数学建模论文的快速评分策略

简介：
本文探讨了在大规模数学建模竞赛中实现高效、准确评分的方法和工具。通过分析模型构建、算法选择及结果评估等方面，提出了一套优化评分流程的策略，旨在帮助评审者更加快速地识别出高质量的参赛作品。 竞赛后的试卷评阅通常需要大量的人力物力资源。如何通过最少的评分工作量实现最小误差，并准确选出优胜者是本段落研究的核心问题。首先定义系统偏差，并基于实际改卷情况构建模型，考虑其与改卷人数、顺序及参与评价人员数量的关系。 假设阅卷人越多，评分误差越大且呈线性关系，在一次评阅中根据参与的人数确定因人数造成的评分误差；同时，考虑到评卷过程中由疲劳引起的评分偏差变化趋势，我们设定一个函数来描述这一过程。将上述两部分的总和视为系统偏差，并以此为依据制定删除分数线策略以筛选出一定数量的试卷。 统计剩余试卷总数后，根据这些数据确定下一轮的评分方法。整个评阅流程中产生的所有系统偏差进行累加求得平均值，从而计算出最佳方案下的平均评分误差并推算最小阅卷份数。通过列举各种可能的方法，并利用计算机模拟评估每种策略的有效性（即所需评卷次数和总系统偏差），最终选择最优的评价方法。 研究结果显示，分组方案还受试卷分数方差的影响：当分数分布较为分散时，所需的评分次数较少；反之，则需要更多的阅卷量。