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MOOC中基于二分图推荐的同伴互评系统优化_何升
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3秒自动关闭窗口蓝鸽互评作业答案
. They were given nothing, other than dry breadand water for their supper
&(除了干面包和水作晚餐外).2Mike can&t have found his bicycle(迈克一定还没有找回他的自行车)3. He may have left for England.(他可能离开去英格兰了。)4You can discount whatever Jack told you (杰克说的一切你都不必当真):5. I don&t see the necessity to justify my conduct to you(向你解释我的行为). that we remain true to our political ideals&&&&&& (我们抱有政治理想).7. Later, at home, Betty would accuse him of being a coward&(贝蒂就数落他是一个懦夫).college is at best a social center大学了不起是一个社交中心he ran the risk of losing his own life他冒着自己丧生的危险Not all Americans worship sports并非所有的美国人都崇拜运动two hours in advance提前两小时).he decided to quit his job他决定辞职will lose faith in the bank将对这家银行失去信心make up a good excuse for being so late为迟到这么长时间编个恰当&&& 的理由).gets increasingly short-tempered越来越容易发火)he got the upper hand他占了上风)had been subject to unfair treatment都受到了不公正的对待might have chosen anyone for the job也许可以选择其他任何人做这个工作don&t feel like doing anything什么都不想做) tonight.found in him a man of music talent发现他是一个有音乐天赋的人).Their car broke down halfway for no reason不知为什么他们的汽车在半路坏掉了The man living on welfare began to build up his own market这个靠救济过日子的人开始&&& 慢慢地建立起自己的市场These workers regret yielding to the manage-ment&s advice and going back to work. 这些工人后悔当时接受管理部门的意见重新回去工作there was no sign of human beings living there没有人类生活的迹象).at yesterday&s concert one of the violinists was out of tune在昨晚的音乐&& 会上，其中一位小提琴手走调了). These instruments should be switched on and checked应该打开并检查这些仪器but I&m slowly catching up我正慢慢赶上the mayor has decided to look into the affair in person市长决定亲自出马调查这件事).The official got involved in a scandal那位官员卷入了一场丑闻You only need to fill out a form to get your membership你只需填写一张表格就可取得会员资格how many students have signed up for the course有多少学生报名修这门课吗
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品评校花校草，体验校园广场搜索结果部分由计组第3周互评作业1
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没有更多推荐了，对酒当歌，人生几何？青青子衿，悠悠我心。
基于作业互评的新式评分方案（学生，教师可参考）
这是我在CSDN上写下的第一篇博客，感觉还是非常有纪念意义的。初来乍到，写不出什么很有深度或者非常专业的内容，所以一开始会先写写基于我学习过程的思考和心得体会，若能博得阅读人会心一笑，我便会非常幸运了。由于对Markdown语法还不熟悉，所以如果有什么格式上的疏漏之处，还请诸位多多海涵。
大家知道，作业互评是一种本科生中小课教学的常见评分方案，即指教师为了让学生们对问题有更多的思考并从各自作业/项目实践中相互学习而采取的学生之间交叉评价作业的方案。那么，教师得到学生的作业互评分数数据后，又该如何给每一个学生定制一个合适的成绩呢（采用什么样的算法去确定每一次作业的最终得分更好）？每一个学生的评分又都能够反映什么呢（是否每一个数据都有意义，不可或缺）？
已知的解决方案
一种常见的思路是利用各次作业相互独立这一特点来打分：
1.对针对同一同学的所有评分者分数取平均值。
——这一方案保留了所有信息量，在生活中也非常常见，比如班级考试统计平均分来衡量一个班级的学习实力或者是用某个省市的平均收入水平来反映当地的繁荣程度。但是众所周知的是，这一将全部数据代入的算术平均有可能被极端情况所影响，比如对于0、4、4、5、5这5个数据，其算术均值为3.8，居然低于全部数据中的4/5的数据可见其极端值0对结果影响之大（这里有点啰嗦，请大家原谅，我只是按着思路一步一步来写）。因此有时会采用下面这一方案。
2.对针对同一同学的所有评分者分数去掉（1个）最高分及最低分再取平均值。
——这一方案有可能避免因极端值造成的大的偏差（但其实也不一定：当数据量非常大时，极端值很可能不是1个而是一部分），在体育赛事中打分基本是以此为原则以保证对参赛选手的公允性。
3.对针对同一同学的所有评分者分数剔除全部极端值后再取算术平均。
——这一方案在物理学和统计学里经常使用，因为实验总是存在各种各样的误差（理论上无法取得真值），某些情况下数据甚至有很大偏差以至于不具有参考价值。为了计算结果尽量精确，我们剔除掉那些带来“很大”误差的数据，一般称之为“3σ原则”。
——假设数据服从正态分布，且其均值为u，则：
数值分布在（μ-3σ,μ+3σ)中的概率为f(μ-3σ)-f(μ+3σ)=99.74%
不在区间（μ-3σ,μ+3σ)中的数据均可认为为异常数据，从中剔除。
——在作业互评这一实际案例中，我们注意到：这一方案并不合适，因为第一，与实验不同，每一个同学的打分都基于一定的规则和自己的判断，不能随意当做误差处理；第二，评分数据未必符合正态分布，很可能更像莱斯分布（分数会集中在某一端）。
4.采用所有评分中的中位数作为最后得分。
——在估计一个城市/阶层的大致富裕程度时，中位数往往比平均数更能反映真实，因为现实世界的2/8定律是，极少数的人掌握着极大多数人的财富（比尔盖茨走进了一间有三十名工人的酒吧，酒吧里出来了一个工人，这些工人的平均收入瞬间飙升至好几千万美元，中位数则不会如此怪异）。但仔细想想，只使用中位数作为估算总觉得少了点什么，毕竟只是拿全部数据的其中一个去盖棺定论，颇有以偏概全之嫌。
以上2、3、4方案有一个共同的问题，即对某些甚至是绝大多数数据采取忽略的处理手段来给出最终得分。这是应该允许的吗？我们先来考虑一个问题，在这样的评分体系中，真的有异常数据、误差数据吗？评价/评分本就是包含了一定主观性的东西，得分有所波动很正常，那么1分和5分出现在同一个同学的作业中，是不是有什么不对劲的地方呢？1分就不对或者5分就不对了吗？恐怕并非如此，1分和5分的评分者想来也都有各自的理由。在“数据科学”中，一个很基本的观点是，用全部数据而不要用部分数据，因为会遗漏信息甚至是重要信息。以下方案5采以内含方案1的思想处理了这一问题：
5.采用（基本分+亮点分）的方式。
说明：这是一种借鉴自学校对优秀学生评定奖学金时所采取的方法。大致公式为final_score = average_score*q1+highlight*q2,其中q1,q2（由教师指定）分别代表算术平均分和亮点分在最终得分中所占的比重。
——此方案的关键在于，亮点分该如何定义，又该如何评价？我们知道，一个人的所有评分数据可能会遵循某些特征，我们可以利用感兴趣的特征来界定亮点分。比如，高分段比重、最高得分、最高分频次······
但是不知大家注意到没有，以上5种方案其实都只是变着花样在被评分者身上下功夫而已而对于评分者，则都是一视同仁的。评分者该不该一视同仁呢？
考虑这样的实际环境，在评价一场比赛时，评委嘉宾比大众评委更有话语权，也就是说在评分中他的评分拥有更高的权重。这似乎是一条良好的解决之道。可是我们怎么知道所有评分者中谁拥有“评委嘉宾”的潜力呢？
以下内容便是对问题的思考与解决过程：
首先做出假设如下：那些在以往中得分较高的被评分者对问题分析地更为透彻全面，在给其他人评分时有更高的参考价值。
以下是对算法的描述：
可以知道，这是一个动态的算法，每个人的评分权重依照自己的历史累计得分而变化。这个算法/方法有两个显著特点：
第一，具有累积优势：比如，一个同学在前面k（k值较大）次得分情况良好，后面第k+1次发挥失常，得分不一定高，但是评分权重可能变化不会太多；
第二，不具有唯一结果。我们假设总共有a次作业，就会出现a！种作业顺序的排列。而对于教师而言，这a次作业他可能不是收一次评价一次，而是收完所有作业再利用以上方案去评分（即是说，他可以从第1次开始，也可以从第a次开始，或者是中间任何一次作为开始来评分），这就导致了结果的不唯一。与Stable Matching（下一次的博客内容）相比，这样的算法显然太不完美。我们感兴趣的地方是，按照不同顺序，每一位同学的最好和最坏情况得分差△有多大，最坏情形下的△又是多大（有兴趣的同志可以研究一下哦，我还没解出来）？
究其目的，我们给教师设计不同的统筹方案，是为了给学生一个更合理的分数。何谓合理的分数？即最能反映作业真实水平的评分。以上第二种思路的方案通过提高得分较高者的评分权重，使评价质量升高，从而能较好解决“评价合理化”这一问题。
手艺不精，文章中必有疏漏之处，还请大家见谅。
如果对这篇文章有什么思考，欢迎大家指点于我。
小弟在此谢过。
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