Voto ponderato su totale

Inserisca ogni categoria con i punti ottenuti, i punti possibili e il peso, poi imposti out_of (ad esempio 20 per un classico voto su 20). Il motore normalizza ogni riga in un rapporto, ne fa la media ponderata, moltiplica per il Suo totale e restituisce mark, mark_display e il dettaglio per categoria.

Cosa significa un punteggio ponderato su un totale

La matematica è la stessa ovunque: ogni categoria contribuisce con score diviso per max_score, quel rapporto viene moltiplicato per il peso della categoria, i prodotti si sommano, la somma si divide per il peso totale e il risultato si moltiplica per out_of. Esempio: compiti ottantacinque su cento con peso trenta, intermedio sedici su venti con peso trenta, finale quarantadue su cinquanta con peso quaranta, out_of venti. Chi cerca voto ponderato su un totale, voto su 20 o marca per categorie su scala fissa vuole questa conversione come risultato principale, con una stringa mark_display chiara da incollare in un report o in un messaggio ai genitori. Poiché ogni categoria è normalizzata dal proprio max_score, Lei può mischiare un quiz su dieci e un progetto su cento senza costringere tutto in un unico bacino di punti grezzi.

Contratto di ingresso, arrotondamento e comportamento di errore

Il label opzionale nomina la categoria nel dettaglio. I pesi non devono sommare a cento: il motore rinormalizza automaticamente, quindi Lei può inserire trenta, trenta, quaranta oppure 0.3, 0.3, 0.4 con gli stessi rapporti e lo stesso voto. Invii con POST un corpo JSON con due campi obbligatori. categories è un array non vuoto di al massimo cinquanta oggetti; ogni oggetto deve includere score (punti finiti non negativi ottenuti), max_score (punti possibili strettamente positivi) e weight (peso relativo strettamente positivo). Gli alias items, rows e components mappano su categories. out_of è il totale obiettivo strettamente positivo del voto combinato; si accettano gli alias total, scale e max_mark. decimals opzionale è un intero da zero a sei inclusi e il valore predefinito è due; si accetta l’alias precision. In caso di successo la risposta include mark (arrotondato half-up a decimals), out_of, mark_display come 16.62 / 20, weighted_percent, weighted_ratio, total_weight, category_count, decimals, un array categories con ratio, weight_share e contribution_to_mark per riga, più formula e method weighted_category_scale per client stabili. Categorie o out_of mancanti, array vuoti, non-oggetti nella lista, score negativi, max_score o weight non positivi, out_of non positivo e decimals fuori da zero-sei falliscono con invalid_input e messaggi che nominano il campo; i fallimenti di validazione non vengono addebitati.

Dove un’API di voto su N ponderato crea valore

I docenti che valutano con strumenti misti ma riportano su una scala istituzionale fissa hanno bisogno di un oracolo di cui studenti, genitori e fogli di calcolo si fidino. I tutor possono guidare l’allievo attraverso ogni contributo di categoria senza inventare aritmetica su misura a ogni sessione. La validazione fallita non consuma saldo. Gli uffici di orientamento vicino alle prove intermedie rispondono decine di volte quanto vale questo su venti dopo i pesi; un endpoint deterministico condiviso elimina la deriva dei bot Discord e gli errori della calcolatrice a mano. Poiché l’implementazione è parse di livello A pura, ogni chiamata riuscita costa il prezzo base pubblicato $0.002 senza token di modello né rete in uscita. Mantenga le richieste piccole, fissi mark e mark_display nei test, e otterrà voti scalati riproducibili per demo di classe, worker all’edge e calcolatori di programma senza montare infrastruttura di valutazione propria.