教师的评分系统是如何计算的?

每一位教师都有一个以学生评价为基础,从0到5的评分系统, 以“星型”标志显示。

italki 使用一个叫“贝叶斯平均法”的方式来给教师评分。这会让一些期望按平均值来计算评分的教师感到一些困惑。

问题

     我们意识到的问题有,加入italki的教师的评分会不成比例地被早期的学生所影响。

     例如,如果一个新的学生给出一个5星的评分,那么这说明该教师就是一个5星的教师吗?或者,该学生对课时不满意并给出了一个1星的评价,这不说明该教师有那么差。如果按照学生评分的平均值来计算,以上情况就有可能发生。

 

     每个教师都不可避免会遇到一些对课时不满意的学生。出现这种情况并不说明学生或者教师不好。当一位教师教授了100个课时,其中的99个都是5星评分,只有一个课时得到了一个1星的评分,平均评分会得到4.9,所以看起来并没有问题,还是能证明该教师的授课很不错。

     但是,如果该教师的第一个学生不满意?那么该教师的平均评分将会从1开始然后慢慢地经过很长一段时间升到4.9。所以若以这种方式评分那么教师会很难到得到新的学生,尽管这位教师是个很不错的教师。

贝叶斯平均法

“贝叶斯平均法”的做法是,当数据有限时,减去极端值。

     当没有足够数据时,该方法会暂时忽略平均值,并按照大多数italki教师的评分来计算,当该教师慢慢得到更多评分时,平均值便约准确。总的来说,“贝叶斯平均法”在计算时包括了教师的平均评分值。

您可以这样设想:

     如果该教师在italki完成了40个课时,40%的评分来自教师的平均值,另外60%来自网站平均值。

     如果该教师在italki完成了100个课时,100%的教师评分来自平均值,0%来自网站平均值。

参考:

更多资料请点此查看: Bayesian Averages on Wikipedia:

http://en.wikipedia.org/wiki/Bayesian_average

该文章很好地解释了“贝叶斯平均法” 是如何工作的: Of Bayesian Average and Star Ratings

http://fulmicoton.com/posts/bayesian_rating/

 

更好的方法即将实行

没有一种系统是完美的,italki团队正在思考更好的方法,如果您有建议,请随时与我们联系

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