Bewertungen zusammenfassen: Unterschied zwischen den Versionen

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Für das Zusammenfassen von Bewertungen ist die Einstellung ''Gesamtergebnis'' zuständig, die festlegt, wie die einzelnen Bewertungsaspekte einer  [[Bewertungskategorien|Bewertungskategorie]] zusammengefasst werden und damit die Gesamtbewertung der Kategorie erzeugen. Die verschiedenen Aggregationstypen werden im Folgenden erklärt.


Diese Seite beschreibt einen einzelnen Eintrag ''Gesamtergebnis'' im Formular einer [[Bewertungskategorien|Bewertungskategorie]]. Zu diesem Formular gelangen Sie, wenn Sie eine Bewertungskategorie [[Bewertungskategorien#Kategorie anlegen|anlegen]] oder [[Bewertungskategorien#Kategorie bearbeiten|bearbeiten]].
==Strategien für das Zusammenfassen von Bewertungen==
Die Bewertungen der einzelnen Bewertungsaspekte werden zunächst in Prozent umgerechnet (eine Zahl zwischen 0 und 1), dann gemäß der gewählten Einstellung ''Gesamtergebnis'' zusammengefasst und schließlich so umgerechnet, dass ein Wert zwischen ''Minimaler Bewertung'' und ''Maximaler Bewertung'' herauskommt der Kategorie liegen (diese beiden Einstellungen ''Minimale Bewertung'' und ''Maximale Bewertung'' finden Sie ebenfalls auf der Konfigurationsseite der Bewertungskategorie). Im Folgenden gehen wir davon aus, dass in allen Bewertungskategorien die ''Minimale Bewertung'' gleich Null ist.


Die Einstellung ''Gesamtergebnis'' legt fest, wie die einzelnen Bewertungsaspekte der Kategorie zusammengefasst werden und damit eine Gesamtbewertung der Kategorie erzeugen.
'''Wichtig''': Eine "leere Bewertung" ist ein fehlender Eintrag in der Bewertungsübersicht. Das kann verschiedene Bedeutungen haben. Es kann z.B. sein, dass ein/e Teilnehmer/in noch keine Aufgabenabgabe eingereicht hat oder eine Aufgabenabgabe noch nicht bewertet wurde oder eine Bewertung in der Bewertungsübersicht manuell gelöscht wurde. Sie sollten solche leeren Bewertungen also sorgfältig analysieren.


Die Bewertungen der einzelnen Bewertungsaspekte der zunächst in Prozent umgerechnet (eine Zahl zwischen 0 und 1), dann gemäß der gewählten Einstellung ''Gesamtergebnis'' zusammengefasst und schließlich nach dem Dreisatz umgerechnet, so dass das Ergebnis eine Bewertung der Kategorie ist, die im Intervall zwischen ''Minimaler Bewertung'' und ''Maximaler Bewertung'' der Kategorie liegen (die Einstellungen ''Minimale Bewertung'' und ''Maximale Bewertung'' finden Sie ebenfalls im Formular der Kategorie).
==Durchschnitt==
Die Summe der einzelnen Bewertungen wird geteilt durch die Anzahl der Bewertungen.
Angenommen, eine Bewertungskategorie A (mit maximaler Note gleich 100) enthält drei Bewertungsaspekte A1, A2 und A3 (mit maximalen Bewertungen gleich 100, 80 und 10); wenn ein/e Teilnehmer/in A1=70, A2=20 und A3=10 erreicht, dann haben wir die folgende Gesamtbewertung für A:
    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 (''Maximale Bewertung'' für Bewertungskategorie A ist 100).


==Durchschnittsbewertung==
==Gewichteter Durchschnitt==
The sum of all grades divided by the total number of grades.
Jeder Bewertungsaspekt innerhalb der Bewertungskategorie kann mit einem Gewicht versehen werden, um die Bedeutung des Aspekts für die Gesamtbewertung der Kategorie zu beschreiben. Die einzelnen Bewertungen werden mit diesen Gewichten multipliziert, dann wird aufsummiert und schließlich durch die Summe der Gewichte geteilt.  
     A1 70/100, A2 20/80, A3 10/10, category max 100:
     A1: 70 von 100 mit Gewicht 10, A2: 20 von 80 mit Gewicht 5, A3: 10 von 10 mit Gewicht 3, ''Maximale Bewertung'' der Kategorie A: 100
     (0.7 + 0.25 + 1.0)/3 = 0.65 --> 65/100
    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 (von 100)


==Gewichteter Durchschnittswert==
==Einfach gewichteter Durchschnitt==
Each grade item can be given a weight, which is then used in the arithmetic mean aggregation to influence the importance of each item in the overall mean. In simple terms, the category "total" will be equal to the sum of the scores in each grade item, these scores being multiplied by the grade items' weights, and that sum being finally divided by the sum of the weights, as shown in this example.
Der Unterschied zum gewichteten Durchschnitt besteht darin, dass das Gewicht eines Bewertungsaspekts gleich der Maximalbewertung dieses Aspekts gewählt wird. Unter denselben Voraussetzungen wie oben ergibt sich:
     A1 70/100 weight 10, A2 20/80 weight 5, A3 10/10 weight 3, category max 100:
     A1 70/100, A2 20/80, A3 10/10, ''Maximale Bewertung'' der Kategorie A: 100
     (0.7*10 + 0.25*5 + 1.0*3)/18 = 0.625 --> 62.5/100
     A: (0.7*100 + 0.25*80 + 1.0*10)/(100 + 80 + 10) = 0.526 --> 52.6/100 --> 52.6 (von 100)


==Einfach gewichteter Durchschnittswert=
Mit dieser Option ''Einfach gewichteter Durchschnitt'' kann man erreichen, dass ein Bewertungsaspekt als Bonus innerhalb dieser Kategorie zählt. In diesem Fall wird nämlich das Gewicht dieses Aspekts in der Summe, durch die geteilt wird, nicht berücksichtigt. Als Beispiel sei in der Rechnung oben A3 als Bonus markiert. Dann lautet die zugehörige Rechnung:
The difference from Weighted mean is that weight is calculated as Maximum grade - Minimum grade for each item. 100 point assignment has weight 100, 10 point assignment has weight 10.
     A1 --> 70/100, A2 --> 20/80, A3 (Bonus) 10/10, ''Maximale Bewertung'' der Kategorie A: 100
     A1 70/100, A2 20/80, A3 10/10, category max 100:
     A: (0.7*100 + 0.25*80 + 1.0*10)/(100 + 80) = 0.556 --> 55.6 (von 100)
     (0.7*100 + 0.25*80 + 1.0*10)/190 = 0.526 --> 52.6/100


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:
==Durchschnitt (mit Zusatzpunkten)==
    A1 70/100, A2 20/80, A3 (extra credit) 10/10, category max 100:
Diese Methode ist älter und wird nicht mehr unterstützt. Sie wird nur noch bereitgestellt, um Rückwärtskompatibilität für alte Aktivitäten zu gewährleisten.
    (0.7*100 + 0.25*80 + 1.0*10)/180 = 0.556 --> 55.6/100


==Durchschnittsbewertung (mit Zusatzpunkten)==
Ein Wert größer als Null behandelt die Bewertung eines Bewertungsaspekts bei der Aggregation als Zusatzpunkte. Die Zahl ist ein Faktor, mit dem die Bewertung des Aspekts multipliziert wird, bevor dieser Anteil in die Summe eingeht, der Aspekt geht jedoch nicht in die Berechnung des Durchschnitts ein.  
Arithmetic mean with a twist. An old, now unsupported aggregation strategy provided here only for backward compatibility with old activities.


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:
'''Beispiel''':
* Aspekt A1 mit einer Bewertung zwischen 0 und 100 und Zusatzpunkte gleich 2
* Aspekt A2 mit einer Bewertung zwischen 0 und 100 und Zusatzpunkte gleich 0
* Aspekt A3 mit einer Bewertung zwischen 0 und 100 und Zusatzpunkte gleich 0
* Alle drei Bewertungsaspekte gehören zur Bewertungskategorie A, deren Gesamtbewertung mit dem Aggregationstyp ''Durchschnitt (mit Zusatzpunkten'' beerechnet wird.
* Ein/e Teilnehmer/in hat folgende Bewertungen erhalten: A1 - 20, A2 - 40, A3 - 70.
* Dann ergibt sich die zugehörige Gesamtbewertung für Kategorie A wie folgt: 20*2 + (40 + 70)/2 = 95, also 95 von 100.


* Item 1 is graded 0-100 and its "Extra credit" value is set to 2
==Median aller Bewertungen==
* Item 2 is graded 0-100 and its "Extra credit" value is left at 0.0000
Die Bewertungen der Bewertungsaspekte werden der Größe nach sortiert. Der Median liegt in der "Mitte", d.h. die Anzahl der Bewertungsaspekte mit höherer Bewertung ist genau so groß wie die Anzahl der Bewertungsaspekte mit niedrigerer Bewertung. Der Vorteil dieser Methode besteht darin, dass "Ausreißer" nicht so stark ins Gewicht fallen wie beim klassischen Mittelwert.
* Item 3 is graded 0-100 and its "Extra credit" value is left at 0.0000
     A1 --> 70/100, A2 --> 20/80, A3 --> 10/10, ''Maximale Bewertung'' der Kategorie A: 100
* All 3 items belong to Category 1, which has "Mean of grades (with extra credits)" as its aggregation strategy
     A: Median(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 aller Bewertungen==
The middle grade (or the mean of the two middle grades) when grades are arranged in order of size. The advantage over the mean is that it is not affected by outliers (grades which are uncommonly far from the mean).
     A1 70/100, A2 20/80, A3 10/10, category max 100:
     0.7 + 0.25 + 1.0 --> 0.70 --> 70/100


==Niedrigste Bewertung==
==Niedrigste Bewertung==
The result is the smallest grade after normalisation. It is usually used in combination with Aggregate only non-empty grades.
Es wird die niedrigste Bewertung aller Bewertungsaspekte innerhalb der Bewertungskategorie (nach Normierung) gewählt. Diese Option wird normalerweise zusammen mit der Einstellung ''Leere Bewertungen ausnehmen'' verwendet.
     A1 70/100, A2 20/80, A3 10/10, category max 100:
     A1 --> 70/100, A2 --> 20/80, A3 --> 10/10, ''Maximale Bewertung'' der Kategorie A: 100
     min(0.7 + 0.25 + 1.0) = 0.25 --> 25/100
     A: min(0.7,0.25,1.0) = 0.25 --> 25/100


==Höchste Bewertung==
==Höchste Bewertung==
The result is the highest grade after normalisation.
Es wird die höchste Bewertung aller Bewertungsaspekte innerhalb der Bewertungskategorie (nach Normierung) gewählt.
     A1 70/100, A2 20/80, A3 10/10, category max 100:
     A1 --> 70/100, A2 --> 20/80, A3 --> 10/10, ''Maximale Bewertung'' der Kategorie A: 100
     max(0.7 + 0.25 + 1.0) = 1.0 --> 100/100
     A: max(0.7,0.25,1.0) = 1.0 --> 100/100
 
==Modus (Modalwert) aller Bewertungen==
Es wird die Bewertung (nach Normierung) gewählt, die am häufigsten vorkommt. Diese Methode wird häufig bei nicht-numerischen Bewertungen gewählt. Bei dieser Methode fallen "Ausreißer" (Bewertungen, die stark vom Durchschnitt abweichen) nicht ins Gewicht. Der Wert verliert jedoch seine Bedeutung, sobald es mehr als eine häufig vorkommende Bewertung gibt oder wenn alle Bewertungen verschieden sind.
    A1 --> 70/100, A2 --> 35/50, A3 --> 20/80, A4 --> 10/10, A5 --> 7/10, ''Maximale Bewertung'' der Kategorie A: 100
    A: mode(0.7, 0.7, 0.25, 1.0, 0.7) = 0.7 --> 70/100
 
==Natürlich==
Das ist die Summe aller Bewertungen innerhalb einer Bewertungskategorie, skaliert mit den relativen Gewichten. Die Maximalbewertung der Bewertungskategorie ergibt sich als Summe der Maximalbewertungen aller zur Kategorie gehörenden Bewertungsaspekte.
    A1: 70/100, A2: 20/80, A3: 10/10, ohne Gewichtung
    A: (70 + 20 + 10)/(100 + 80 + 10) --> 100/190
 
'''Hinweis''': Skalenwerte werden ignoriert.


== Modus (Modalwert) aller Bewertungen ==
Wenn dieser Aggregationstyp verwendet wird, dann kann ein Bewertungsaspekt als Zusatzpunkte innerhalb der Bewertungskategorie zählen. Das bedeutet, dass die Maximalbewertung dieses Bewertungsaspekts nicht in die Maximalbewertung der Bewertungskategorie einfließt, die Bewertung des Aspekts selbst jedoch schon.
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.
    A1 70/100, A2 35/50, A3 20/80, A4 10/10, A5 7/10 category max 100:
    mode(0.7; 0.7; 0.25; 1.0; 0.7) = 0.7 --> 70/100


== Natürlich ==
'''Beispiel''':
{{Neu}}
This is the  sum of all grade values, scaled by weight.


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.
* Aspekt A1 mit einer Bewertung zwischen 0 und 100
    A1 70/100, A2 20/80, A3 10/10:
* Aspekt A2 mit einer Bewertung zwischen 0 und 75
    70 + 20 + 10 = 100/190
* Bei A1 ist die Checkbox ''Zusatzpunkte'' markiert, bei A2 nicht.
* Beide Bewertungsaspekte gehören zur Bewertungskategorie A, deren Gesamtbewertung mit dem Aggregationstyp ''Natürlich'' berechnet wird.
* Die Bewertungskategorie A hat eine Bewertung zwischen 0 und 75.
* Ein/e Teilnehmer/in hat folgende Bewertungen erhalten: A1 - 20, A2 - 70.
* Dann ergibt sich die zugehörige Gesamtbewertung für Kategorie A wie folgt: 20 + 70 = 90, aber A1 sind Zusatzpunkte, so dass für die Kategorie die Maximalbewertung erreicht wird, also 75 von 75.


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:
Dieser Aggregationstyp funktioniert wie die Summe der Bewertungen, wenn die Checkboxen ''Gewichtung eingestellt'' der einzelnen Bewertungsaspekte unmarkiert bleiben. Dann sind die Gewichte rein informativ und repräsentieren den Anteil des Bewertungsaspekts in der Summe. Der Aggregationstyp kann auch wie der Durchschnitt aller Bewertungsaspekte funktionieren, wenn die Checkboxen ''Gewichtung eingestellt'' der einzelnen Bewertungsaspekte markiert sind und alle Gewichte gleich groß gewählt werden. Die Bewertungsaspekte können nach wie vor als Zusatzpunkte markiert werden, während die Gewichte zur Berechnung des Durchschnitts verwendet werden, und zur Gesamtbewertung der Bewertungskategorie beitragen.


* Item 1 is graded 0-100
==Verfügbare Optionen==
* Item 2 is graded 0-75
[[Image:Verfügbare Summierungsarten.png|thumb|Einstellungen zu verfügbaren Summierungsarten]]
* Item 1 has the "Act as extra credit" checkbox ticked, Item 2 doesn't.
Welche der o.g. Optionen verfügbar sind und welche Option die Voreinstellung ist, legt die Moodle-Administration auf der Seite ''Website-Administration'' (oder im Block ''[[Einstellungen-Block|Einstellungen]] > Website-Administration'')'' > Bewertungen > Bewertungskategorie-Einstellungen'' fest.
* 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)


==Available aggregation types==
'''Hinweis''': Wenn Sie die Zahl der verfügbaren Aggregationstypen reduzieren, erscheinen nur die ausgewählten Optionen auf der Konfigurationsseite einer Bewertungskategorie. Alle bereits bestehenden Berechnungsarten bleiben bestehen, auch wenn der entsprechende Aggregationstyp nachträglich durch die Moodle-Administration deaktiviert wurde.
Welche der o.g. Optionen verfügbar sind und welche Option die Voreinstellung ist, legt die Moodle-Administration systemweit fest. Siehe [[Einstellungen für Bewertungskategorien]].


[[en:Grade aggregation]]
[[en:Grade aggregation]]
[[es:Agregación de categoría]]
[[fr:Tendance centrale de la catégorie]]

Aktuelle Version vom 21. Mai 2019, 10:46 Uhr

Für das Zusammenfassen von Bewertungen ist die Einstellung Gesamtergebnis zuständig, die festlegt, wie die einzelnen Bewertungsaspekte einer Bewertungskategorie zusammengefasst werden und damit die Gesamtbewertung der Kategorie erzeugen. Die verschiedenen Aggregationstypen werden im Folgenden erklärt.

Strategien für das Zusammenfassen von Bewertungen

Die Bewertungen der einzelnen Bewertungsaspekte werden zunächst in Prozent umgerechnet (eine Zahl zwischen 0 und 1), dann gemäß der gewählten Einstellung Gesamtergebnis zusammengefasst und schließlich so umgerechnet, dass ein Wert zwischen Minimaler Bewertung und Maximaler Bewertung herauskommt der Kategorie liegen (diese beiden Einstellungen Minimale Bewertung und Maximale Bewertung finden Sie ebenfalls auf der Konfigurationsseite der Bewertungskategorie). Im Folgenden gehen wir davon aus, dass in allen Bewertungskategorien die Minimale Bewertung gleich Null ist.

Wichtig: Eine "leere Bewertung" ist ein fehlender Eintrag in der Bewertungsübersicht. Das kann verschiedene Bedeutungen haben. Es kann z.B. sein, dass ein/e Teilnehmer/in noch keine Aufgabenabgabe eingereicht hat oder eine Aufgabenabgabe noch nicht bewertet wurde oder eine Bewertung in der Bewertungsübersicht manuell gelöscht wurde. Sie sollten solche leeren Bewertungen also sorgfältig analysieren.

Durchschnitt

Die Summe der einzelnen Bewertungen wird geteilt durch die Anzahl der Bewertungen. Angenommen, eine Bewertungskategorie A (mit maximaler Note gleich 100) enthält drei Bewertungsaspekte A1, A2 und A3 (mit maximalen Bewertungen gleich 100, 80 und 10); wenn ein/e Teilnehmer/in A1=70, A2=20 und A3=10 erreicht, dann haben wir die folgende Gesamtbewertung für A:

   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 (Maximale Bewertung für Bewertungskategorie A ist 100).

Gewichteter Durchschnitt

Jeder Bewertungsaspekt innerhalb der Bewertungskategorie kann mit einem Gewicht versehen werden, um die Bedeutung des Aspekts für die Gesamtbewertung der Kategorie zu beschreiben. Die einzelnen Bewertungen werden mit diesen Gewichten multipliziert, dann wird aufsummiert und schließlich durch die Summe der Gewichte geteilt.

   A1: 70 von 100 mit Gewicht 10, A2: 20 von 80 mit Gewicht 5, A3: 10 von 10 mit Gewicht 3, Maximale Bewertung der Kategorie A: 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 (von 100)

Einfach gewichteter Durchschnitt

Der Unterschied zum gewichteten Durchschnitt besteht darin, dass das Gewicht eines Bewertungsaspekts gleich der Maximalbewertung dieses Aspekts gewählt wird. Unter denselben Voraussetzungen wie oben ergibt sich:

   A1 70/100, A2 20/80, A3 10/10, Maximale Bewertung der Kategorie A: 100
   A: (0.7*100 + 0.25*80 + 1.0*10)/(100 + 80 + 10) = 0.526 --> 52.6/100 --> 52.6 (von 100)

Mit dieser Option Einfach gewichteter Durchschnitt kann man erreichen, dass ein Bewertungsaspekt als Bonus innerhalb dieser Kategorie zählt. In diesem Fall wird nämlich das Gewicht dieses Aspekts in der Summe, durch die geteilt wird, nicht berücksichtigt. Als Beispiel sei in der Rechnung oben A3 als Bonus markiert. Dann lautet die zugehörige Rechnung:

   A1 --> 70/100, A2 --> 20/80, A3 (Bonus) 10/10, Maximale Bewertung der Kategorie A: 100
   A: (0.7*100 + 0.25*80 + 1.0*10)/(100 + 80) = 0.556 --> 55.6 (von 100)

Durchschnitt (mit Zusatzpunkten)

Diese Methode ist älter und wird nicht mehr unterstützt. Sie wird nur noch bereitgestellt, um Rückwärtskompatibilität für alte Aktivitäten zu gewährleisten.

Ein Wert größer als Null behandelt die Bewertung eines Bewertungsaspekts bei der Aggregation als Zusatzpunkte. Die Zahl ist ein Faktor, mit dem die Bewertung des Aspekts multipliziert wird, bevor dieser Anteil in die Summe eingeht, der Aspekt geht jedoch nicht in die Berechnung des Durchschnitts ein.

Beispiel:

  • Aspekt A1 mit einer Bewertung zwischen 0 und 100 und Zusatzpunkte gleich 2
  • Aspekt A2 mit einer Bewertung zwischen 0 und 100 und Zusatzpunkte gleich 0
  • Aspekt A3 mit einer Bewertung zwischen 0 und 100 und Zusatzpunkte gleich 0
  • Alle drei Bewertungsaspekte gehören zur Bewertungskategorie A, deren Gesamtbewertung mit dem Aggregationstyp Durchschnitt (mit Zusatzpunkten beerechnet wird.
  • Ein/e Teilnehmer/in hat folgende Bewertungen erhalten: A1 - 20, A2 - 40, A3 - 70.
  • Dann ergibt sich die zugehörige Gesamtbewertung für Kategorie A wie folgt: 20*2 + (40 + 70)/2 = 95, also 95 von 100.

Median aller Bewertungen

Die Bewertungen der Bewertungsaspekte werden der Größe nach sortiert. Der Median liegt in der "Mitte", d.h. die Anzahl der Bewertungsaspekte mit höherer Bewertung ist genau so groß wie die Anzahl der Bewertungsaspekte mit niedrigerer Bewertung. Der Vorteil dieser Methode besteht darin, dass "Ausreißer" nicht so stark ins Gewicht fallen wie beim klassischen Mittelwert.

   A1 --> 70/100, A2 --> 20/80, A3 --> 10/10, Maximale Bewertung der Kategorie A: 100
   A: Median(0.7, 0.25, 1.0) --> 0.70 --> 70/100

Niedrigste Bewertung

Es wird die niedrigste Bewertung aller Bewertungsaspekte innerhalb der Bewertungskategorie (nach Normierung) gewählt. Diese Option wird normalerweise zusammen mit der Einstellung Leere Bewertungen ausnehmen verwendet.

   A1 --> 70/100, A2 --> 20/80, A3 --> 10/10, Maximale Bewertung der Kategorie A: 100
   A: min(0.7,0.25,1.0) = 0.25 --> 25/100

Höchste Bewertung

Es wird die höchste Bewertung aller Bewertungsaspekte innerhalb der Bewertungskategorie (nach Normierung) gewählt.

   A1 --> 70/100, A2 --> 20/80, A3 --> 10/10, Maximale Bewertung der Kategorie A: 100
   A: max(0.7,0.25,1.0) = 1.0 --> 100/100

Modus (Modalwert) aller Bewertungen

Es wird die Bewertung (nach Normierung) gewählt, die am häufigsten vorkommt. Diese Methode wird häufig bei nicht-numerischen Bewertungen gewählt. Bei dieser Methode fallen "Ausreißer" (Bewertungen, die stark vom Durchschnitt abweichen) nicht ins Gewicht. Der Wert verliert jedoch seine Bedeutung, sobald es mehr als eine häufig vorkommende Bewertung gibt oder wenn alle Bewertungen verschieden sind.

   A1 --> 70/100, A2 --> 35/50, A3 --> 20/80, A4 --> 10/10, A5 --> 7/10, Maximale Bewertung der Kategorie A: 100
   A: mode(0.7, 0.7, 0.25, 1.0, 0.7) = 0.7 --> 70/100

Natürlich

Das ist die Summe aller Bewertungen innerhalb einer Bewertungskategorie, skaliert mit den relativen Gewichten. Die Maximalbewertung der Bewertungskategorie ergibt sich als Summe der Maximalbewertungen aller zur Kategorie gehörenden Bewertungsaspekte.

   A1: 70/100, A2: 20/80, A3: 10/10, ohne Gewichtung
   A: (70 + 20 + 10)/(100 + 80 + 10) --> 100/190

Hinweis: Skalenwerte werden ignoriert.

Wenn dieser Aggregationstyp verwendet wird, dann kann ein Bewertungsaspekt als Zusatzpunkte innerhalb der Bewertungskategorie zählen. Das bedeutet, dass die Maximalbewertung dieses Bewertungsaspekts nicht in die Maximalbewertung der Bewertungskategorie einfließt, die Bewertung des Aspekts selbst jedoch schon.

Beispiel:

  • Aspekt A1 mit einer Bewertung zwischen 0 und 100
  • Aspekt A2 mit einer Bewertung zwischen 0 und 75
  • Bei A1 ist die Checkbox Zusatzpunkte markiert, bei A2 nicht.
  • Beide Bewertungsaspekte gehören zur Bewertungskategorie A, deren Gesamtbewertung mit dem Aggregationstyp Natürlich berechnet wird.
  • Die Bewertungskategorie A hat eine Bewertung zwischen 0 und 75.
  • Ein/e Teilnehmer/in hat folgende Bewertungen erhalten: A1 - 20, A2 - 70.
  • Dann ergibt sich die zugehörige Gesamtbewertung für Kategorie A wie folgt: 20 + 70 = 90, aber A1 sind Zusatzpunkte, so dass für die Kategorie die Maximalbewertung erreicht wird, also 75 von 75.

Dieser Aggregationstyp funktioniert wie die Summe der Bewertungen, wenn die Checkboxen Gewichtung eingestellt der einzelnen Bewertungsaspekte unmarkiert bleiben. Dann sind die Gewichte rein informativ und repräsentieren den Anteil des Bewertungsaspekts in der Summe. Der Aggregationstyp kann auch wie der Durchschnitt aller Bewertungsaspekte funktionieren, wenn die Checkboxen Gewichtung eingestellt der einzelnen Bewertungsaspekte markiert sind und alle Gewichte gleich groß gewählt werden. Die Bewertungsaspekte können nach wie vor als Zusatzpunkte markiert werden, während die Gewichte zur Berechnung des Durchschnitts verwendet werden, und zur Gesamtbewertung der Bewertungskategorie beitragen.

Verfügbare Optionen

Einstellungen zu verfügbaren Summierungsarten

Welche der o.g. Optionen verfügbar sind und welche Option die Voreinstellung ist, legt die Moodle-Administration auf der Seite Website-Administration (oder im Block Einstellungen > Website-Administration) > Bewertungen > Bewertungskategorie-Einstellungen fest.

Hinweis: Wenn Sie die Zahl der verfügbaren Aggregationstypen reduzieren, erscheinen nur die ausgewählten Optionen auf der Konfigurationsseite einer Bewertungskategorie. Alle bereits bestehenden Berechnungsarten bleiben bestehen, auch wenn der entsprechende Aggregationstyp nachträglich durch die Moodle-Administration deaktiviert wurde.