2. BackgroundThe main characteristi

2. Background
The main characteristic of evaluation related to student performance is that the
evaluation tasks require consideration of evidence collected via several modes of
assessment such as practicals, examinations and observations. Such evaluation usually
3
involves awarding scores as numerical values and grades that may often be expressed in
linguistic terms such as good, bad, satisfactory, excellent, etc. These linguistic terms carry
imprecision that may arise from different human interpretations and from different means
of implementing the evaluation.
The use of linguistic terms in assessing performance has been the main reason for
researchers applying fuzzy techniques to student performance evaluation. It has been
argued that one of most appropriate ways of handling multiple variables that contain
imprecise data is to use fuzzy logic reasoning which reflects the way of human-thinking.
For example, in , Biswas (1995) states that the reasons behind the use of a fuzzy approach
in their work are that an educational grading system usually involves a substantial
amounts of vagueness and fuzzy theory can provide a possible model of subjective
judgements. Also, in , Fourali (1994) states that the reason for adopting a fuzzy approach
is that academic competence is a fuzzy concept and a decision on evidence is fuzzy
because different assessors may have different standards. In , Law (1996) reinforces such
views in supporting the use of fuzzy techniques for student performance evaluation by
giving a list of reasons: a) Scores/marks given by teachers for student performance are
not very precise, b) examinations consist of vague data, and c) a common method of
grading students is the use of linguistic variables.
The development of fuzzy approaches for evaluation of student performance involves
three important tasks: fuzzification, inference and defuzzification. In general, student
scores or marks (crisp values) have to be transformed into fuzzy input values before
aggregation can be done using a fuzzy inference mechanism. Fuzzy values can also be
obtained directly from domain experts, avoiding the need for fuzzification in this case.
The outputs of fuzzy inference are typically also in terms of fuzzy values, representing a
student's performance. These fuzzy values need to be transformed again into crisp values
in order to produce an output, often a percentage mark, that can be easily understood by
the user. The returned fuzzy values may also be used directly to describe the levels of
performance .
To put present development in context and facilitate comparisons to be presented later,
the remaining of this section reviews three existing approaches which have been used for
evaluation of student performance, namely Biswas' Approach, Law's Approach, and Chen
4
and Lee's Approach. For the purpose of simplicity, without losing generality, all the three
methods will be explained with their application to perform evaluation of different scores
obtained from several questions, Qi.

Kết quả (Việt) 1:

2. nềnCác đặc điểm chính của đánh giá liên quan đến hiệu suất học sinh là có cácđánh giá công việc đòi hỏi phải xem xét các chứng cứ thu thập được thông qua nhiều phương thứcđánh giá như practicals, kỳ thi và quan sát. Đánh giá thông thường3liên quan đến việc trao giải thưởng điểm như là giá trị số và các lớp thường có thể được bày tỏ trongCác thuật ngữ ngôn ngữ như tốt, xấu, khả quan, tuyệt vời, vv. Mang theo những điều khoản về ngôn ngữkhông chính xác mà có thể phát sinh từ giải thích khác nhau của con người và phương tiện khác nhauthực hiện việc thẩm định.Sử dụng các thuật ngữ ngôn ngữ trong việc đánh giá hiệu suất đã là lý do chínhCác nhà nghiên cứu áp dụng kỹ thuật mờ để đánh giá hiệu suất cho sinh viên. Nó đãlập luận rằng một cách thích hợp nhất xử lý nhiều biến có chứadữ liệu không chính xác là sử dụng logic mờ lý luận phản ánh cách tư duy của con người.Ví dụ:, Biswas (1995) phát biểu rằng những lý do đằng sau việc sử dụng một cách tiếp cận mờtrong công việc của họ là một hệ thống phân loại giáo dục thường bao gồm đáng kể mộtsố lượng vagueness và mờ lý thuyết có thể cung cấp một mô hình có thể chủ quanphán đoán. Ngoài ra, trong, Fourali (1994) tiểu bang đó là lý do cho việc áp dụng một cách tiếp cận mờlà năng lực học tập là một khái niệm mờ và mờ là một quyết định về chứng cứvì thẩm khác nhau có thể có tiêu chuẩn khác nhau. Trong, luật (1996) cốt thép như vậylượt xem trong việc hỗ trợ việc sử dụng các kỹ thuật mờ cho sinh viên đánh giá hiệu suất củađưa ra một danh sách các lý do: một) điểm/nhãn hiệu được đưa ra bởi giáo viên cho học sinh thực hiệnkhông phải là rất chính xác, b) kỳ thi bao gồm dữ liệu mơ hồ, và c) phương thức phổ biếnchấm điểm học sinh là việc sử dụng ngôn ngữ biến.Liên quan đến sự phát triển của phương pháp tiếp cận mờ để đánh giá hiệu suất học sinhba nhiệm vụ quan trọng: fuzzification, suy luận và defuzzification. Trong tổng hợp, sinh viênđiểm số hay dấu (giá trị sắc nét) phải được chuyển vào mờ các giá trị đầu vào trước khitập hợp có thể được thực hiện bằng cách sử dụng một cơ chế mờ suy luận. Mờ giá trị cũng có thểLấy trực tiếp từ các chuyên gia tên miền, tránh sự cần thiết cho fuzzification trong trường hợp này.Kết quả đầu ra mờ suy luận thông thường cũng về mặt giá trị mờ, đại diện cho mộthiệu suất của học sinh. Những giá trị này mờ cần phải được chuyển một lần nữa vào sắc nét các giá trịđể sản xuất một sản lượng, thường có một nhãn hiệu tỷ lệ phần trăm, trong đó có thể dễ dàng hiểu bởingười sử dụng. Các giá trị trả lại mờ cũng có thể được sử dụng trực tiếp để mô tả các đơn vịhiệu suất.Để đặt mặt phát triển trong bối cảnh và tạo điều kiện cho so sánh được trình bày sau,phần còn lại của phần này giá ba cách tiếp cận hiện có đã được sử dụng chođánh giá về hiệu suất học sinh, cụ thể là Biswas' cách tiếp cận, luật của phương pháp tiếp cận và Chen4và phương pháp tiếp cận của Lee. Với mục đích đơn giản, mà không làm mất quát, cả baphương pháp này sẽ được giải thích với các ứng dụng của họ để thực hiện đánh giá khác nhau điểmthu được từ một số câu hỏi, Tề.

Kết quả (Việt) 2:

2. Bối cảnh
Các đặc điểm chính của đánh giá liên quan đến kết quả học tập là
nhiệm vụ đánh giá yêu cầu xem xét các bằng chứng thu thập được thông qua một số phương thức
đánh giá như thực hành, kiểm tra và quan sát. Đánh giá như vậy thường
3
liên quan đến việc trao giải thưởng điểm như giá trị số và lớp thường có thể được thể hiện trong
thuật ngữ ngôn ngữ học như tốt, xấu, đạt yêu cầu, xuất sắc, vv Những thuật ngữ ngôn ngữ mang
tính mơ hồ có thể phát sinh từ giải thích con người khác nhau và từ các phương tiện khác nhau
thực hiện đánh giá.
việc sử dụng thuật ngữ ngôn ngữ học trong hoạt động đánh giá đã được lý do chính để
các nhà nghiên cứu áp dụng các kỹ thuật mờ để đánh giá kết quả học tập. Nó đã được
lập luận rằng một trong những cách thích hợp nhất của xử lý nhiều biến chứa
dữ liệu không chính xác là sử dụng lý luận logic mờ trong đó phản ánh cách thức con người suy nghĩ.
Ví dụ, trong, Biswas (1995) cho rằng lý do đằng sau việc sử dụng một cách tiếp cận mờ
trong công việc của họ là có một hệ thống phân loại giáo dục thường liên quan đến một trọng
lượng không rõ ràng và thuyết mờ có thể cung cấp một mô hình có thể có của chủ quan
án. Ngoài ra, trong, Fourali (1994) cho rằng lý do cho việc áp dụng một cách tiếp cận mờ
là năng lực học thuật là một khái niệm mờ và ra quyết định về bằng chứng là mờ
vì giám định khác nhau có thể có những tiêu chuẩn khác nhau. Trong Luật (1996) củng cố như
quan điểm trong việc hỗ trợ việc sử dụng các kỹ thuật mờ để đánh giá kết quả học tập bằng cách
đưa ra một danh sách các lý do: a) Điểm / điểm chấm của giáo viên cho hiệu năng của học sinh là
không chính xác lắm, b) Việc kiểm tra bao gồm các dữ liệu mơ hồ và c) một phương pháp phổ biến của
phân loại học sinh là việc sử dụng các biến ngôn ngữ.
sự phát triển của phương pháp tiếp cận mờ để đánh giá kết quả học tập bao gồm
ba nhiệm vụ quan trọng: fuzzification, suy luận và defuzzification. Nói chung, sinh viên
điểm số hoặc dấu (giá trị sắc nét) phải được chuyển đổi thành các giá trị đầu vào mờ trước khi
tập hợp có thể được thực hiện bằng cách sử dụng cơ chế suy luận mờ. Giá trị mờ cũng có thể được
lấy trực tiếp từ các chuyên gia tên miền, tránh sự cần thiết cho fuzzification trong trường hợp này.
Các kết quả của suy luận mờ thường còn về các giá trị mờ, đại diện cho một
hiệu suất của học sinh. Những giá trị mờ cần phải được chuyển đổi trở lại thành những giá trị rõ nét
để sản xuất ra một sản lượng, thường là một dấu phần trăm, có thể dễ dàng hiểu được bởi
người sử dụng. Các giá trị mờ trở lại cũng có thể được sử dụng trực tiếp để mô tả mức độ
hiệu suất.
Để đưa phát triển hiện nay trong bối cảnh và tạo điều kiện so sánh được trình bày sau,
còn lại của phần này đánh giá ba cách tiếp cận hiện đã được sử dụng để
đánh giá kết quả học tập, cụ thể là Biswas "Phương pháp tiếp cận, phương pháp tiếp cận của Law, và Chen
4
và cách tiếp cận của Lee. Đối với mục đích của sự đơn giản, mà không làm mất tính tổng quát, tất cả ba
phương pháp này sẽ được giải thích với các ứng dụng của họ để thực hiện đánh giá các điểm khác nhau
thu được từ một số câu hỏi, Qi.