Manuel Subjektif Değerlendirme – 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.

tercüman tercüman

Biyografinin Tamamını Gör