كل معلم من معلمي آيتاكي لديه تصنيف "نجمة" من 0 إلى 5 نجوم بناء على آراء الطلاب.
إذا لم يترك الطالب تقييمًأ للدرس، فإن تقييم الدرس يكون 5 نجوم بشكل افتراضي.
يستخدم آيتاكي متوسط بايزي لتحديد تقييم المعلم. هذا حساب مختلف عن المتوسط "العادي" أو المتوسط. وهو المتوسط الوزني الذي غالبا ما يستخدم في المواقع التي يتلقى الأفراد فيها تقييمات من الآخرين.
سبب استخدامنا للمتوسط البايزي
المشكلة التي وجدناها هي أن المعلمين الذين انضموا للتو إلى آيتاكي يتأثرون بشكل غير متناسب بالتقييمات من طلابهم في وقت مبكر. التغذية الراجعة من أول بضعة طلاب للمعلم قد لا تمثلهم حقا بشكل جيد.
على سبيل المثال، إذا أعطى الطالب الأول 5 نجوم للمعلمة الجديدة، هل هذا يعني أنها حقا معلمة 5 نجوم؟ أو، إذا لم يحب هذا الطالب الدرس وأعطى نجمة واحدة، إذًا هل هذا ما يجب أن يظهر على ملفها الشخصي؟ هذا ما سيحدث إذا تم حساب التقييمات وفقا للمتوسط الأساسي.
كل مدرس سوف يلتقي حتما بطالب غير سعيد بدرسه. يحدث هذا، ولا يعني هذا بالضرورة أن المعلم أو الطالب سيئ. عندما يدرِّس المعلم 100 درس، حيث حصل 99 درس على تصنيف 5 نجوم، ودرس واحد حصل على تصنيف نجمة واحدة، فإن المتوسط الأساسي على ما يرام. المتوسط الأساسي (4.9+) يدل على أن المعلم يعطي دروسا رائعة.
لكن ماذا يحدث إذا كان طالب المعلم الأول هو الطالب غير سعيد؟ سوف يبدأ متوسط معدل المعلم الأساسي في 1 ثم يرتفع ببطء إلى متوسط طويل الأجل من 4.9+. لسوء الحظ، وجدنا أن هذا المعلم سيواجه صعوبة في الحصول على درس ثان. لن يكون العديد من الطلاب على استعداد لاختيار هذا المعلم، على الرغم من علمنا أن المعلم جيد.
المتوسط البايزي
ما يفعله المتوسط البايزي هو الحد من تأثير القيم المتطرفة عندما يكون هناك بيانات محدودة.
عندما يكون هناك عدد قليل من نقاط البيانات، يخفّض المتوسط البايزي المتوسط الأساسي، بالنسبة لمتوسط جميع المعلمين في آيتاكي. عندما يتلقى المعلم المزيد من التقييمات، هناك ثقة أكبر بأن المتوسط الأساسي للمعلم دقيق. مع مرور الوقت، حيث يكسب المعلم تقييماته الخاصة، يتقارب متوسطه البايزي مع متوسطه الأساسي.
يمكنك التفكير فيه تقريبا بهذه الطريقة:
نقبل المعلمين الذين نعتقد بأنهم سوف يقدمون دروسًا جيدة لطلاب آيتاكي. عندما يكون لدى المعلم عدد قليل من الدروس في آيتاكي، فإن تقييم المعلم يأتي جزئيا من آراء طلابه وجزئيا من متوسط تصنيف جميع المعلمين في آيتاكي معا. عندما "يكسب" المعلم المزيد من التغذية الراجعة الخاصة به، فإن تقييم المعلم يعتمد أكثر وأكثر على التغذية الراجعة الخاصة به وأقل على تقييم المعلمين الآخرين.
في ما يلي بعض الأمثلة على كيفية تغيّر التقييمات بمرور الوقت:
المثال الأول: المعلم "المثالي" باستمرار
Lessons | 1st | 2nd | 3rd | 4th | 5th | 6th | 7th | 8th | 9th | 10th |
Student's rating | 5 | 5 | 5 | 5 | 5 | 5 | 5 | 5 | 5 | 5 |
Rating on teacher profile | 4.9 | 4.9 | 4.9 | 4.9 | 5.0 | 5.0 | 5.0 | 5.0 | 5.0 | 5.0 |
عندما يستمر المعلم بالحصول على 5 نجوم لكل درس، فإن تقييمه يبدأ بالتأثر بمتوسط الموقع، ولكن يزيد تدريجيا لإظهار تقييمات ثابتة من فئة 5 نجوم.
المثال الثاني: المعلم "السيء" باستمرار
Lessons | 1st | 2nd | 3rd | 4th | 5th | 6th | 7th | 8th | 9th | 10th |
Student's rating | 2 | 2 | 2 | 2 | 2 | 2 | 2 | 2 | 2 | 2 |
Rating on teacher profile | 4.4 | 4.1 | 3.8 | 3.6 | 3.5 | 3.3 | 3.2 | 3.1 | 3.0 | 3.0 |
يوازن تأثير متوسط الموقع الدروس القليلة الأولى، ولكن لأن المعلم يستمر بالحصول على تقييم "2"، فإن التقييم ينخفض.
المثال الثالث: المعلم "الذي بدأ بداية سيئة"
Lessons | 1st | 2nd | 3rd | 4th | 5th | 6th | 7th | 8th | 9th | 10th |
Student's rating | 2 | 5 | 5 | 5 | 5 | 5 | 5 | 5 | 5 | 5 |
Rating on teacher profile | 4.4 | 4.5 | 4.6 | 4.6 | 4.7 | 4.7 | 4.7 | 4.7 | 4.8 | 4.8 |
هذا ما يحدث عندما يبدأ معلم آيتاكي بداية سيئة أو يحصل على رأي سيء. دون تطبيق المتوسط البايزي، فإن تقييم المعلم سوف يبدو أسوأ بكثير. ولكن لأن الدروس التي تلت قد نالت تقييمات جيدة، فإن تقييم المعلم ارتفع مرة أخرى إلى 5.
المثال الرابع: المعلم "الذي يتحسّن"
Lessons | 1st | 2nd | 3rd | 4th | 5th | 6th | 7th | 8th | 9th | 10th |
Student's rating | 4 | 4 | 5 | 5 | 5 | 5 | 5 | 5 | 5 | 5 |
Rating on teacher profile | 4.8 | 4.6 | 4.7 | 4.7 | 4.8 | 4.8 | 4.8 | 4.8 | 4.8 | 4.8 |
على غرار المثال الثالث، إذا بدأ المعلم بداية جيدة ولكن قام بتطوير تقييمه أكثر، فإن الدروس العشرة الأولى قد تظهر هكذا.
المراجع:
يمكنك معرفة المزيد عن المتوسطات البايزية في ويكيبيديا:
http://en.wikipedia.org/wiki/Bayesian_average
يحتوي هذا المقال أيضا على تفسير كبير لماذا المتوسطات البايزية هي خيار جيد لتقييمات الانترنت وكيفية حسابها: من المتوسط البايزي وتقييم النجوم
http://fulmicoton.com/posts/bayesian_rating/
التحسينات قادمة
لا يوجد نظام تقييم مثالي، وفريق آيتاكي يفكر في طرق أفضل لإظهار جودة المعلم. إذا كان لديك اقتراحات، اتصل بنا وأعلِمنا!