Curva dei voti
Porti una classe alla media che preferisce: se quattro voti grezzi hanno media 65 e il suo obiettivo è 80, ogni voto viene moltiplicato per 80 su 65 e la classifica non cambia. La radice quadrata, invece, favorisce i voti bassi. Gratis nel suo browser.
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Esempio risolto
- Punteggi
- 50, 60, 70, 80
- Media obiettivo
- 80
- Quantità
- 4
- Media grezza
- 65
- Fattore di scala
- 1,2307692308
- Media ridimensionata
- 80
Una curva dei voti è un aggiustamento pubblicato che prende ogni punteggio grezzo di un esame in una sezione e solleva o comprime l’insieme perché la media della classe coincida con l’obiettivo scelto dal docente. Si ricorre a una curva quando la prova è risultata più difficile del previsto, quando due sezioni devono condividere una media confrontabile, o quando il dipartimento chiede una media dichiarata senza riscrivere gli item. Questo calcolatore accetta un elenco di punteggi grezzi non negativi, una media obiettivo e un metodo di scala lineare o a radice quadrata. La scala lineare moltiplica ogni marca grezza per il rapporto fra la media obiettivo e la media attuale, così l’ordine relativo resta e la nuova media cade esattamente sull’obiettivo. La scala a radice prende prima la radice di ogni marca — il che alza di più i voti bassi rispetto a quelli alti — poi riscala i valori trasformati perché l’insieme raggiunga ancora la stessa media obiettivo.
Scala lineare contro scala a radice quadrata verso una media obiettivo
Una curva d’aula non è una lettera su una campana e non è il riscalamento di un solo voto a un massimo diverso. È una mappa dell’intero elenco di marche grezze su un elenco nuovo la cui media uguaglia un numero che Lei pubblica nel programma o nella nota di dipartimento. La scala lineare è il moltiplicatore trasparente: calcoli la media grezza attuale, divida la media obiettivo per quella media e moltiplichi ogni punteggio dello studente per quel fattore unico.
L’ordine di rango non cambia, i rapporti fra studenti non cambiano e la nuova media di classe uguaglia l’obiettivo (salvo l’arrotondamento usuale in virgola mobile). Esempio: le quattro marche cinquanta, sessanta, settanta e ottanta hanno media sessantacinque; una media obiettivo di ottanta applica il fattore ottanta su sessantacinque, così ogni voto sale nella stessa proporzione e la media curvata è ottanta. La scala a radice quadrata è l’alternativa concava quando l’esame ha punito la fascia bassa.
Sostituisca prima ogni marca grezza x con la radice quadrata di x, il che alza un quaranta più, in relativo, di un novanta. Esempio: le tre marche trentasei, sessantaquattro e cento hanno radici sei, otto e dieci, di media otto; un obiettivo di ottanta usa un fattore di dieci e restituisce sessanta, ottanta e cento. Entrambi i metodi falliscono in modo chiuso se un punteggio grezzo è negativo, perché una penalità con segno non è un voto su cui queste due mappe pubblicate siano definite.
Falliscono anche quando tutti i punteggi sono zero e l’obiettivo è positivo: non esiste un fattore finito che trasformi un elenco nullo in una media positiva. Quando l’elenco è tutto zeri e l’obiettivo è zero, il calcolatore restituisce zeri con fattore uno. Scelga il lineare se desidera un rialzo proporzionale che uno studente possa verificare con una calcolatrice; scelga la radice se vuole un sollievo extra in basso restando fedele a una media di classe dichiarata.
Dove un calcolatore di curva dei voti merita il posto
Docenti e responsabili di dipartimento hanno bisogno di una mappa documentata da un elenco pubblicato più una media obiettivo annunciata a un elenco di voti aggiustati, perché il registro, il portale delle famiglie e la spiegazione in ricevimento non si contraddicano. Una curva lineare è la conversazione che Lei può mostrare alla lavagna: ogni studente è moltiplicato per lo stesso fattore e chiunque abbia una calcolatrice verifica la nuova marca del vicino.
Una curva a radice è la conversazione dopo un parziale brutale: i voti bassi si muovono di più, la cima della fascia non può saltare oltre un obiettivo ben scelto, e la media di classe è un numero che Lei ha dichiarato in anticipo invece di una sorpresa dopo bonus improvvisati. I plugin LMS e gli script di segreteria possono chiamare lo stesso contratto invece che ogni docente conservi un foglio privato con una formula diversa.
Questo strumento non sostituisce l’assegnazione di lettere da uno z-score normale (è un’altra ricerca e un altro calcolatore) e non è un convertitore che porti un voto da un massimo vecchio a uno nuovo. Una convalida fallita non consuma saldo.
Casi d'uso
Alzare un esame difficile fino a una media di classe pubblicata
Incolli i punteggi grezzi della sezione, imposti la media obiettivo del programma e applichi la scala lineare così ogni studente è moltiplicato per lo stesso fattore documentato.
Sollievo a radice quadrata dopo un parziale brutale
Usi la scala a radice quando i voti bassi necessitano di una spinta extra e, ciononostante, faccia atterrare la media di classe sulla media obiettivo chiesta dal dipartimento.
Allineare due sezioni sulla stessa media
Curvi ciascun elenco in modo indipendente verso la stessa media obiettivo perché sezioni parallele dichiarino medie confrontabili senza riscrivere l’esame.
Domande frequenti
Come funziona la curva dei voti lineare?
Ordine e rapporti restano gli stessi e la nuova media di classe uguaglia l’obiettivo.
Che accade se un punteggio grezzo è negativo?
Un punteggio grezzo negativo non è un voto su cui queste due mappe siano definite, e il fallimento non viene addebitato.
È la stessa cosa di una lettera sulla curva di Gauss?
No. Una lettera sulla curva di Gauss assegna A–F da un voto, una media di classe e una deviazione standard. Questo calcolatore restituisce un punteggio numerico aggiustato per ogni studente dell’elenco.
Quando conviene la radice quadrata invece della scala lineare?
Quando la prova ha penalizzato soprattutto la parte bassa della classe. La radice quadrata alza un voto basso più di uno alto, poi l'insieme viene riscalato perché la media della classe resti sul suo obiettivo.
Perché non si può curvare una classe con tutti i voti a zero?
Perché nessun moltiplicatore trasforma una media nulla in un obiettivo positivo. Se tutti i voti sono zero e la media desiderata è più alta, non esiste un fattore finito e il calcolo si ferma invece di inventare un risultato.
Strumenti correlati
Per sviluppatori — accesso via API
Tutto quello che vedi in questa pagina è disponibile anche via API. Questa sezione è per i team che vogliono integrarlo nei propri sistemi; chi non ne ha bisogno può semplicemente usare lo strumento qui sopra.
Endpoint
Autenticazione con Bearer token: un POST mette in coda l'attività e il risultato arriva via webhook o link firmato.
Chiamala dal tuo stack
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-H "Authorization: Bearer $KIT_KEY" \
-H "Content-Type: application/json" \
-d '{"scores":[50,60,70,80],"target_mean":80}'const res = await fetch("https://api.kit.forhosting.com/edu/grade-curve", {
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$res = file_get_contents("https://api.kit.forhosting.com/edu/grade-curve", false, stream_context_create([
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$task = json_decode($res, true);body := bytes.NewBufferString(`{"scores":[50,60,70,80],"target_mean":80}`)
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req.Header.Set("Content-Type", "application/json")
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60,
70,
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],
"target_mean": 80
}Esempio di risposta
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"type": "edu.grade_curve",
"status": "queued",
"_links": {
"result": "/tasks/tsk_…/result"
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}L'API è asincrona: ricevi subito un task_id e puoi fare polling fino a 1 richiesta al secondo.
Prezzi
Prezzo pubblicato, senza token né crediti. Se l'attività fallisce, non paghi.
Limiti
max_n | 1000 |
max_abs | 1000000 |
Errori
| HTTP | Codice | Significato |
|---|---|---|
401 | unauthorized | Chiave API mancante o non valida: controlla l'header Authorization. |
402 | insufficient_balance | Credito esaurito: ricarica per continuare a eseguire attività. |
404 | unknown_type | Tipo di attività sconosciuto: controlla il campo type della richiesta. |
429 | rate_limited | Troppe richieste in poco tempo: rallenta e riprova tra qualche secondo. |
Note tecniche
I punteggi grezzi negativi sono rifiutati come invalid_input anziché essere tagliati in silenzio. La stessa aritmetica pura alimenta lo strumento gratuito del browser e il percorso API: senza rete, senza casualità e senza token di modello.
Scala lineare contro scala a radice quadrata verso una media obiettivo
Applichi poi un altro moltiplicatore per stirare la media dei valori trasformati fino alla media obiettivo: curved_i è la radice di raw_i per la media obiettivo divisa per la media di tutte le radici.
Contratto di ingresso, campi di risposta e convalida
Ogni punteggio e l’obiettivo devono essere un decimale finito (segno facoltativo e notazione scientifica ammessi). I campi facoltativi si omettono anziché null. Abbini l’elenco curvato alla propria tabella di lettere se ancora assegna da A a F dopo la curva; questo estremo non inventa fasce di lettera, non scarta il voto più basso e non taglia i risultati a cento, salvo che obiettivo ed elenco vivano già su quella scala. Invii con POST un corpo JSON con due campi obbligatori e un method facoltativo. scores è l’elenco: una matrice non vuota di numeri finiti non negativi, oppure una stringa di quegli stessi numeri separati da virgole o spazi quando un modulo invia testo semplice. Gli alias sono raw_scores, raw, marks e grades. target_mean è la media di classe desiderata dopo la curva, un numero finito non negativo sulla stessa scala dei punteggi; gli alias sono target, desired_mean, curve_mean e mean. method vale linear o square_root e di predefinito è linear; gli alias sono curve, scaling e mode. Booleani, oggetti, token vuoti, Infinity e NaN falliscono con invalid_input perché una cella cattiva non diventi mai uno zero silenzioso. Una voce negativa in scores fallisce con un messaggio che i punteggi grezzi non possono essere negativi, indicando l’indice; un target_mean negativo fallisce su quel campo. Il motore impone un massimo rigido di mille marche nell’elenco e un tetto di magnitudine per valore, così memoria e latenza restano in un bilancio prevedibile sul percorso gratuito del browser e sul Worker. Se mancano scores, l’elenco è vuoto, supera la lunghezza pubblicata o manca target_mean, l’attività fallisce con invalid_input e non viene addebitata. In caso di successo il corpo restituisce method, count come lunghezza dell’elenco, raw_mean, target_mean, lo scale_factor applicato dopo ogni trasformata di radice, curved_mean (che coincide con l’obiettivo per ogni media di trasformata non nulla valida), le raw_scores ripetute, la matrice parallela curved_scores nello stesso ordine degli studenti, una stringa formula breve e un message di una riga per l’interfaccia.
Dove un calcolatore di curva dei voti merita il posto
Poiché l’implementazione è parse di livello A, ogni chiamata corretta costa la tariffa base pubblicata $0.002 senza token di modello e senza rete in uscita. Tenga i carichi piccoli, fissi curved_scores insieme a raw_mean e scale_factor nei test, e ottiene curve di classe riproducibili per plugin del registro, allineamento fra sezioni e politiche di recupero pubblicate, senza erigere una pila statistica propria.
Domande tecniche
In che cosa la scala a radice differisce da quella lineare?
La scala a radice sostituisce prima ogni marca grezza x con √x, il che alza di più i voti bassi rispetto a quelli alti, poi moltiplica per target_mean / mean(√raw) perché la media curvata uguagli ancora l’obiettivo.
Quanto costa il calcolatore di curva dei voti?
Lo strumento del browser è gratuito. Le richieste API usano il saldo prepagato KIT a $0.002 per chiamata corretta; un ingresso non valido non viene addebitato.