スコア正規化

スマートアセスメントエンジン正規化では、実際のスコアを標準化されたスケール (通常は 0 〜 100) にマッピングし、統一された評価フレームワークを実現します。

正規化アプローチの概要

スマートアセスメントエンジンでは、正規化は個々のアセスメントスコアを共通のスケールに調整し、さまざまなアセスメント間で比較できるようにします。アセスメントスコアの正規化は、高いスコアが望ましい値の最大化と、低いスコアが望ましい値の最小化の 2 つのアプローチで実現できます。

値を最大化するには	値が大きいほど値が大きいほど、値を最大化します。正規化されたスコアを取得するには、次の式が使用されます。 正規化されたスコア (高) = ((生スコア - 最小スコア) / (最大スコア - 最小スコア)) * (スケールファクター最大値 - スケールファクター最小) + スケールファクター最小値
値を最小化するには	値が小さいほど良い場合は、値を最小化します。正規化されたスコアを取得するには、次の式が使用されます。 正規化されたスコア (高) = (1 - (生スコア - 最小スコア) / (最大スコア - 最小スコア)) * (スケールファクター最大値 - スケールファクター最小値) + スケールファクター最小値

ここでは、

• 暫定スコア = 計算された実際のスコア
• 最小スコア = 現在のスケールの最小値。
• 最大スコア = 現在のスケールの最大値。
• 尺度値の最大値 = ターゲットスケールの最小値。
• 尺度値の最小値 = ターゲットスケールの最大値。
• スケール定義 = スコア付けの方向を指定します。スコアが高いほど「高」、スコアが低いほど「低」です。
• 相対スケーリング = 有効にすると、正規化されたスコアが最大値を基準にして計算されます。

注:

このアプローチは、線形正規化戦略が使用されている場合にのみ適用できます。別の戦略が選択されている場合、式は異なる場合があります。