Grade aggregation: различия между версиями

Материал из База знаний Центра ПУСК МФТИ
← Предыдущая правка
ВизуальныйВики-текст
1>Marycooch
include scales in aggregation enabled by default
Нет описания правки
 
(не показаны 3 промежуточные версии этого же участника)
Строка 1: Строка 1:
{{Grades}}
{{Grades}}Раскрывающееся меню "Агрегирование" позволяет выбрать стратегию агрегирования, используемую для расчета общей оценки по [[Grade categories|категории оценок]]. Ниже описаны различные варианты.
The aggregation dropdown menu lets you choose the aggregation strategy used to calculate the overall grade of a [[Grade categories|grade category]]. The different options are explained below.


Note: if you have only one aggregation type on your menu, 'Natural,' you will need to add others. See the [[Grade aggregation#Available aggregation types menu|Available aggregation types menu]] section below.
Примечание: если в вашем меню есть только один тип агрегирования - "Натуральный", вам нужно будет добавить другие. Смотрите раздел меню "[[Grade aggregation#Available aggregation types menu|Доступные типы агрегации]]" ниже.


== Aggregation strategy ==
== Стратегия агрегирования ==


All grades are first converted to percentage values (interval from 0 to 1), then aggregated using one of the strategies below and finally converted to the associated category item's range (between Minimum grade and Maximum grade). In the following, we assume that all Minimum grades are equal to 0.
Все оценки сначала преобразуются в процентные значения (интервал от 0 до 1), затем суммируются с использованием одной из приведенных ниже стратегий и, наконец, преобразуются в диапазон для соответствующего элемента категории (между минимальной и максимальной оценками). В дальнейшем мы предполагаем, что все минимальные оценки равны 0.


'''Important''': An "empty grade" is a missing gradebook entry and could mean different things. For example, it could be a participant who hasn't yet submitted an assignment, an assignment submission not yet graded by the teacher, or a grade that the gradebook administrator has manually deleted. Caution in interpreting these "empty grades" is thus advised.
'''Важно''': "Пустая оценка" - это пропущенная запись в зачетной книжке, которая может означать разные вещи. Например, это может быть участник, который еще не отправил задание, отправка задания, за которую преподаватель еще не поставил оценку, или оценка, которую администратор зачетной книжки удалил вручную. Таким образом, рекомендуется соблюдать осторожность при интерпретации этих "пустых оценок".


== Mean of grades ==
== Среднее значение оценок ==
In yields the sum of all grades divided by the total number of grades.
В результате получается сумма всех сортов, деленная на общее количество сортов. Например: предположим, что категория A (с максимальной оценкой, равной 100) включает три предмета: A1, A2 и A3 (с максимальными оценками, равными 100, 80 и 10 соответственно); если учащийся набрал A1=70, A2= 20 и A3=10 баллов, то мы имеем следующий расчет оценки за:  
For instance: assume a category A (with a Maximum grade equal to 100) includes three items, A1, A2 and A3 (with maximum grades equal to 100, 80 and 10, respectively); if a student scores A1=70, A2=20 and A3=10, then we have the following grade calculation for A:  
     A1 -->70/100=0.7, A2 --> 20/80=0.25, A3 -->10/10=1
     A1 -->70/100=0.7, A2 --> 20/80=0.25, A3 -->10/10=1
     A: (0.7 + 0.25 + 1.0)/3 = 0.65 --> 65/100 --> 65 (the maximum grade for category A is 100).
     A: (0.7 + 0.25 + 1.0)/3 = 0.65 --> 65/100 --> 65 ( максимальный балл для категории A равен 100).


== Weighted mean ==
== Средневзвешенное значение ==
Each grade item can be given a weight to change its importance in the overall mean. In simple terms, the category "total" will be equal to the sum of the scores in each grade item, each multiplied by its grade weight, and that sum is finally divided by the sum of all weights. This is shown in the following example (with the same assumptions as the previous case).
Каждому элементу оценки можно присвоить вес, чтобы изменить его значимость в общем среднем показателе. Проще говоря, категория "итого" будет равна сумме баллов по каждому элементу оценки, умноженной на вес каждого элемента оценки, и, наконец, эта сумма делится на сумму всех весовых коэффициентов. Это показано в следующем примере (с теми же допущениями, что и в предыдущем случае).
     A1: 70 out of 100 weight 10, A2: 20 out of 80 weight 5, A3: 10 out of 10 weight 3, category A: maximum grade 100
     A 1: 70 из 100 вес 10, A2: 20 из 80 вес 5, A3: 10 из 10 вес 3, категория A: максимальная оценка 100
     A1 -->70/100=0.7, A2 --> 20/80=0.25, A3 -->10/10=1
     A1 -->70/100=0.7, A2 --> 20/80=0.25, A3 -->10/10=1
     A: (0.7*10 + 0.25*5 + 1.0*3)/(10 + 5 + 3) = 0.625 --> 62.5/100 --> 62.5 (out of 100)
     A: (0.7*10 + 0.25*5 + 1.0*3)/(10 + 5 + 3) = 0.625 --> 62.5/100 --> 62.5 ( из 100 возможных)


== Simple weighted mean ==
== Простое средневзвешенное значение ==
The difference from the Weighted mean is that the weight of each item is its Maximum grade.
Отличие от средневзвешенного значения заключается в том, что вес каждого товара равен его максимальной оценке. Например, используя те же допущения, что и в первом случае:
For instance, using the same assumptions of the first case:
     A1 --> 70/100, A2 --> 20/80 = 0.25 A3 --> 10/10, максимальная категория 100:
     A1 --> 70/100, A2 --> 20/80 = 0.25 A3 --> 10/10, category max 100:
  A: (0.7*100 + 0.25*80 + 1.0*10)/(100 + 80 + 10) = 0.526 --> 52.6/100 --> 52.6 ( из 100 возможных)
    A: (0.7*100 + 0.25*80 + 1.0*10)/(100 + 80 + 10) = 0.526 --> 52.6/100 --> 52.6 (out of 100)


When the "Simple weighted mean" aggregation strategy is used, a grade item can act as Extra credit for the category. This means that the grade item's maximum grade will not be added to the category total's maximum grade, but the item's grade will. For example, if A3 is marked as extra credit in the above calculation:
При использовании стратегии агрегирования "Простое средневзвешенное значение" элемент оценки может использоваться в качестве дополнительного балла для категории. Это означает, что максимальная оценка элемента оценки не будет добавлена к максимальной оценке в общей категории, но оценка элемента будет добавлена. Например, если A3 помечен как дополнительный зачет в приведенном выше расчете:
    A1 --> 70/100, A2 --> 20/80 = 0.25, A3 (extra credit) 10/10, category max 100:
  A1 -> 70/100, A2 -> 20/80 = 0,25, A3 (дополнительный зачет) 10/10, максимальная категория - 100:
   A: (0.7*100 + 0.25*80 + 1.0*10)/(100 + 80) = 0.556 --> 55.6/100 --> 55.6 (out of 100)
   A: (0.7*100 + 0.25*80 + 1.0*10)/(100 + 80) = 0.556 --> 55.6/100 --> 55.6 ( из 100 возможных)


== Mean of grades (with extra credits) ==
== Среднее количество баллов (с дополнительными зачетами) ==
Arithmetic mean with a twist. An old, now unsupported, aggregation strategy is provided here only for backward compatibility with old activities.
Среднее арифметическое с изюминкой. Старая, в настоящее время не поддерживаемая, стратегия агрегирования приведена здесь только для обеспечения обратной совместимости со старыми упражнениями.


A value greater than 0 treats a grade item's grades as extra credit during aggregation. The number is a factor by which the grade value will be multiplied before it is added to the sum of all grades, but the item itself will not be counted in the division. For example:
При значении, превышающем 0, оценки по предмету оценивания учитываются как дополнительные баллы при агрегировании. Это число является коэффициентом, на который будет умножено значение оценки, прежде чем оно будет добавлено к сумме всех оценок, но сам товар не будет учитываться при разделении. Например:
* Пункту 1 присваивается оценка от 0 до 100, а его значение "Дополнительный зачет" устанавливается равным 2
* Пункту 2 присваивается оценка от 0 до 100, а его значение "Дополнительный зачет" остается равным 0
* Пункту 3 присвоена оценка от 0 до 100, а его значение "Дополнительный зачет" оставлено равным 0
* Все три позиции относятся к категории 1, в которой в качестве стратегии агрегирования используется "Среднее значение оценок (с дополнительными баллами)"
* Учащийся получает оценку 20 по пункту 1, 40 по пункту 2 и 70 по пункту 3 Общий балл студента 1-й категории составит 95/100, поскольку 20*2 + (40 + 70)/2 = 95


* Item 1 is graded 0–100, and its "Extra credit" value is set to 2
== Медиана оценок ==
* Item 2 is graded 0–100, and its "Extra credit" value is left at 0
Среднее значение (или среднее из двух средних значений), когда проценты (соотношения между оценками и их максимальными значениями) расположены в порядке возрастания значения. Преимущество перед средним значением заключается в том, что на него не влияют выбросы (оценки, которые необычно далеки от среднего значения).
* Item 3 is graded 0–100, and its "Extra credit" value is left at 0
    A1 70/100, A2 20/80, A3 10/10, максимальная категория 100:
* All three items belong to Category 1, which has "Mean of grades (with extra credits)" as its aggregation strategy
    A: медиана(0.7, 0.25, 1.0) --> 0.70 --> 70/100
* A student gets graded 20 on Item 1, 40 on Item 2 and 70 on Item 3
* The student's total for Category 1 will be 95/100 since 20*2 + (40 + 70)/2 = 95


== Median of grades ==
== Самая низкая оценка ==
The middle value (or the mean of the two middle values) when percentages (the ratios between grades and their maximum values) are arranged in order of value. The advantage over the mean is that it is not affected by outliers (grades which are uncommonly far from the mean).
Результатом является наименьшая оценка после [[wikipedia:Normalization_(statistics)|нормализации]]. Обычно используется в сочетании с суммированием только непустых оценок.
    A1 70/100, A2 20/80, A3 10/10, category max 100:
  A1 70/100, A2 20/80, A3 10/10, максимальная категория 100:
    A: median(0.7, 0.25, 1.0) --> 0.70 --> 70/100
  мин(0.7, 0.25, 1.0) = 0.25 --> 25/100


== Lowest grade ==
== Высший сорт ==
The result is the smallest grade after [https://en.wikipedia.org/wiki/Normalization_(statistics) normalisation]. It is usually used in combination with Aggregate only non-empty grades.
После [[wikipedia:Normalization_(statistics)|нормализации]] получается высший сорт.
    A1 70/100, A2 20/80, A3 10/10, category max 100:
  A1: 70/100, A2; 20/80, A3: 10/10, максимальная категория 100:
    min(0.7, 0.25, 1.0) = 0.25 --> 25/100
  A: макс.(0.7, 0.25, 1.0) = 1.0 --> 100/100


== Highest grade ==
== Режим оценок ==
The result is the highest grade after [https://en.wikipedia.org/wiki/Normalization_(statistics) normalisation].
Режим - это [[wikipedia:Normalization_(statistics)|нормализованная]] оценка, которая встречается чаще всего. Он часто используется для нечисловых оценок. Преимущество перед средним значением заключается в том, что на него не влияют выбросы (оценки, которые необычно далеки от среднего значения). Однако это теряет смысл, если существует более одной наиболее часто встречающейся оценки (сохраняется только одна) или если все оценки различаются.
    A1: 70/100, A2; 20/80, A3: 10/10, category max 100:
  A1 70/100, A2 35/50, A3 20/80, A4 10/10, A5 7/10 категория не более 100:
    A: max(0.7, 0.25, 1.0) = 1.0 --> 100/100
  A: режим(0.7, 0.7, 0.25, 1.0, 0.7) = 0.7 --> 70/100


== Mode of grades ==
== Натуральный ==
The mode is the [https://en.wikipedia.org/wiki/Normalization_(statistics) normalised] grade that occurs the most frequently. It is often used for non-numerical grades. The advantage over the mean is that it is not affected by outliers (grades which are uncommonly far from the mean). However, it loses its meaning once there is more than one most frequently occurring grade (only one is kept) or when all the grades differ.
    A1 70/100, A2 35/50, A3 20/80, A4 10/10, A5 7/10 category max 100:
    A: mode(0.7, 0.7, 0.25, 1.0, 0.7) = 0.7 --> 70/100


== Natural ==
Это сумма всех значений оценок, измеренных с помощью относительных весов. Максимальная оценка категории - это сумма максимальных значений всех агрегированных позиций.  
 
     A1 70/100, A2 20/80, A3 10/10, без дополнительных утяжелителей:
This is the sum of all grade values, scaled by relative weights. The Maximum grade of the category is the sum of the maximums of all aggregated items.  
     A1 70/100, A2 20/80, A3 10/10, without forcing weights:
     A: (70 + 20 + 10)/(100 + 80 + 10) --> 100/190
     A: (70 + 20 + 10)/(100 + 80 + 10) --> 100/190


'''Note''': Scale grades are included in aggregation by default. The admin can change this from Site administration > Grades > General settings > Include scales in aggregation.
'''Примечание''': Оценки по шкале включаются в статистику по умолчанию. Администратор может изменить это в разделе ''Администрирование сайта > Оценки > Общие настройки > Включить шкалы в статистику.''При использовании стратегии "натурального" суммирования элемент оценки может использоваться в качестве дополнительного балла для категории. Это означает, что максимальный балл элемента оценки не будет добавлен к максимальному баллу итоговой оценки категории, но будет добавлен к баллу элемента оценки. Ниже приведен пример:
* Пункт 1 оценивается в 0-100 баллов
* Пункт 2 оценивается в 0-75 баллов
* В пункте 1 установлен флажок "Действовать как дополнительный кредит", в пункте 2 - нет.
* Оба элемента относятся к категории 1, которая использует "натуральную" стратегию агрегирования
* Итоговый результат по категории 1 будет оценен в 0-75 баллов
* Учащийся получает оценку 20 по пункту 1 и 70 по пункту 2
* Итоговый балл студента по категории 1 составит 75/75 (20+70 = 90, но пункт 1 действует только как дополнительный зачет, поэтому общая сумма будет максимальной).


Натуральная агрегация работает как сумма оценок, если не учитывать весовые коэффициенты. В этом случае цифры в весовых коэффициентах являются информационными и представляют эффективные веса в сумме. Натуральная агрегация также может использоваться как среднее значение оценок, когда установлены флажки для взвешивания, а затем скорректированы таким образом, чтобы веса были одинаковыми для набора товаров в категории или нескольких категориях. Товары по-прежнему могут быть помечены как "Дополнительные", при этом используются веса для расчета среднего значения и внесения вклада в общую сумму по категории.


When the "Natural" aggregation strategy is used, a grade item can act as Extra credit for the category. This means that the grade item's maximum grade will not be added to the category total's maximum grade, but the item's grade will. Following is an example:
== Меню доступных типов агрегации ==
 
* Item 1 is graded 0-100
* Item 2 is graded 0-75
* Item 1 has the "Act as extra credit" checkbox ticked; Item 2 doesn't.
* Both items belong to Category 1, which has "Natural" as its aggregation strategy
* Category 1's total will be graded 0-75
* A student gets graded 20 on Item 1 and 70 on Item 2
* The student's total for Category 1 will be 75/75 (20+70 = 90 but Item 1 only acts as extra credit, so it brings the total to its maximum)
 
Natural aggregation functions as a sum of grades when the weight boxes are left alone. In this situation, the numbers in the weight boxes are informational and represent the effective weights in the sum. Natural aggregation can also function as a mean of grades when the weight boxes are checked and then adjusted so that the weights are equal across a set of items in a category or a set of categories. Items can still be marked as "Extra credit" while using the weights to calculate a mean and contribute to the total for the category.
 
==Available aggregation types menu==
[[Image:availableaggregationtypes1.png|thumb|Available aggregation types setting]]
[[Image:availableaggregationtypes1.png|thumb|Available aggregation types setting]]


By default, the only available aggregation type is 'Natural.'
По умолчанию единственным доступным типом агрегирования является "Натуральная".
 
To choose any of the other types in a course, other aggregation types must be made available in ''Site administration > Grades > Grade category settings > Available aggregation types''.


The default is 'Natural,' but the administrator can specify other types from  ''Site administration >administration > Grades > [[Grade category settings]] > Aggregation''. This default can be set to Forced or Advanced.
Чтобы выбрать любой из других типов агрегирования в курсе, другие типы агрегирования должны быть доступны в разделе ''Администрирование сайта > Оценки > Настройки категории оценок > Доступные типы агрегирования''.


Note that reducing the number of aggregation types simply results in disabled aggregation types not appearing in the aggregation type dropdown menu. All existing grade category calculations remain the same, regardless of whether an administrator later disables the aggregation type.
Значение по умолчанию - "Натуральная", но администратор может указать другие типы в меню ''Администрирование сайта"> Администрирование > Оценки > [[Grade category settings|Настройки категории оценок]]"> Агрегирование''. Это значение по умолчанию может быть принудительным или расширенным.


[[ca:Agregació de les categories]]
Обратите внимание, что уменьшение количества типов агрегирования просто приводит к тому, что отключенный тип агрегирования не отображается в раскрывающемся меню "Тип агрегирования". Все существующие вычисления категорий оценок остаются неизменными, независимо от того, отключит ли администратор позже тип агрегирования.
[[fr:Tendance centrale de la catégorie]]
[[es:Agregación de categoría]]
[[de:Bewertungen zusammenfassen]]
[[pt-br:Agregação de Notas]]

Текущая версия от 08:49, 18 марта 2025

Main page ► Managing a Moodle course ► Tracking progress ► Grades ► Grade aggregation
Grades

Раскрывающееся меню "Агрегирование" позволяет выбрать стратегию агрегирования, используемую для расчета общей оценки по категории оценок. Ниже описаны различные варианты.

Примечание: если в вашем меню есть только один тип агрегирования - "Натуральный", вам нужно будет добавить другие. Смотрите раздел меню "Доступные типы агрегации" ниже.

Стратегия агрегирования

Все оценки сначала преобразуются в процентные значения (интервал от 0 до 1), затем суммируются с использованием одной из приведенных ниже стратегий и, наконец, преобразуются в диапазон для соответствующего элемента категории (между минимальной и максимальной оценками). В дальнейшем мы предполагаем, что все минимальные оценки равны 0.

Важно: "Пустая оценка" - это пропущенная запись в зачетной книжке, которая может означать разные вещи. Например, это может быть участник, который еще не отправил задание, отправка задания, за которую преподаватель еще не поставил оценку, или оценка, которую администратор зачетной книжки удалил вручную. Таким образом, рекомендуется соблюдать осторожность при интерпретации этих "пустых оценок".

Среднее значение оценок

В результате получается сумма всех сортов, деленная на общее количество сортов. Например: предположим, что категория A (с максимальной оценкой, равной 100) включает три предмета: A1, A2 и A3 (с максимальными оценками, равными 100, 80 и 10 соответственно); если учащийся набрал A1=70, A2= 20 и A3=10 баллов, то мы имеем следующий расчет оценки за: 

   A1 -->70/100=0.7, A2 --> 20/80=0.25, A3 -->10/10=1
   A: (0.7 + 0.25 + 1.0)/3 = 0.65 --> 65/100 --> 65 ( максимальный балл для категории A равен 100).

Средневзвешенное значение

Каждому элементу оценки можно присвоить вес, чтобы изменить его значимость в общем среднем показателе. Проще говоря, категория "итого" будет равна сумме баллов по каждому элементу оценки, умноженной на вес каждого элемента оценки, и, наконец, эта сумма делится на сумму всех весовых коэффициентов. Это показано в следующем примере (с теми же допущениями, что и в предыдущем случае). 

   A 1: 70 из 100 вес 10, A2: 20 из 80 вес 5, A3: 10 из 10 вес 3, категория A: максимальная оценка 100
   A1 -->70/100=0.7, A2 --> 20/80=0.25, A3 -->10/10=1
   A: (0.7*10 + 0.25*5 + 1.0*3)/(10 + 5 + 3) = 0.625 --> 62.5/100 --> 62.5 ( из 100 возможных)

Простое средневзвешенное значение

Отличие от средневзвешенного значения заключается в том, что вес каждого товара равен его максимальной оценке. Например, используя те же допущения, что и в первом случае: 

   A1 --> 70/100, A2 --> 20/80 = 0.25 A3 --> 10/10, максимальная категория 100:
  A: (0.7*100 + 0.25*80 + 1.0*10)/(100 + 80 + 10) = 0.526 --> 52.6/100 --> 52.6 ( из 100 возможных)

При использовании стратегии агрегирования "Простое средневзвешенное значение" элемент оценки может использоваться в качестве дополнительного балла для категории. Это означает, что максимальная оценка элемента оценки не будет добавлена к максимальной оценке в общей категории, но оценка элемента будет добавлена. Например, если A3 помечен как дополнительный зачет в приведенном выше расчете: 

  A1 -> 70/100, A2 -> 20/80 = 0,25, A3 (дополнительный зачет) 10/10, максимальная категория - 100:
  A: (0.7*100 + 0.25*80 + 1.0*10)/(100 + 80) = 0.556 --> 55.6/100 --> 55.6 ( из 100 возможных)

Среднее количество баллов (с дополнительными зачетами)

Среднее арифметическое с изюминкой. Старая, в настоящее время не поддерживаемая, стратегия агрегирования приведена здесь только для обеспечения обратной совместимости со старыми упражнениями.

При значении, превышающем 0, оценки по предмету оценивания учитываются как дополнительные баллы при агрегировании. Это число является коэффициентом, на который будет умножено значение оценки, прежде чем оно будет добавлено к сумме всех оценок, но сам товар не будет учитываться при разделении. Например:

  • Пункту 1 присваивается оценка от 0 до 100, а его значение "Дополнительный зачет" устанавливается равным 2
  • Пункту 2 присваивается оценка от 0 до 100, а его значение "Дополнительный зачет" остается равным 0
  • Пункту 3 присвоена оценка от 0 до 100, а его значение "Дополнительный зачет" оставлено равным 0
  • Все три позиции относятся к категории 1, в которой в качестве стратегии агрегирования используется "Среднее значение оценок (с дополнительными баллами)"
  • Учащийся получает оценку 20 по пункту 1, 40 по пункту 2 и 70 по пункту 3 Общий балл студента 1-й категории составит 95/100, поскольку 20*2 + (40 + 70)/2 = 95

Медиана оценок

Среднее значение (или среднее из двух средних значений), когда проценты (соотношения между оценками и их максимальными значениями) расположены в порядке возрастания значения. Преимущество перед средним значением заключается в том, что на него не влияют выбросы (оценки, которые необычно далеки от среднего значения). 

   A1 70/100, A2 20/80, A3 10/10, максимальная категория 100:
   A: медиана(0.7, 0.25, 1.0) --> 0.70 --> 70/100

Самая низкая оценка

Результатом является наименьшая оценка после нормализации. Обычно используется в сочетании с суммированием только непустых оценок. 

  A1 70/100, A2 20/80, A3 10/10, максимальная категория 100:
  мин(0.7, 0.25, 1.0) = 0.25 --> 25/100

Высший сорт

После нормализации получается высший сорт. 

  A1: 70/100, A2; 20/80, A3: 10/10, максимальная категория 100:
  A: макс.(0.7, 0.25, 1.0) = 1.0 --> 100/100

Режим оценок

Режим - это нормализованная оценка, которая встречается чаще всего. Он часто используется для нечисловых оценок. Преимущество перед средним значением заключается в том, что на него не влияют выбросы (оценки, которые необычно далеки от среднего значения). Однако это теряет смысл, если существует более одной наиболее часто встречающейся оценки (сохраняется только одна) или если все оценки различаются. 

  A1 70/100, A2 35/50, A3 20/80, A4 10/10, A5 7/10 категория не более 100:
  A: режим(0.7, 0.7, 0.25, 1.0, 0.7) = 0.7 --> 70/100

Натуральный

Это сумма всех значений оценок, измеренных с помощью относительных весов. Максимальная оценка категории - это сумма максимальных значений всех агрегированных позиций. 

   A1 70/100, A2 20/80, A3 10/10, без дополнительных утяжелителей:
   A: (70 + 20 + 10)/(100 + 80 + 10) --> 100/190

Примечание: Оценки по шкале включаются в статистику по умолчанию. Администратор может изменить это в разделе Администрирование сайта > Оценки > Общие настройки > Включить шкалы в статистику.При использовании стратегии "натурального" суммирования элемент оценки может использоваться в качестве дополнительного балла для категории. Это означает, что максимальный балл элемента оценки не будет добавлен к максимальному баллу итоговой оценки категории, но будет добавлен к баллу элемента оценки. Ниже приведен пример:

  • Пункт 1 оценивается в 0-100 баллов
  • Пункт 2 оценивается в 0-75 баллов
  • В пункте 1 установлен флажок "Действовать как дополнительный кредит", в пункте 2 - нет.
  • Оба элемента относятся к категории 1, которая использует "натуральную" стратегию агрегирования
  • Итоговый результат по категории 1 будет оценен в 0-75 баллов
  • Учащийся получает оценку 20 по пункту 1 и 70 по пункту 2
  • Итоговый балл студента по категории 1 составит 75/75 (20+70 = 90, но пункт 1 действует только как дополнительный зачет, поэтому общая сумма будет максимальной).

Натуральная агрегация работает как сумма оценок, если не учитывать весовые коэффициенты. В этом случае цифры в весовых коэффициентах являются информационными и представляют эффективные веса в сумме. Натуральная агрегация также может использоваться как среднее значение оценок, когда установлены флажки для взвешивания, а затем скорректированы таким образом, чтобы веса были одинаковыми для набора товаров в категории или нескольких категориях. Товары по-прежнему могут быть помечены как "Дополнительные", при этом используются веса для расчета среднего значения и внесения вклада в общую сумму по категории.

Меню доступных типов агрегации

Available aggregation types setting

По умолчанию единственным доступным типом агрегирования является "Натуральная".

Чтобы выбрать любой из других типов агрегирования в курсе, другие типы агрегирования должны быть доступны в разделе Администрирование сайта > Оценки > Настройки категории оценок > Доступные типы агрегирования.

Значение по умолчанию - "Натуральная", но администратор может указать другие типы в меню Администрирование сайта"> Администрирование > Оценки > Настройки категории оценок"> Агрегирование. Это значение по умолчанию может быть принудительным или расширенным.

Обратите внимание, что уменьшение количества типов агрегирования просто приводит к тому, что отключенный тип агрегирования не отображается в раскрывающемся меню "Тип агрегирования". Все существующие вычисления категорий оценок остаются неизменными, независимо от того, отключит ли администратор позже тип агрегирования.

Источник — https://wiki.mipt.ru/index.php?title=Grade_aggregation&oldid=31146