translated a help file for workshop.

lang/ja/help/workshop/analysisofassessments.html

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+<p align="center"><b>評価分析</b></p>
+
+<p>この分析は、例で作成される評価および課題の相互評価フェーズで作成される評価に似ています。教師および学生の評価の中からより良い評価が選択しようと試みられます。そして「良い」評価が最終評点の計算に使用されます。
+</p>
+
+<p>教師の評価が利用できる場合、この分析は最も良く行われます。これらの評価は、学生の評価を判断することができるベンチマークとして使用することができます。全ての例や提出課題を評価する必要は<b>ありません</b>が、分析を意味のあるものにするために、各学生によって作成される評価の平均的な数よりも多い評価を教師が作成した方が良いでしょう。そして、教師によって評価が作成されるほど、教師が分析結果に対する自信を持つことができます。
+</p>
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+<p>通常、分析は毎回1つまたはそれ以上のオプションを変えながら何回も行われます。分析はページの上部に表示される3つのオプションによってコントロールされます。</p>
+
+<ol>
+<li>教師評価の読み込みは、エラー分析段階で教師の評価と学生の評価を比較して、教師の評価に比重を与えます。教師が提出課題に対する学生の評価をコントロールするために自身の評価方略を持ちたい場合、教師は「エラーテーブル」で最小の平均的エラーを持つ評価者になる必要があります。教師がリストの最初に記載されていない場合、教師が最低の平均的なエラーを持つまで、教師評価の読み込み回数が増やされます。これは、教師の評価が支配的であり、教師のように評定する学生は同様にエラーテーブルの上位に記載されることを意味します。テーブルの下位に記載される学生は、教師の評価と合致しない手法により評定しています ( テーブルのトップに記載される学生ではありません )。教師の評価が利用できるほど、教師をテーブルの上位に移動させるために、必ずしもこのオプションを使用する必要はありません。このオプションでは、教師の評価が最終評点の計算に使用される場合、比重要素を適用<b>しません</b>ので注意してください。この計算では、教師の評価は学生と同じ比重を持ちます。例えば、学生の提出課題が教師から41%、相互評価者から45%および55%に評価された場合、提出課題の最終評定は、(41% + 45% + 55%) / 3、つまり47%になります。</li>
+
+<li>評価の評定に対する比重は、最終評点の計算に使用されます。学生の「評価パフォーマンス ( grading performance ) 」を計算するために簡単な公式が使用されます。これは、評価の最大数と比較して学生が行った「良い」評価の割合です。例えば、課題が学生に見本提出課題に対する3つの評価、および5つの相互評価を求めて、学生が7つの評価を行い、1つが分析から除外 ( 下記を参照 ) された場合、評価パフォーマンスは(7 - 1)/8、つまり75%になります。課題の最終評点は、この評価パフォーマンスおよび提出課題に与えられた評点の加重組み合せ ( または、提出課題が1つより多い場合の最高評点 ) です。提出課題の評点には常に比重1が設定されます。このオプションを例えば0.5に設定した場合、2つの評点が0.5:1の割合または33%の評価パフォーマンスおよび66%の提出課題の評定で合算されます。</li>
+<li>評価を落とすパーセンテージは、最終評点を計算する時に除かれる評価数を決定します。この数は2つの方法のうち1つで設定することができます。
+<ul><li>割り当てられた全ての課題を評価する場合、それぞれの学生に評価パフォーマンスを計算する方法を与えることで、下げられる評価がない場合は ( この要素に関して ) 満点を達成します。教師が更に判断できる平均評点を持ちたい場合、このオプションを30%に設定することで、平均評価パフォーマンスを約70% ( 更に学生が割り当てられた全ての課題を評定した場合 ) にすることができます。</li>
+<li>代わりに、正当な値に抑制される平均エラー内の「良い」評価結果を残すために、下げる評価数を設定することができます。これらはエラーテーブルの4番目のカラムに表示されるパーセンテージです。例えば、全ての学生の評価が ( 平均的に ) 20%の範囲に位置すると考えることができます。次に、このカラムの数値が全て特定の範囲に位置するまで評価数を下方調整しながら、分析は何度も繰り返されます。</li>
+</ul></li>
+</ol>
+<p>エラーテーブルに加えて、分析は全ての評価の評点および学生に与えられる最終評点を一覧表にします。このテーブルは、結果が妥当なものか検査すべきです。特に多くの評価が下げられた場合、いくつかの提出課題が未評価の可能性があるため、学生の最終評点が大幅に小さくなります。分析では、ページのトップおよび更に評定テーブルの前に提出課題数を表示します。これらの2つの数値は同じです。1つまたはそれ以上の未評価提出課題があり、教師が下げられた評価数を減らしたくない場合、それらの提出課題は教師が評価を行い、分析を繰り返すべきです。最終評点が計算される分析の最終ステージで、全ての提出課題が少なくとも1回評価されることが重要です。
+</p>
+<p>下げられる評価数および全体的な最終評点の間にはバランスがあります。評価が下げられるほど、最終評点は低くなります。しかしながら、良くない評価が<b>下げられない</b>と、学生は課題の評点を決定する評価の質に不満を漏らします。過大な強制無しに分析を決定付ける十分な評価が教師から準備される場合、評価を15%から30%下げることは適切であると思われます。
+</p>
+<p>反復処理が行われるため、この分析には長い時間がかかることに注意してください。非常に長い遅延が予想されます。
+</p>

lang/ja_utf8/help/workshop/analysisofassessments.html

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+<p align="center"><b>評価分析</b></p>
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+<p>この分析は、例で作成される評価および課題の相互評価フェーズで作成される評価に似ています。教師および学生の評価の中からより良い評価が選択しようと試みられます。そして「良い」評価が最終評点の計算に使用されます。
+</p>
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+<p>教師の評価が利用できる場合、この分析は最も良く行われます。これらの評価は、学生の評価を判断することができるベンチマークとして使用することができます。全ての例や提出課題を評価する必要は<b>ありません</b>が、分析を意味のあるものにするために、各学生によって作成される評価の平均的な数よりも多い評価を教師が作成した方が良いでしょう。そして、教師によって評価が作成されるほど、教師が分析結果に対する自信を持つことができます。
+</p>
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+<p>通常、分析は毎回1つまたはそれ以上のオプションを変えながら何回も行われます。分析はページの上部に表示される3つのオプションによってコントロールされます。</p>
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+<ol>
+<li>教師評価の読み込みは、エラー分析段階で教師の評価と学生の評価を比較して、教師の評価に比重を与えます。教師が提出課題に対する学生の評価をコントロールするために自身の評価方略を持ちたい場合、教師は「エラーテーブル」で最小の平均的エラーを持つ評価者になる必要があります。教師がリストの最初に記載されていない場合、教師が最低の平均的なエラーを持つまで、教師評価の読み込み回数が増やされます。これは、教師の評価が支配的であり、教師のように評定する学生は同様にエラーテーブルの上位に記載されることを意味します。テーブルの下位に記載される学生は、教師の評価と合致しない手法により評定しています ( テーブルのトップに記載される学生ではありません )。教師の評価が利用できるほど、教師をテーブルの上位に移動させるために、必ずしもこのオプションを使用する必要はありません。このオプションでは、教師の評価が最終評点の計算に使用される場合、比重要素を適用<b>しません</b>ので注意してください。この計算では、教師の評価は学生と同じ比重を持ちます。例えば、学生の提出課題が教師から41%、相互評価者から45%および55%に評価された場合、提出課題の最終評定は、(41% + 45% + 55%) / 3、つまり47%になります。</li>
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+<li>評価の評定に対する比重は、最終評点の計算に使用されます。学生の「評価パフォーマンス ( grading performance ) 」を計算するために簡単な公式が使用されます。これは、評価の最大数と比較して学生が行った「良い」評価の割合です。例えば、課題が学生に見本提出課題に対する3つの評価、および5つの相互評価を求めて、学生が7つの評価を行い、1つが分析から除外 ( 下記を参照 ) された場合、評価パフォーマンスは(7 - 1)/8、つまり75%になります。課題の最終評点は、この評価パフォーマンスおよび提出課題に与えられた評点の加重組み合せ ( または、提出課題が1つより多い場合の最高評点 ) です。提出課題の評点には常に比重1が設定されます。このオプションを例えば0.5に設定した場合、2つの評点が0.5:1の割合または33%の評価パフォーマンスおよび66%の提出課題の評定で合算されます。</li>
+<li>評価を落とすパーセンテージは、最終評点を計算する時に除かれる評価数を決定します。この数は2つの方法のうち1つで設定することができます。
+<ul><li>割り当てられた全ての課題を評価する場合、それぞれの学生に評価パフォーマンスを計算する方法を与えることで、下げられる評価がない場合は ( この要素に関して ) 満点を達成します。教師が更に判断できる平均評点を持ちたい場合、このオプションを30%に設定することで、平均評価パフォーマンスを約70% ( 更に学生が割り当てられた全ての課題を評定した場合 ) にすることができます。</li>
+<li>代わりに、正当な値に抑制される平均エラー内の「良い」評価結果を残すために、下げる評価数を設定することができます。これらはエラーテーブルの4番目のカラムに表示されるパーセンテージです。例えば、全ての学生の評価が ( 平均的に ) 20%の範囲に位置すると考えることができます。次に、このカラムの数値が全て特定の範囲に位置するまで評価数を下方調整しながら、分析は何度も繰り返されます。</li>
+</ul></li>
+</ol>
+<p>エラーテーブルに加えて、分析は全ての評価の評点および学生に与えられる最終評点を一覧表にします。このテーブルは、結果が妥当なものか検査すべきです。特に多くの評価が下げられた場合、いくつかの提出課題が未評価の可能性があるため、学生の最終評点が大幅に小さくなります。分析では、ページのトップおよび更に評定テーブルの前に提出課題数を表示します。これらの2つの数値は同じです。1つまたはそれ以上の未評価提出課題があり、教師が下げられた評価数を減らしたくない場合、それらの提出課題は教師が評価を行い、分析を繰り返すべきです。最終評点が計算される分析の最終ステージで、全ての提出課題が少なくとも1回評価されることが重要です。
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+<p>下げられる評価数および全体的な最終評点の間にはバランスがあります。評価が下げられるほど、最終評点は低くなります。しかしながら、良くない評価が<b>下げられない</b>と、学生は課題の評点を決定する評価の質に不満を漏らします。過大な強制無しに分析を決定付ける十分な評価が教師から準備される場合、評価を15%から30%下げることは適切であると思われます。
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+<p>反復処理が行われるため、この分析には長い時間がかかることに注意してください。非常に長い遅延が予想されます。
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