6단계 점수 추정 원리

빅데이터 분석과 머신러닝 알고리즘을 기반으로 합니다.

1. 빅데이터 분석 기반: 레벨 6 점수 추정기는 시험 난이도, 점수 분포 및 기타 정보를 포함하여 수년간 레벨 6 시험 데이터를 분석하여 거대한 데이터 세트를 구축합니다. 이러한 데이터는 다양한 질문 유형 및 난이도에 대한 점수 분포는 물론 이러한 질문에 대한 응시자의 성과를 제공할 수 있습니다. 이러한 데이터 분석을 통해 다양한 점수 범위에 있는 후보자의 분포를 얻을 수 있으며, 이는 후속 점수 평가의 기초를 제공합니다.

2. 기계 학습 알고리즘: 6단계 추정기는 회귀 분석, 의사결정 트리, 신경망 등과 같은 기계 학습 알고리즘을 사용하여 과거 데이터를 훈련하고 모델링합니다. 시뮬레이션 테스트에서 응시자의 점수를 입력으로 받아 이를 전년도 데이터의 유사한 상황과 비교 및 ​​매칭함으로써 모델은 다양한 채점 상황의 특성과 패턴을 학습할 수 있습니다. 이 모델은 시뮬레이션 테스트 점수를 기반으로 후보자가 실제 CET-6 시험에서 획득할 점수 범위를 예측할 수 있습니다.