アセスメントでの採点
スマートアセスメントエンジンでのスコアリングは、アセスメント内のさまざまな質問に対する回答を評価する体系的な方法です。スコアを回答に関連付けることで、定性的な回答を定量的データに変換し、各アセスメントの測定可能で比較可能な結果を提供できます。
採点の詳細
スマートアセスメントエンジン では、採点には、事前定義された基準に基づいて応答に数値を割り当てることが含まれます。scores は、個々の質問に または質問のセクション全体またはサブセクション に適用できます。採点は、ラジオボタン、チェックボックス、ドロップダウンリスト番号フィールドなど、さまざまな質問タイプに対して実行できます。考えられる各回答にスコアを事前に割り当てることも、回答の範囲または組み合わせに基づいてスコアを計算することもできます。スコアリングアセスメントで与えられた回答の明確で客観的な測定値を提供します。
採点 レベル
スコアは、 事前定義された機能を使用して アセスメント内のさまざまなレベルで計算できます。
- アセスメントレベル
- すべてのセクションのスコアggregatesおよびそのアセスメントで付き質問。
- セクションレベル
- 集計すべてのサブセクションのスコアおよびそのセクションの質問ありで。
- サブセクションレベル
- 集計そのサブセクションのすべての質問のスコアを使用。
- 質問レベル
- Calculate は 個々の質問のスコアです。
合計、最小、最大、平均、加重平均などの機能は、アセスメント、セクション、サブセクションのレベルで使用できます。質問レベルでは、 加重平均 を除くすべての関数が利用可能です。ただし、すべてのレベルで定義できる機能は 1 つだけです。
採点のメリット
でのスコアリングは、主観的な応答を スマートアセスメントエンジン 客観的なデータに変換します。このデータにより 改善領域の特定、進捗状況の評価、結果の追跡などのために、アセスメント結果を効果的に理解して使用できます。スコアリングのメリットは次のとおりです。
- 明確客観的な指標を提供することで複雑なデータを分析し情報に基づいた意思決定を行うこと。
- score はさまざまな方法で割り当てて計算できるため、アセスメントを特定の目標とニーズに合わせます。
- 結果を解釈する プロセスを簡素化します。定性的なデータをふるいにかける代わりに、数値スコアをすばやく確認してパフォーマンスを分析できます。
- Conは、すべての回答が一貫して評価されることを確認し、バイアスの可能性を減らします。