Білім беру өнімділігін бағалау және болжау

Білім беру өнімділігін бағалау және болжау - Қиындық: EASY

Есеп сипаттамасы

Мәселе сипаттамасы

📖 Мектептердің салыстырмалы өнімділік ұпайын болжау

Сізді Остин қаласы, Техас мектептерінің Салыстырмалы Өнімділік Ұпайын есептеу үшін жұмысқа алды. Сізде келесі бағандарды қамтитын екі файл бар:

📋 Бағандар сипаттамасы

Баған	Сипаттама
SampleID	Әрбір бақылау үшін бірегей идентификатор
County	Кампус/аудан орналасқан округ
School Type	Мектептің деңгейі бойынша жіктелуі (Бастауыш, Орта мектеп т.б.)
Alternative Education Accountability	Қауіп жағдайындағы оқушылары бар мектептер үшін өзгертілген стандарттар
Charter	Аудан емес, тәуелсіз кеңес басқаратын мемлекеттік мектеп (Иә/Жоқ)
Number of Students	Тіркелген оқушылардың жалпы саны
% Economically Disadvantaged	Тегін немесе жеңілдікпен тамақ алуға құқығы бар оқушылардың пайызы
% EB/EL Students	Екі тілді дамушы оқушылар / ағылшын тілін екінші тіл ретінде үйренетін оқушылар
Overall Rating	Қорытынды салмақталған ұпай (70% 1 немесе 2 Саладағы ең жақсы + 30% 3 Сала)
Student Achievement Rating	STAAR тестіндегі өнімділік, бітіру деңгейлері және CCMR ұпайлары
School Progress Rating	Оқушылардың прогресі немесе құрдастарымен салыстырғандағы салыстырмалы өнімділік
Academic Growth Rating	Оқушылардың STAAR тестіндегі жеке жетістіктері
Closing the Gaps Rating	Оқушылардың топшаларының белгіленген мақсаттармен салыстырғандағы өнімділігі
Relative Performance Rating	Мектептің ұқсас кедейлік деңгейіндегі мектептермен салыстырғандағы өнімділігі (мақсатты баған)

Ескерту: Relative Performance Rating бағаны тек дайындық деректерінде (train.csv) қолжетімді.

🧩 Ішкі тапсырмалар

Ішкі тапсырма 1 (5 ұпай)

Тест деректерінде (test.csv) Андерсон округінде қанша бастауыш мектеп бар екенін есептеңіз.
Нәтиже бүтін сан болуы керек.

Ішкі тапсырма 2 (5 ұпай)

Тест деректерінде (test.csv) Academic Growth Rating бағанындағы ең жиі кездесетін баға қандай?
Нәтиже символдар жолы болуы керек: "A", "B", "C", "D" немесе "F".

Ішкі тапсырма 3 (90 ұпай)

Тест деректеріндегі барлық білім беру мекемелері үшін Relative Performance Rating бағалай алатын болжау моделін құрыңыз.

📊 Бағалау

Бағалау дәлдік (accuracy) арқылы жүргізіледі:

accuracy = дұрыс_болжамдар_саны / жалпы_болжамдар_саны

Ішкі тапсырма 3 үшін ұпайлау:

accuracy ≥ 0.9 → 90 ұпай
accuracy < 0.75 → 0 ұпай
Аралық мәндер 0 мен 90 арасында пропорционалды ұпайланады

📄 Жіберу файлының форматы

Жіберу файлы CSV форматында болуы керек, келесі бағандармен:

subtaskID – ішкі тапсырма индексі
datapointID – деректер жиынынан бірегей идентификатор
answer – сіздің жауабыңыз немесе болжамыңыз

Мысал:

Python
1subtaskID,datapointID,answer  21,1,0  32,2,F  43,100,C  53,101,A  63,102,B  7...

Ескерту:
Ішкі тапсырма 1 және Ішкі тапсырма 2 үшін datapointID мәні сәйкесінше 1 және 2 болуы керек.

📊 Деректер көзі

City of Austin – data.austintexas.gov
Emergency Medical Services Department