Diferencia entre revisiones de «Agregación de categorías»

De MoodleDocs
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     max(0.7 + 0.25 + 1.0) = 1.0 --> 100/100
     max(0.7 + 0.25 + 1.0) = 1.0 --> 100/100


=== Mode of grades ===
 
The mode is the grade that occurs the most frequently. It is more 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 are different from each other.
=== Moda de las calificaciones  ===
     A1 70/100, A2 35/50, A3 20/80, A4 10/10, A5 7/10 category max 100:
La moda es la calificación que se produce más frecuentemente. Se utiliza más a menudo para calificaciones no numéricas. La ventaja sobre la media es que no le afectan los valores atípicos (calificaciones que se encuentran anormalmente alejadas de la media). Aun así, pierde su significado cuando hay más de una calificación más frecuente (sólo se mantiene una), o cuando todas las calificaciones son diferentes del resto.
     A1 70/100, A2 35/50, A3 20/80, A4 10/10, A5 7/10 categoría max 100:
     mode(0.7; 0.7; 0.25; 1.0; 0.7) = 0.7 --> 70/100
     mode(0.7; 0.7; 0.25; 1.0; 0.7) = 0.7 --> 70/100
=== Sum of grades ===
=== Sum of grades ===
The sum of all grade values. Scale grades are ignored. This is the only type that does not convert the grades to percentages internally. The Maximum grade of associated category item is calculated automatically as a sum of maximums from all aggregated items.
The sum of all grade values. Scale grades are ignored. This is the only type that does not convert the grades to percentages internally. The Maximum grade of associated category item is calculated automatically as a sum of maximums from all aggregated items.

Revisión del 18:17 16 sep 2008


Vista general

Este menú nos permite elegir la estrategia de agregación que se utilizará para calcular cada calificación global de los participantes en una Categorías de calificación. Las diferentes opciones se explican nás abajo.

Las calificaciones se convierten primero en valores de porcentaje (intervalo de 0 a 1), después se agregan empleando una de las estrategias de abajo y finalmente se convierten al intervalo de elementos de la categoría asociados (entre la calificación mínima y la máxima.

Importante: Una calificación vacía es simplemente una entrada ausente en el libro de calificaciones y puede significar cosas diferentes. Por ejemplo, puede ser un participante que no ha enviado una tarea, una tarea enviada todavía no calificada por el profesorado, o una calificación eliminada manualmente del libro de calificaciones por el administrador. Se aconseja tener precaución al interpretar estas "calificaciones vacías".


Estrategias de agregación

Media de las calificaciones

La suma de todas las calificaciones dividida por el número total de calificaciones.

   A1 70/100, A2 20/80, A3 10/10, categoría max 100:
   (0.7 + 0.25 + 1.0)/3 = 0.65 --> 65/100

Media ponderada de las calificaciones

A cada elemento de calificación se le puede dar un peso, el cual se utilizará en la agregación de la media aritmética para influir en la importancia de cada elemento en la media global.

   A1 70/100 peso 10, A2 20/80 peso 5, A3 10/10 peso 3, categoría max 100:
   (0.7*10 + 0.25*5 + 1.0*3)/18 = 0.625 --> 62.5/100

Media ponderada simple de las calificaciones

La diferencia con la media ponderada es que el peso se calcula como calificación Máxima - calificación Mínima para cada elemento. Una tarea de 100 puntos tiene un peso de 100, una tarea de 10 puntos tiene un peso de 10.

   A1 70/100, A2 20/80, A3 10/10, categoría max 100:
   (0.7*100 + 0.25*80 + 1.0*10)/190 = 0.526 --> 52.6/100

Media de las calificaciones (con créditos extra)

Una estrategia de agregación antigua que ahora no es soportada pero sirve sólo para la compatibilidad retroactiva con actividades antiguas.

Mediana de las calificaciones

La calificación de en medio (o la media de las dos calificaciones de en medio) cuando las calificaciones se ordenan por orden de medida. La ventaja sobre la media es que no se ve afectada por los valores atípicos (calificaciones alejadas anormalmente de la media).

   A1 70/100, A2 20/80, A3 10/10, categoría max 100:
   0.7 + 0.25 + 1.0 --> 0.25 --> 25/100

Calificación más baja

El resultado es la calificación más pequeña tras la normalización. Se utiliza normalmente en combinación con el ajuste Agregar sólo las calificaciones no vacías.

   A1 70/100, A2 20/80, A3 10/10, categoría max 100:
   min(0.7 + 0.25 + 1.0) = 0.25 --> 25/100

Calificación más alta

El resultado es la calificación más alta tras la normalización.

   A1 70/100, A2 20/80, A3 10/10, categoría max 100:
   max(0.7 + 0.25 + 1.0) = 1.0 --> 100/100


Moda de las calificaciones

La moda es la calificación que se produce más frecuentemente. Se utiliza más a menudo para calificaciones no numéricas. La ventaja sobre la media es que no le afectan los valores atípicos (calificaciones que se encuentran anormalmente alejadas de la media). Aun así, pierde su significado cuando hay más de una calificación más frecuente (sólo se mantiene una), o cuando todas las calificaciones son diferentes del resto.

   A1 70/100, A2 35/50, A3 20/80, A4 10/10, A5 7/10 categoría max 100:
   mode(0.7; 0.7; 0.25; 1.0; 0.7) = 0.7 --> 70/100

Sum of grades

The sum of all grade values. Scale grades are ignored. This is the only type that does not convert the grades to percentages internally. The Maximum grade of associated category item is calculated automatically as a sum of maximums from all aggregated items.

   A1 70/100, A2 20/80, A3 10/10:
   70 + 20 + 10 = 100/190