modeli, “Belgeler benzerse aynı referans sorusu üzerindeki uygunluk benzerdir” küme hipotezi temelinde önerilmiştir.

Bu nedenle, küme modelinin belge referansının verimliliğini ve doğruluğunu potansiyel olarak artırabileceği söylenebilir. Bu yöntemin yalnızca kaynak gösterme açısından değil, aynı zamanda makaleleri değerlendirmede verimliliği artırma açısından da faydalı olduğuna inanıyoruz.

SPSS 11.0 sürümünü kullanarak benzerlik değerleri üzerinde bir küme analizi gerçekleştirdik. Sonuç, ilki çoğunlukla okuldan kaçma hakkında yazılmış makaleleri içeren iki kümeydi ve ikincisi, çoğunlukla azalan akademik performans konusuyla ilgili makaleleri içeriyordu.

İçerikler ve puanlar arasındaki benzerliklerin ölçümü

İlk önce dendrogramın en alt katmanına baktık ve puanlar ve benzerlikler arasındaki ilişkiyi belirlemek için o katmandaki kağıtlar arasındaki puan farkını belirledik. Üç veya daha fazla makale bitişik olduğunda, en yüksek ve en düşük puanlar arasındaki farkı aldık. Daha sonra bu işlemi sonraki her katman için tekrarladık. Dendrogram katmanları, benzerliği ölçmek için kullanıldı, çünkü kağıtların benzerliği daha uzak katmanlarda azalır ve daha yakınlarda artar.

Sonuçlar ve tartışma

Bu deneyde, kağıtlara verilen puanlar ile kağıtların karakteristik vektörleri arasında herhangi bir ilişki olup olmadığını belirlemeye çalışıyoruz. Bu deneyin sonucu, sistemin bir dizi sistematik derecelendirme kriterini desteklemek için nasıl kullanılabileceğini düşünmek için kullanılacaktır. Sonuç, genel değerlendirme puanlarının yakınlığı ile makalelerin benzerliği (r=.83) arasında güçlü bir ilişki olduğunu göstermektedir. Yatay çizgi puanların mesafesini, dikey çizgi ise 57 makalenin içeriğinin mesafesini gösterir.

Deneyimizin sonucu, kağıt ve puan benzerliği arasında çok yüksek bir korelasyon katsayısı gösteriyor. Bu, yöntemin “Genel değerlendirme” kriterini kullanarak derecelendirmeye yardımcı olabileceğini gösterir. Ayrıca, değerlendiricilerin notu belirlemek için tüm kağıdı okumasına gerek olmadığı için manuel değerlendirmede verimliliği de artıracaktır.

Bu nedenle, nesnel algoritma ile belirlenen mesafenin, bir kişi tarafından öznel olarak puanlanan mesafeye yansıtılması için güçlü bir eğilimin olduğu açıktır. Bu sonuca göre, genel değerlendirme açısından otomatik bir metin puanlama sistemi oluşturmak için içeriklerin benzerliğini kullanmanın önemli bir olasılığını bulduk.