Resumen

La calificación es el proceso de interpretar la competencia de aprendizaje para informar a los estudiantes e instructores sobre los niveles actuales de habilidad de aprendizaje y la mejora necesaria. Para la calificación referida a la norma, los instructores utilizan un método estadístico convencionalmente, la puntuación. Es difícil para dicho método lograr una discriminación de calificaciones explicativa para resolver disputas entre estudiantes e instructores. Para resolver esta dificultad, este documento propone un algoritmo simple y eficiente para la calificación referida a la norma explicativa. Además, el auge de la inteligencia artificial en la actualidad hace que las técnicas de aprendizaje automático sean atractivas para la calificación referida a la norma en general. Este documento también investiga dos métodos de agrupamiento populares, K-means y agrupamiento alrededor de medoides. El experimento se basó en conjuntos de datos de diversas distribuciones de puntuaciones y una métrica, a saber, el índice Davies-Bouldin. La evaluación comparativa revela que nuestro algoritmo en general

• Materias:Anillos Modelos dinámicos Teoría de grupos Variedades de curvas Ecuación diferencial
• Subjects:Rings Dynamic models Group theory Varieties of curves Differential Equation
• Palabras claves:Calificación; Calificación normativa; Algoritmo; Inteligencia artificial; Técnicas de aprendizaje automático; Métodos de agrupamiento
• Keywords:Grading; Norm-referenced grading; Algorithm; Artificial intelligence; Machine learning techniques; Clustering methods