सबूत की स्थिति
इस पृष्ठ पर मापन निर्माण नहीं रिपोर्ट किया जाता है
यह भविष्य के मूल्यांकन के लिए निर्देश और घोषणाओं को परिभाषित करता है। वर्तमान में कोई टेस्ट डेटासेट, नमूना आकार, मूल्यांकन तिथि, विश्वसनीय अंतराल या मापन निर्माण मूल्य जारी नहीं किया गया है।
मापन सिद्धांत
सटीकता एक एकल समाचार संख्या से अधिक होती है
एक उपयोगी आकलन एक नतीजे उपलब्ध है या नहीं के आधार पर अलग करता है और उस नतीजे की सही होने के बारे में जांच करता है। यह अनिश्चितता को रिकॉर्ड करता है और मान्य खंडों की जांच करता है, जबकि एक एकल समग्र स्कोर में वैरिएशन को छिपा देता है।
स्वतंत्र आकलन
स्वतंत्र रूप से शिक्षण समुदाय से अनुमति प्राप्त मूल्यांकन समुदाय को दर्ज करें।
दस्तावेजी नमूना लेना
चयन, निरस्त करना, डेडुप्लिकेशन, वजन और सैम्पलिंग बायास के संभावना को दर्ज करें।
प्रवाह नियंत्रण
लीकेज कंट्रोल को लिखें और सत्यापित करें कि मूल्यांकन रिकॉर्डों का उपयोग शिक्षण में नहीं हुआ।
प्रस्तावित रिपोर्टिंग समझौता
इस फ्रेमवर्क के द्वारा आवश्यक मापदोतार
प्रत्येक मापदोतार एक अलग सवाल का उत्तर देता है। कोई भी मापदोतार अभी तक प्रकाशित नहीं किया गया है; मान्यता के लिए डेटा सेट का एक तारीख अनुसार स्नैपशॉट, दस्तावेजी नमूना और निरीक्षक की मंजूरी की आवश्यकता है।
ज्ञात शामिलता
उपलब्ध इनपुट के भाग के लिए जिस पर सेवा एक समर्थित निष्कर्ष वापस करती है
ज्ञात तरीके पर सटीकता
समर्थित निष्कर्ष के साथ इनपुट के लिए केवल सही निष्कर्ष मापा जाता है
शामिलता-समायोजित सटीकता
पहचान योग्य परिणामों पर उपलब्धता और सटीकता के संयुक्त दृष्टिकोण।
अज्ञात दर
सेवा जो कोई समर्थित अनुमान नहीं देती है।
अस्पष्ट दर
प्रतिस्पर्धी या पर्याप्त रूप से अलग निर्देशों वाले इनपुट।
समायोजन त्रुटि
पूर्वानुमानित संभावना बैंड और देखे गए परिणाम के बीच अंतर।
डिज़ाइन के आधार पर पुनरावृत्ति संभव है
मूल्यांकन प्रक्रिया
- 1
जनसंख्या को परिभाषित करें
मूल्यांकन से पहले योग्यता, निर्देश, देश के संदर्भ, लिखित व्यवस्था और डुप्लिकेशन नियम सेट करें।
- 2
डेटासेट स्नैपशॉट को ठोस करें
मूल्यांकित डेटासेट को रिकॉर्ड करें और मूल्यांकन रिकॉर्ड को ट्रेनिंग इनपुट से अलग रखें।
- 3
सेगमेंट के आधार पर मापें
नमूना आकार और सभी छह मापदंडों के लिए समग्र और योग्य देश और लिखित व्यवस्था सेगमेंट के लिए रिपोर्ट करें।
- 4
पुनरावृत्ति करें और सारांश जारी करें
दस्तावेज़ के सीमाएँ, कैलिब्रेशन, मूल्यांकन तिथि, संस्करण और परिणामों के साथ निरीक्षक की सहमति के साथ।
सही उपयोग
अनुमान निर्धारण नहीं है
नाम आधारित अनुमान संभाव्य है। यह एक व्यक्ति के लिंग पहचान को स्थापित नहीं कर सकता है और व्यक्ति के बारे में निर्णय लेने के लिए उपयोग नहीं किया जा सकता है।
- एक व्यक्ति पर महत्वपूर्ण फैसले में महसूस होने के लिए 'अनुमान' हथिएफ़ (gender) का استعمال नहीं करें।
- अज़्मब (unknown)और 'अज़्मब' (ambiguous) प्रतिक्रिया संभव होगी, हथिएफ़ (coerce) प्रति-प्रति-प्रति-प्रति-प्रति-प्रति-प्रति-प्रति-प्रति-प्रति-प्रति-प्रति-प्रति-प्रति-प्रति-प्रति-प्रति-प्रति
अज्ञात परिणाम
जब सेवा को समर्थित प्रतिक्रिया प्रदान नहीं करती है, उस स्थिति को परिभाषित करें और अलग-अलग प्रकट करें।
अस्पष्ट परिणाम
प्रतिस्पर्धी या कम-विश्वसनीय प्रतिक्रियाओं को परिभाषित करें, बजाय एक महत्वपूर्ण सफलता प्रतिक्रिया में मजबूरी से।
सेगमेंट विचलन
समुच्चय में प्रदर्शन मुख्य होगा, होगा, 100% 100% 100% 100% 100% 100% 100% 100% 100% 100% 100% 100% 100% 100% 100%
Calibration
प्रत्येक सही समूह में पैदा हुए पैदा हुए प्रतिक्रिया पटलों के साथ-साथ मौजूदा प्रतिक्रियाओं के मौजूदगी के मुख्य होने पर जाँचें।