Егэ обществознание порог 2019: ЕГЭ по обществознанию 2022

Содержание

Распределение баллов ЕГЭ 2021 по всем предметам

Сколько первичных баллов даёт каждое задание в ЕГЭ?

Перевод первичных в тестовые здесь.

Номер задания Количество первичных баллов
Русский Матем. Б. Матем. П. Общ-е Физика Биология История Химия Инф. Лит. Гео. Ин.яз Кит.яз.
1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 6 6
2 1 1 1 1 1 1 2 1 1 1 1 7 1
3
1
1 1 1 1 1 2 1 1 1 2 1 1
4 1 1 1 2 1 2 1 1 1 1 2 1 1
5 1 1 1 2 2 2 2 1 1 1 1 1 1
6 1 1 1 2 2 1 2 1 1 1 1 1 1
7 1 1 1 2 2 2 2 2 1 1 1 1 1
8 5 1 1 2 1 2 2 2 1 6 1 1 1
9 1 1 1 2 1 2 2 2 1 10 1 1 1
10 1 1 1 1 1 2 1 1 1 1 1 7 6
11 1 1 1 2 2 2 3 1 1 1 2 6 4
12 1 1 1 1 2 2 2 1 1 1 1 1 1
13 1 1 2 2 1 2 1 1 1 1 1 1 1
14 1 1 2 2 1 2 1 1 1 1 2 1 1
15 1 1 2 2 1 2 1 1 1 6 2 1 1
16 2 1 3 1 2 2 2 2 1 10 1 1 1
17 1 1 3 2 2 2 2 2 1 14 1 1 1
18 1 1 4 2 2
2
1 1 1 2 1 1
19 1 1 4 2 1 2 1 1 1 1 1 1
20 1 1 2 1 2 2 1 1 1 1 1
21 1 2 2 2 2 1 1 1 1 1
22 1 2 1 2 2 2 1 1 1 1
23 1 3 1 3 3 2 1 1 1 1
24 1 3 2 3 4 2 1 1 1 1
25 1 4 1 3 12 2 2 1 1 1
26 4 3 1 3 1 2 1 1 1
27 25 3 3 3 1 2 1 1 1
28 4 2 3 1 2 1 8
29 6 3 1 2 1 12
30 3 2 2 1 5
31 3 2 2 1 7
32 3 4 2 1 8
33 5 2 1 
34 4 2 1 
35 3 1 
36
1 
37 1 
38 1 
39 6 
40 14 
41 1 
42 5 
43 7 
44 7 
45   
Всего 59 20 32 64 53 58 56 58 30 58 47 100 80

Рособрнадзор установил минимальные баллы ЕГЭ на 2020 год :: Общество :: РБК

Рособрнадзор установил минимальное количество баллов для прохождения Единого государственного экзамена (ЕГЭ) в 2020 году. Приказ опубликован (*pdf) на сайте ведомства.

Минимальное количество баллов по русскому языку составит 24 балла, по математике профильного уровня — 27 баллов, по физике, химии и биологии — 36 баллов, по информатике — 40 баллов.

Кроме того, для прохождения экзамена необходимо будет набрать по истории и литературе 32 балла, по географии — 37 баллов, по обществознанию — 42 балла. При этом порог прохождения экзамена по иностранным языкам, среди которых английский, французский, немецкий, испанский и китайский, составит 22 балла для любого языка.

25 июля в Госудуму внесли законопроект, согласно которому школьнику должны дополнительно начислять 11 баллов за окончание обучения с золотой медалью. Автор инициативы депутат Игорь Ананских полагает, что такая мера будет мотивировать школьников на усердную учебу.

В Госдуме предложили добавлять золотым медалистам 11 баллов к ЕГЭ

Минимальные баллы ЕГЭ-2019

По обязательным предметам ЕГЭ – русскому языку и математике (профильной) – количество минимальных баллов разное: для получения аттестата и для поступления в вуз.

Чтобы получить аттестат о среднем (полном) общем образовании, достаточно преодолеть минимальный порог по этим двум предметам:

  • русский язык – 24 балл
  • математика профильного уровня
    – 27 баллов.

Результаты ЕГЭ по математике на базовом уровне оцениваются по пятибалльной шкале. Чтобы получить аттестат достаточно получить тройку (удовлетворительно).

Минимальные баллы ЕГЭ-2017, достаточные для поступления в вуз:

  • математика – 27 баллов
  • русский язык – 36 баллов
  • физика – 36 баллов
  • химия – 36 баллов
  • биология – 36 баллов
  • история – 32 балла
  • литература – 32 балла
  • география – 37 баллов
  • информатика и ИКТ – 40 баллов
  • обществознание – 42 балла
  • иностранные языки (английский, французский, немецкий, испанский) – 22 балла.

Однако, каждый вуз вправе установить минимальный балл ЕГЭ выше, рекомендованных Рособрнадзором. Разница может достигать 20-40 баллов и даже больше. Например, для поступления в Томский государственный университет в 2019 году необходимо будет набрать

не менее 58 баллов на ЕГЭ по русскому языку и минимум по 45 баллов на ЕГЭ по математике и по физике. При этом в вузах, подведомственных Минкультуры РФ, минимальные баллы ЕГЭ по одному предмету могут отличаться в зависимости от специальности и от места расположения вуза (региона): минимальный порог для вузов, расположенных в Москве, Московской области и Санкт-Петербурге, как правило, чуть выше.

____________
Читайте также:

Шкала баллов ЕГЭ 2019 Обществознание

ЕГЭ по обществознанию - это традиционно самый популярный экзамен. Курсы ЕГЭ Lancman School подготовили для вас подробную информацию обо всем, что связано с ЕГЭ по обществознанию в 2019 году.

Дата проведения ЕГЭ по обществознанию – 10 июня (понедельник)
Дата объявления результатов – не позднее 25 июня (вторник)

Вот официальный график обработки экзаменационных работ ГИА-11 в 2019 году по всем предметам.

Результаты всех ЕГЭ вы можете смотреть на официальном сайте  check.ege.edu.ru. Москвичи и жители МО также могут воспользоваться порталом мэра Москвы mos.ru. Если вы зарегистрированы на портале Госуслуг, то можно воспользоваться и их сервисом.

Для успешного прохождения аттестации и получения аттестата вам необходимо набрать не менее 24 тестовых баллов на ЕГЭ по русскому языку и сдать ЕГЭ по математике (сдать базовый уровень или набрать не менее 27 тестовых баллов по профильной математике). Результат ЕГЭ по обществознанию на прохождение аттестации не влияет. Если вы не наберёте в 2019 году 42 тестовых балла за этот экзамен, то аттестат вы всё равно получите, а пересдать ЕГЭ по обществознанию вы сможете только в следующем году.

Шкала перевода первичных баллов ЕГЭ по обществознанию в тестовые (в 100-балльную систему) в 2019 году

 
Первичный баллТестовый баллМинимальный порог баллов
0 0  
1 2  
2 4  
3 6  
4 8  
5 10  
6 12  
7 14  
8 16  
9 18  
10 20  
11 21  
12 23  

13

25  
14 27  
15 29  
16 31

 

17 33  
18 35  
19 37  
20 39  

21

41

 

22

42
Минимальный порог баллов для поступления в вуз
23 44  
24 45  
25 46  
26 47  
27 48  
28 49  
29 51  
30 52  
31 53  
32 54  
33 55  
34 56  
35 57  
36 59  
37 60  
38 61  
39 62  
40 63  
41 64  
42 66  
43 67  
44 68  
45 69  
46 70  
47 71  
48 72  
49 74  
50 76  
51 77  
52 79  
53 81  
54 82  
55 84  
56 86  
57 87  
58 89  
59 91  
60 92  
61 94  
62 96  
63 97  
64 99  
65 100  

Источник

Минимальный балл ЕГЭ по обществознанию для поступления в вуз в 2019 году - 42 балла
Как подать апелляцию о несогласии с баллами ЕГЭ

Во-первых, вы должны знать, что необходимо подавать на апелляцию в течение 2 дней с момента официального объявления результатов. В связи с тем, что дата официального объявления результатов никогда не известна заранее (на официальных сайтах пишут только примерные сроки), вы должны внимательно следить за тем, когда в вашем личном кабинете появятся результаты по обществознанию. Во-вторых, имейте в виду, что суббота тоже может считаться рабочим днём, поэтому важно не пропустить сроки подачи заявления на апелляцию.

Где можно подать на апелляцию

Выпускники 11 классов подают на апелляцию в опорной школе. Начинать этот «крестовый поход» надо со своей родной школы. Именно в своей школе вы должны сообщить, что намерены опротестовать баллы, полученные за ЕГЭ по обществознанию. Там вам обязаны рассказать, где и как это можно сделать. Обязательно необходимо скачать все материалы по экзамену в своём личном кабинете и показать их перед апелляцией учителю, чтобы понять, как себя вести во время диалога с членами Конфликтной комиссии.

Как правильно готовиться к апелляции

Шаг 1. Скачать все материалы ЕГЭ по обществознанию из своего личного кабинета.

Шаг 2. Внимательно сверить лист ответов на тестовые вопросы, который был заполнен вашей рукой, с так называемым «листом считывания». Что здесь надо проверить? Необходимо убедиться в том, что ваши ответы везде правильно интерпретированы компьютером, то есть все буквы и цифры должны совпадать. Иногда бывают "компьютерные" ошибки, которые лишают выпускников законных баллов, поэтому подобную техническую накладку обязательно надо оспорить на апелляции.

Шаг 3. Внимательно проверить Часть II вместе с опытным преподавателем и сверить работу с баллами, полученными за эту часть работы. Проблема в том, что ни один участник ЕГЭ не видит ни самих заданий, ни правильных ответов на них. Часть II в личном кабинете можно скачать только в непроверенном варианте. Где эксперты нашли у вас ошибки, за что снизили баллы - можно только догадываться. Именно поэтому без опытного наставника разобраться с этим очень сложно. Кстати, на апелляции вам могут и снизить баллы, если обнаружат незамеченную ошибку. Именно на этом этапе (после тщательной проверки и анализа) можно выработать подробную линию поведения на апелляции в Конфликтной комиссии. Советуем даже записать план своих претензий со всеми аргументами в вашу пользу.

Шаг 4. Обязательно идите на апелляцию с учителем или репетитором. Если вам удастся договориться со своим школьным учителем, то это будет замечательно. Если не получится, то всегда можно прибегнуть к платной помощи профессионалов. Если вы занимались с репетитором, лучше тоже взять его с собой.

Курсы ЕГЭ Lancman School готовы предоставить всем желающим сопровождение на апелляцию баллов ЕГЭ во многих городах России, поскольку у нас самая большая сеть филиалов в стране. Для этого нужно зайти на основной сайт, найти свой населенный пункт в верхней панели поиска локации и связаться с нашими сотрудниками по телефонам, указанным на региональных сайтах.

Внимание! Для сопровождения участника ЕГЭ на апелляции нужно обязательно оформить нотариальную доверенность на преподавателя.

2 дня на подготовку к апелляции – это, конечно, очень небольшой срок, но его вполне хватит, если вам поможет квалифицированный и опытный педагог. Подумайте сами, сколько денег, сил и времени было потрачено на подготовку к ЕГЭ, оплата одного похода с вами на апелляцию учителя или репетитора, покажется вам каплей в море, ведь на кону несколько первичных баллов ЕГЭ, которые в пересчете в тестовые могут оказаться вполне внушительным результатом. Не нужно напоминать, что в конкурентной борьбе за бюджетные места каждый балл буквально "на вес золота".

В какой вуз можно поступить с баллами за ЕГЭ по обществознанию

В 2019 году для выпускников, успешно сдавших ЕГЭ по обществознанию, открыты около 1 200 различных программ в более чем 300 вузах страны. Для  выбора вуза и факультета советуем воспользоваться калькуляторами ЕГЭ. Читайте об этом в нашем материале:

ЧТО ТАКОЕ КАЛЬКУЛЯТОРЫ ЕГЭ И КАК ИМИ ПОЛЬЗОВАТЬСЯ

ТЕЛЕФОН ДЛЯ СПРАВОК РОСОБРНАДЗОРА: +7 (495) 984-89-19

ТЕЛЕФОН ДОВЕРИЯ ЕГЭ: +7 (495) 104-68-38

Если материал показался интересным – ставь лайк, делись с друзьями в соцсетях и подписывайся на обновления нашего блога. Кнопку подписки ты найдёшь сразу под постом. Мы пишем о ЕГЭ много (а главное, интересно).

Редактор колонки - ЕГЭ-блогер Мария Кучерова (mel.fm, newtonew.com). 

Читайте также:

На ЕГЭ и ОГЭ скоро можно будет пользоваться интернетом

Шкала перевода баллов ЕГЭ 2019. Химия

ЕГЭ по химии

Шкала перевода первичных баллов ЕГЭ 2019 по химии в тестовые (100-бальную систему) утверждена распоряжением Рособрнадзора 575-10 от 11.04.2019

Перевод первичных баллов в тестовые. Химия. ЕГЭ 2019

Первичный балл Тестовый балл
1 3
2 6
3 9
4 12
5 14
6 17
7 20
8 23
9 25
10 28
11 31
12 34
13 36
14 38
15 39
16 40
17 41
18 42
19 43
20 44
21 45
22 46
23 47
24 49
25 50
26 51
27 52
28 53
29 54
30 55
31 56
32 57
33 58
34 60
35 61
36 62
37 63
38 64
39 65
40 66
41 67
42 68
43 69
44 71
45 72
46 73
47 74
48 75
49 76
50 77
51 78
52 79
53 80
54 83
55 86
56 89
57 92
58 95
59 98
60 100

Распределение баллов ЕГЭ 2019 по химии за каждое здание смотрите здесь. 

Красной линией обозначен минимальный порог для поступления в вузы.  

По результатам первой и второй проверок эксперты независимо друг от друга выставляют баллы за каждый ответ на задания экзаменационной работы ЕГЭ с развёрнутым ответом... 

В случае существенного расхождения в баллах, выставленных двумя экспертами, назначается третья проверка. Существенное расхождение в баллах определено в критериях оценивания по соответствующему учебному предмету.

Эксперту, осуществляющему третью проверку, предоставляется информация о баллах, выставленных экспертами, ранее проверявшими экзаменационную работу».

Существенным считается расхождение на 2 или более балла за выполнение любого из заданий 30–35.

В этом случае третий эксперт проверяет ответы только на те задания, которые вызвали столь существенное расхождение.

Максимальный первичный балл – 60.

Баллы для поступления в вузы подсчитываются по 100-балльной шкале на основе анализа результатов выполнения всех заданий экзаменационной работы.

Смотрите также:

Минобрнауки повысило минимальные баллы ЕГЭ для 252 российских вузов — Российская газета

Минобрнауки России установило для всех своих 252 подведомственных вузов значение минимальных баллов ЕГЭ выше тех, что определяет Рособрнадзор. Информацию об этом университеты уже разместили на своих сайтах вместе с правилами приема на 2020/21 год. Что это за новшество? Почему вузы министерства вдруг получили особые права? Чем это грозит абитуриентам? На вопросы "Российской газеты" отвечает заместитель министра науки и высшего образования Марина Боровская.

Марина Александровна, вузы минобрнауки будут теперь предъявлять повышенные требования к абитуриентам. Почему?

Марина Боровская: Значения минимальных баллов ЕГЭ установлены приказом № 729 от 6 сентября 2019 года. Собственно, так мы реализуем полномочия, предоставленные нам Федеральным законом "Об образовании в РФ". Суть их в том, что учредитель вправе установить своим подведомственным организациям "пороговые" значения баллов ЕГЭ.

Давайте проясним: для получения школьного аттестата по-прежнему нужно ориентироваться на баллы, которые устанавливает Рособрнадзор?

Марина Боровская: Да. Так же прерогатива Рособрнадзора - минимальные баллы для поступления в вузы, но сами университеты или их учредители вправе установить более высокую "планку". И на 2020 год значения баллов ЕГЭ "от Рособрнадзора", уже известны: русский язык - 36, профильная математика - 27, физика, химия - 36, литература - 32, обществознание - 42 и так далее.

Поступить в университет даже на платное отделение, не набрав нужного минимума баллов ЕГЭ, не получится

Ваш "порог" выше?

Марина Боровская: Значительно. По математике - 39 баллов, по русскому и иностранным языкам, географии, литературе, физике, химии - 40, по биологии, информатике, истории - 42. Самый высокий минимум - 44 балла по обществознанию. И это опять же - минимум. Для каждого вуза отдельно разработана своя "сетка" баллов по каждой конкретной специальности. Возьмем, к примеру, Адыгейский государственный университет. Специальность "Математика". Баллы ЕГЭ: математика - 39, русский - 43, информатика - 42. А вот Нижегородский госуниверситет им. Лобачевского, "Прикладная информатика": здесь физика - 40, русский язык - 40, информатика, профильный предмет - 45 баллов.

Но ведь многие российские вузы и прежде сами повышали требования к баллам по ЕГЭ.

Марина Боровская: Да, у нас есть семь вузов, которые установили "на входе" выше пятидесяти или даже шестидесяти баллов. Причем это касается абитуриентов, поступающих и на бюджетное, и, что важно, на платное формы обучение. Еще примерно двадцать-тридцать вузов поставили своим абитуриентам нижнюю планку в 45-50 баллов.

Сформировалась группа ведущих университетов, их около полусотни, которые уже давно используют повышенные баллы ЕГЭ как критерий отбора наиболее способных и подготовленных абитуриентов. Теперь эти новые правила придется принять всей системе вузов министерства. Они для всех абитуриентов, поступающих на программы бакалавриата и специалитета. То есть поступить даже на платное отделение, не набрав нужного минимума, не получится.

Выходит, для части выпускников школ поступить в вузы становится гораздо сложнее? Какой отсев в прогнозе?

Марина Боровская: Изменения коснутся 10-12 процентов абитуриентов. Не так много. Еще 2-3 года назад минимальный порог не могли преодолеть около двадцати процентов выпускников школ, сдававших ЕГЭ. Теперь школьник, немного не дотягивающий до вузовского уровня, сможет гораздо правильнее определиться с возможностью дальнейшего обучения, не испытывая ложных надежд на поступление в вуз. А вместо этого выбрать интересующие его программы среднего профессионального образования в колледже или техникуме. Практика показывает: современные программы СПО дают отличные и актуальные знания. При желании после них можно продолжить обучение в вузе.

Для каждого вуза отдельно министерство разработало свою "сетку" баллов по каждой конкретной специальности

А почему именно такая "балльная граница"?

Марина Боровская: Мы посмотрели на спрос по специальностям и на уровень абитуриентов, которые идут на топовые направления подготовки. Вузы присылали свое видение минимальных баллов. Все сделано с учетом их предложений. Очень важным оказался опыт как раз тех университетов, которые сами повышали входную планку. Образовательный уровень студентов за несколько лет у них очень сильно изменился в лучшую сторону.

Конечно, по итогам первого года мы посмотрим, как российские вузы справились с набором, как будут чувствовать себя в первую очередь региональные университеты, не будет ли большого "провала" в приеме.

Марина Боровская: Правила придется принять всем вузам министерства. Фото: Пресс-служба Минобрнауки

Готовы ли университеты?

Артем Воронов, проректор по учебной работе и довузовской подготовке Московского физико-технического института (национального исследовательского университета):

- Для Физтеха изменения произошли по трем предметам по сравнению с прошлым годом - с 65 до 68 увеличен балл по математике, с 65 до 66 - по физике и информатике. Но у нас и так высокие проходные баллы, а средний балл Единого государственного экзамена - 97,3. Повышение незначительно повлияет на результаты приема. Если судить по 2019 году, то с новыми минимальными баллами мы потеряли бы лишь семь из 2,5 с лишним тысячи абитуриентов.

Поскольку перед установкой минимальных баллов коллеги из минобрнауки собрали предложения вузов и учли их, то это, несомненно, позволит улучшить общие показатели качества приема по стране.

Никита Авралев, проректор по связям с общественностью Нижегородского госуниверситета им. Н.И. Лобачевского:

- У всех наших абитуриентов баллы ЕГЭ существенно выше минимальных. Так что их повышение по

ряду предметов, в том числе по математике, никак не отразится на приеме.

Денис Гуц, проректор по учебной работе Сибирского федерального университета:

- Баллы абитуриентов, которые приходят в СФУ, как правило, выше установленных минимальных. Вводя новые правила для своих вузов, министерство делает шаг в сторону государственного регулирования качества образования. Это повысит уровень подготовки студентов первого курса. При этом подход министерства к вузам - индивидуальный: учитывается специфика университета, региональные особенности.

Некоторые вузы давно используют повышенные баллы ЕГЭ для отбора наиболее способных абитуриентов. Фото: Сергей Михеев/ РГ

Баллы ЕГЭ 2019 по обществознанию

→ Рабочие тетради, учебники, канцтовары для школы

Таблица перевода первичных баллов ЕГЭ 2019 по обществознанию в тестовые (100-бальную систему) утверждена распоряжением Рособрнадзора 575-10 от 11.04.2019

Проходной балл ЕГЭ 2019 по обществознанию:

- 22 (первичных) соответствуют 42 (вторичных)

Средний балл ЕГЭ по обществознанию в 2018 году

Перевод первичных баллов в тестовые. Обществознание. ЕГЭ 2019

Первичный балл Тестовый балл
1 2
2 4
3 6
4 8
5 10
6 12
7 14
8 16
9 18
10 20
11 21
12 23
13 25
14 27
15 29
16 31
17 33
18 35
19 37
20 39
21 41
22 42
23 44
24 45
25 46
26 47
27 48
28 49
29 51
30 52
31 53
32 54
33 55
34 56
35 57
36 59
37 60
38 61
39 62
40 63
41 64
42 66
43 67
44 68
45 69
46 70
47 71
48 72
49 74
50 76
51 77
52 79
53 81
54 82
55 84
56 86
57 87
58 89
59 91
60 92
61 94
62 96
63 97
64 99
65 100

Красной линией обозначен минимальный порог для поступления в вузы (Проходной балл ЕГЭ 2019 по обществознанию).  

Зелёная область означает высокий уровень подготовки участника к экзамену. Определяется профессиональным сообществом.

Баллы в зелёной области свидетельствуют о наличии системных знаний, овладении комплексными умениями, способности выполнять творческие задания по обществознанию.

ЕГЭ 2019. Обществознание. Количество баллов по заданиям.

№ задания Количество баллов
1 1
2 1
3 1
4 2
5 2
6 2
7 2
8 2
9 2
10 1
11 2
12 1
13 2
14 2
15 2
16 2
17 2
18 2
19 2
20 2
21 2
22 2
23 3
24 3
25 4
26 3
27 3
28 4
29 6
ИТОГО. 65

Сколько баллов  дается за каждое задание по обществознанию на ЕГЭ 2019 можно узнать в демоверсии файл спецификация.

Смотрите также:

Пороговые значения для оценок

Cambridge International AS & A Level

Объяснение пороговых значений оценок

Мы публикуем пороговые значения оценок после каждой серии экзаменов. Порог оценок - это минимальное количество баллов, необходимое кандидату для получения определенной оценки по работе или предмету. Прежде чем читать документ о пороговых значениях оценок, вам необходимо знать некоторую важную информацию о том, как мы устанавливаем пороговые значения.

Как установить пороговые значения оценок?

Порог оценки - это минимальное количество баллов, необходимое кандидату для получения определенной оценки по работе или предмету. Эти пороговые значения определяются после сдачи и оценки каждого экзамена. Цель каждого года (или серии экзаменов) - установить каждый порог в нужном месте, чтобы гарантировать, что получить эту оценку не сложнее и не менее сложно, чем в предыдущем году.

Для достижения этой цели мы должны снизить пороговые значения от одного экзамена к другому, если мы обнаружим, что вопросы в статье были более трудными, чем в прошлый раз (или повысить пороги, если мы обнаружим, что вопросы были проще).Это справедливо по отношению к кандидатам из одной серии в другую.

Как интерпретировать наши таблицы пороговых оценок

Таблица в документе о пороге оценок показывает пороговые значения, взятые в конкретной серии экзаменов для каждой работы или другого компонента, который мы отметили (но не для компонентов, отмеченных учителем, например).

В таблице также показаны пороговые значения, используемые для доступных опций. Вариант - это разрешенная комбинация документов или других компонентов, составляющих общую квалификацию.В простейших случаях мы можем просто сложить пороговые значения компонентов, чтобы получить пороговое значение параметра.

Иногда посложнее:

• Возможно, нам придется применить весовой коэффициент к пороговым значениям, прежде чем складывать их вместе, чтобы соответствовать тому, что говорится в программе о весе, который мы придаем каждой статье.

• После того, как мы установили пороговые значения оценок для каждой работы, мы складываем их вместе, чтобы получить пороговые значения оценок для учебной программы (или варианта программы для учебных программ с более чем одним маршрутом оценивания).Сумма пороговых баллов для каждой работы учитывает вклад каждой работы в программу. Небольшое снижение порога оценок может быть сделано для более высоких оценок, чтобы учесть тот факт, что от кандидата может не требоваться достижение определенной оценки по каждому компоненту для достижения этой оценки на уровне учебной программы.

• Марка A * не существует в качестве компонента. Пороговое значение A * на уровне выбора рассчитывается с учетом положения пороговых значений A и B в качестве отправной точки.

• Для компонентов уровня AS могут быть внесены небольшие изменения в оценки, выставляемые за некоторые версии статьи, а также в пороговые значения компонентов, чтобы нейтрализовать любые различия в сложности версий, взятых в разных странах, и поэтому убедитесь, что что все кандидаты сталкиваются с одинаковым спросом.

Маркировка и сортировка

Присвоение оценок работе кандидатов - сложный процесс. Мы собрали руководство и видео, чтобы показать, как мы гарантируем, что все кандидаты, сдающие наши экзамены, получают справедливые и точные результаты.

Переход через сетевой порог распространения информации: проверка пороговой гипотезы социального влияния

Абстрактные

Назначение

Социальное влияние играет решающую роль в определении масштабов распространения информации.Опираясь на пороговые модели, мы переформулируем нелинейную пороговую гипотезу социального влияния.

Дизайн / методология / подход

Мы проверяем пороговую гипотезу социального влияния с большим набором данных о распространении информации в социальных сетях.

Выводы

Существует колоколообразная взаимосвязь между социальным влиянием и размером распространения.Однако большой порог сети, ограниченная глубина диффузии и интенсивные всплески становятся узкими местами, ограничивающими размер диффузии.

Практическое значение

Практика вирусного маркетинга требует инновационных стратегий для повышения новизны информации и снижения чрезмерного сетевого порога.

Оригинальность / ценность

В целом, это исследование расширяет пороговые модели социального влияния и подчеркивает нелинейный характер социального влияния при распространении информации.

Ключевые слова

Благодарности

Cheng-Jun Wang был поддержан крупным проектом Национального фонда социальных наук Китая (19ZDA324), Национальным фондом социальных наук провинции Цзянсу (19JD001) и фондами фундаментальных исследований для центральных университетов (011014370119).Джонатан Чжу был частично поддержан GRF11505119 от Совета по исследовательским грантам САР Гонконга и HKIDS9360163 от Городского университета Гонконга.

Цитата

Ван, К.-Дж. и Zhu, J.J.H. (2021), «Преодоление сетевого порога распространения информации: проверка гипотезы порогового уровня социального влияния», Internet Research , Vol. опережающий печать № опережающий печать. https://doi.org/10.1108/INTR-08-2019-0313

Издатель

:

Emerald Publishing Limited

Авторские права © 2021, Emerald Publishing Limited

Сетевое микрооснование пороговой модели Грановеттера для социальных чаевых

  • 1.

    Сноу Д. и Оливер П. Социальные движения и коллективное поведение: социально-психологические аспекты и соображения. В Кук, К., Файн, Г. и Хаус, Дж. (Ред.) Социологические перспективы социальной психологии , 571–599 (Аллин и Бэкон, Нидхэм-Хайтс, Массачусетс, 1995).

  • 2.

    Парк, Р. Толпа и публика . (Издательство Чикагского университета, Чикаго, 1904 г.).

    Google ученый

  • 3.

    Блюмер, Х. Коллективное поведение. Ин Парк, Р. (ред.) Принципы социологии , 219–288, 2-е изд. (Барнс и Ноубл, Нью-Йорк, 1939).

  • 4.

    Лофланд, Дж. Протест: исследования коллективного поведения и социальных движений . (Книги транзакций, Нью-Брансуик, Нью-Джерси, 1985).

    Google ученый

  • 5.

    Макфейл, К. Миф об обезумевшей толпе . (Рутледж, Нью-Йорк, 1991).

    Google ученый

  • 6.

    Диани М. Концепция общественного движения. Социологический обзор 40 , 1-25 (1992).

    Google ученый

  • 7.

    Сноу, Д., Соул, С. и Кризи, Х. Картографирование местности. В Сноу, Д., Соул, С. и Кризи, Х. (ред.) Товарищ Блэквелла по социальным движениям , 3–16 (Blackwell Publishing, Malden, MA, 2004).

  • 8.

    Макфейл К. Толпа и коллективное поведение: возвращение символического взаимодействия. Символическое взаимодействие 29 , 433–464 (2006).

    Google ученый

  • 9.

    Nyborg, K. et al. . Социальные нормы как решения. Наука 354 , 42–43 (2016).

    ADS CAS PubMed Google ученый

  • 10.

    Макфейл, Теория коллективного поведения К. Блумера: развитие объяснения несимволического взаимодействия. The Sociological Quarterly 30 , 401–423 (1989).

    Google ученый

  • 11.

    Hagedorn, G. et al. . Опасения молодых протестующих оправданы. Наука 364 , 139–140 (2019).

    ADS PubMed PubMed Central Google ученый

  • 12.

    Фармер, Дж. Д. и др. . Точки вмешательства в пост-углеродный переход. Наука 364 , 132–134 (2019).

    ADS CAS PubMed PubMed Central Google ученый

  • 13.

    Мозер С. и Диллинг Л. К переломному моменту в обществе: создание климата для перемен. Создание климата для изменений: информирование об изменении климата и содействие социальным изменениям 491–516 (2007).

  • 14.

    Отто И. М. и др. . Социальная динамика для стабилизации климата Земли к 2050 году. Труды Национальной академии наук 117 (5), 2354–2365 (2020).

  • 15.

    Мёнстед Б., Сапежинский П., Феррара Э. и Леманн С. Доказательства комплексного распространения информации в социальных сетях: эксперимент с использованием ботов Twitter. PLoS One 12 , e0184148 (2017).

    PubMed PubMed Central Google ученый

  • 16.

    Чентола, Д. Распространение поведения в эксперименте в социальных сетях. Наука 329 , 1194–1197 (2010).

    ADS CAS PubMed PubMed Central Google ученый

  • 17.

    Мартон, К., Херардо, И., Киммо, К. и Янош, К. Сложный процесс заражения при распространении онлайн-инноваций. Журнал интерфейса Королевского общества 11 , 20140694 (2014).

    Google ученый

  • 18.

    Кристакис, Н.А. и Фаулер, Дж. Х. Теория социального заражения: изучение динамических социальных сетей и человеческого поведения. Статистика в медицине 32 , 556–577 (2013).

    MathSciNet PubMed Google ученый

  • 19.

    Чентола, Д., Беккер, Дж., Брэкбилл, Д. и Барончелли, А. Экспериментальные данные о переломных моментах в социальной условности. Наука 360 , 1116–1119 (2018).

    ADS CAS PubMed Google ученый

  • 20.

    Milkoreit, M. и др. . Определение переломных моментов для изучения социально-экологических систем - междисциплинарный обзор литературы. Письма об экологических исследованиях 13 , 033005 (2018).

    ADS Google ученый

  • 21.

    Бентли Р. А. и др. . Социальные переломные моменты и динамика земных систем. Границы науки об окружающей среде 2 (2014).

  • 22.

    Дом Томаса. Моделирование поведенческого заражения. Журнал Королевского общества Интерфейс 8 , 909–912 (2011).

    CAS Google ученый

  • 23.

    Гильбо Д., Беккер Дж. И Чентола Д. Комплексные инфекции: обзор десятилетия. В Lehmann, S. & Ahn, Y.-Y. (ред.) Сложные распространяющиеся явления в социальных системах: влияние и распространение в реальных мировых социальных сетях , Computational Social Sciences, 3–25 (Springer International Publishing, Cham, 2018).

  • 24.

    Веспиньяни А. Моделирование динамических процессов в сложных социотехнических системах. Nature Physics 8 , 32–39 (2012).

    ADS MathSciNet CAS Google ученый

  • 25.

    Мельник, С., Уорд, Дж. А., Глисон, Дж. П. и Портер, М. А. Многоступенчатые комплексные инфекции. Хаос: междисциплинарный журнал нелинейной науки 23 , 013124 (2013).

    MathSciNet Google ученый

  • 26.

    Уоттс, Д. Дж. И Доддс, П. С. Влиятельные лица, сети и формирование общественного мнения. Журнал потребительских исследований 34 , 441–458 (2007).

    Google ученый

  • 27.

    Доддс, П. С. и Уоттс, Д. Дж. Универсальное поведение в обобщенной модели заражения. Physical Review Letters 92 , 218701 (2004).

    ADS PubMed PubMed Central Google ученый

  • 28.

    Доддс П. и Уоттс Д. Обобщенная модель социального и биологического заражения. Журнал теоретической биологии 232 , 587–604 (2005).

    MathSciNet CAS PubMed PubMed Central Google ученый

  • 29.

    Ватт, Д. Дж. Простая модель глобальных каскадов в случайных сетях. Труды Национальной академии наук Соединенных Штатов Америки 99 , 5766–5771 (2002).

    ADS MathSciNet CAS PubMed МАТЕМАТИКА PubMed Central Google ученый

  • 30.

    Холист, Дж. А., Кацперски, К. и Швейцер, Ф. Модели социального воздействия динамики мнений. В Annual Reviews of Computational Physics IX , 253–273 (2001).

  • 31.

    Хегсельманн, Р. и Краузе, У. Динамика мнений, обусловленная различными способами усреднения. Вычислительная экономика 25 , 381–405 (2005).

    MATH Google ученый

  • 32.

    Schleussner, C.-F., Donges, J. F., Engemann, D. A. & Levermann, A. Кластерная маргинализация меньшинств во время социальных переходов, вызванная совместной эволюцией поведения и сетевой структуры. Научные отчеты 6 , 30790 (2016).

    ADS CAS PubMed PubMed Central Google ученый

  • 33.

    Аоки, И. Имитационное моделирование механизма стая у рыб. Nippon Suisan Gakkaishi 48 , 1081–1088 (1982).

    Google ученый

  • 34.

    Кузин, И. Д., Краузе, Дж., Джеймс, Р., Ракстон, Г. Д. и Фрэнкс, Н. Р. Коллективная память и пространственная сортировка в группах животных. Журнал теоретической биологии 218 , 1–11 (2002).

    MathSciNet PubMed Google ученый

  • 35.

    Грановеттер М. Пороговые модели коллективного поведения. Американский журнал социологии 83 , 1420–1443 (1978).

    Google ученый

  • 36.

    Кемпфер, В. Х. и Ловенберг, А. Д. Пороговая модель избирательной политики и явки избирателей. Рациональность и общество 5 , 107–126 (1993).

    Google ученый

  • 37.

    Zeppini, P., Френкен, К. и Куперс, Р. Пороговые модели технологических переходов. Экологические инновации и социальные преобразования 11 , 54–70 (2014).

    Google ученый

  • 38.

    Хантер, Л. М. Миграция и экологические опасности. Население и окружающая среда 26 , 273–302 (2005).

    ADS PubMed PubMed Central Google ученый

  • 39.

    Ломанн, С. Динамика информационных каскадов: демонстрации в понедельник в Лейпциге, Восточная Германия, 1989–91. Мировая политика 47 , 42–101 (1994).

    Google ученый

  • 40.

    Маккарти, Дж. Д. и Зальд, М. Н. Мобилизация ресурсов и социальные движения: частичная теория. Американский журнал социологии 82 , 1212–1241 (1977).

    Google ученый

  • 41.

    Дженкинс, Дж. К. Теория мобилизации ресурсов и изучение социальных движений. Ежегодный обзор социологии 9 , 527–553 (1983).

    Google ученый

  • 42.

    Сингх П., Шринивасан С., Шимански Б. К. и Корнисс Г. Распространение с ограничением порога в социальных сетях с несколькими инициаторами. Научные отчеты 3 , 1–7 (2013).

    Google ученый

  • 43.

    Карсай, М., Иньигес, Г., Кикас, Р., Каски, К. и Кертес, Дж. Локальные каскады вызывают глобальное заражение: как неоднородные пороги, экзогенные эффекты и безразличное поведение управляют распространением онлайн-принятия. Научные отчеты 6 , 1–10 (2016).

    Google ученый

  • 44.

    Чентола Д. и Барончелли А. Спонтанное появление условностей: экспериментальное исследование культурной эволюции. Труды Национальной академии наук 112 , 1989–1994 (2015).

    ADS CAS Google ученый

  • 45.

    Гаррод, С. и Доэрти, Г. Разговор, координация и соглашение: эмпирическое исследование того, как группы устанавливают языковые соглашения. Познание 53 , 181–215 (1994).

    CAS PubMed Google ученый

  • 46.

    Стрэнг, Д. и Соул, С. А. Распространение в организациях и социальных движениях: от гибридной кукурузы до ядовитых таблеток. Ежегодный обзор социологии 24 , 265–290 (1998).

    Google ученый

  • 47.

    ДиМаджио, П. Дж. И Пауэлл, В. В. Возвращение в железную клетку: институциональный изоморфизм и коллективная рациональность в организационных областях. Американский социологический обзор 147–160 (1983).

  • 48.

    Корнинг, А. Ф. и Майерс, Д. Дж. Индивидуальная ориентация на участие в социальных действиях. Политическая психология 23 , 703–729 (2002).

    Google ученый

  • 49.

    Паулсен Р. Образование, социальный класс и участие в коллективных действиях. Социология образования 64 , 96–110 (1991).

    Google ученый

  • 50.

    Лим, К. Социальные сети и участие в политической жизни: какое значение имеют сети? Социальные силы 87 , 961–982 (2008).

    Google ученый

  • 51.

    Шеллинг, Т. К. Хоккейные шлемы, скрытое оружие и переход на летнее время: исследование двоичного выбора с внешними эффектами. Журнал разрешения конфликтов 17 , 381–428 (1973).

    Google ученый

  • 52.

    Шеллинг, Т. С. Динамические модели сегрегации. Журнал математической социологии 1 , 143–186 (1971).

    MATH Google ученый

  • 53.

    Ньюман, М. Сети: Введение (ОУП Оксфорд, 2010).

  • 54.

    Wiedermann, M., Donges, J. F., Heitzig, J., Lucht, W. & Kurths, J. Макроскопическое описание сложных адаптивных сетей, одновременно развивающихся с динамическими состояниями узлов. Physical Review E 91 , 052801 (2015).

    ADS MathSciNet Google ученый

  • 55.

    Глисон, Дж. П. Динамика двоичного состояния в сложных сетях: парное приближение и не только. Physical Review X 3 , 021004 (2013).

    ADS CAS Google ученый

  • 56.

    Прюитт Джонатан, Н. и др. . Социальные переломные моменты в обществах животных. Труды Королевского общества B: Биологические науки 285 , 20181282 (2018).

    PubMed PubMed Central Google ученый

  • 57.

    Парето В. Руководство по политической экономии . (А. М. Келли, Нью-Йорк, 1971).

    Google ученый

  • 58.

    Шельнхубер, Х. Дж., Рамсторф, С. и Винкельманн, Р. Почему в Париже была согласована правильная климатическая цель. Природа Изменение климата 6 , 649–653 (2016).

    ADS Google ученый

  • 59.

    Бейснер Б. Э., Хейдон Д. Т. и Каддингтон К. Альтернативные стабильные состояния в экологии. Границы экологии и окружающей среды 1 , 376–382 (2003).

    Google ученый

  • 60.

    Дай, Л., Форселен, Д., Королев, К. С., Гор, Дж.Общие индикаторы потери устойчивости перед переломным моментом, ведущим к коллапсу населения. Наука 336 , 1175–1177 (2012).

    ADS CAS PubMed PubMed Central Google ученый

  • 61.

    Лентон, Т. М., Ливина, В. Н., Дакос, В., Шеффер, М. Бифуркация климата во время последней дегляциации? Климат прошлого 8 , 1127–1139 (2012).

    ADS Google ученый

  • 62.

    Томпсон, Дж. М. Т. и Зибер, Дж. Прогнозирование опрокидывания климата как шумной бифуркации: обзор. Международный журнал бифуркации и хаоса 21 , 399–423 (2011).

    ADS MathSciNet МАТЕМАТИКА Google ученый

  • 63.

    Gladwell, M. Переломный момент: как мелочи могут иметь большое значение (Little, Brown, 2006).

  • 64.

    Рике, К. Л. и Калдейра, К.Естественная изменчивость климата и будущая климатическая политика. Природа Изменение климата 4 , 333–338 (2014).

    ADS Google ученый

  • 65.

    Блэк, Р., Беннет, С. Р., Томас, С. М., Беддингтон, Дж. Р. Изменение климата: миграция как адаптация. Природа 478 , 447–449 (2011).

    ADS CAS PubMed PubMed Central Google ученый

  • 66.

    МакЛеман Р. и Смит Б. Миграция как адаптация к изменению климата. Изменение климата 76 , 31–53 (2006).

    ADS Google ученый

  • 67.

    Данбар, Р. И. М. Коэволюция неокортикального размера, размера группы и языка у людей. Поведенческие и мозговые науки 16 , 681–694 (1993).

    Google ученый

  • 68.

    Scheffer, M. и др. . Сигналы раннего предупреждения для критических переходов. Природа 461 , 53–59 (2009).

    ADS CAS PubMed Google ученый

  • 69.

    Jiang, J. et al. . Прогнозирование переломных моментов в мутуалистических сетях за счет уменьшения размерности. Труды Национальной академии наук 115 , E639 – E647 (2018).

    MathSciNet CAS МАТЕМАТИКА Google ученый

  • 70.

    Эрдёш П. и Реньи А. Об эволюции случайных графов. В г. Публикация Математического института Венгерской академии наук , 17–61 (1960).

  • 71.

    Barabási, A.-L. И Альберт Р. Возникновение масштабирования в случайных сетях. Наука 286 , 509–512 (1999).

    ADS MathSciNet PubMed МАТЕМАТИКА Google ученый

  • 72.

    Уоттс, Д. Дж. И Строгац, С.H. Коллективная динамика сетей «маленького мира». Nature 393 , 440–442 (1998).

    ADS CAS МАТЕМАТИКА Google ученый

  • 73.

    Westley, F. et al. . Подсказка к устойчивости: новые пути трансформации. Ambio 40 , 762–780 (2011).

    PubMed PubMed Central Google ученый

  • 74.

    Дэвид Табара, Дж. и др. . Положительные переломные моменты в быстро теплеющем мире. Текущее мнение в области экологической устойчивости 31 , 120–129 (2018).

    Google ученый

  • Психология IB - новая учебная программа (февраль 2019 г.)

    Я установил эти границы классов для IB Psychology, чтобы использовать их в моих собственных классах, и подумал, что поделюсь ими, если они будут вам полезны.

    Вам интересно, что вам нужно сделать, чтобы получить 7 баллов по психологии IB? Трудно сказать точно, потому что на данный момент (февраль 2019 г.) у нас не было никаких экзаменов по этой новой учебной программе.Но пока я отмечаю пробные экзамены своих студентов, я также установил границы оценок, которые я буду использовать для психологии IB, пока IB не выпустит их.

    Следующие таблицы - это то, что я использую для преобразования оценок моих студентов по психологии IB. Поскольку наши оценки записываются в буквенных классах, я включаю и эту категорию.

    Примечание для учителей: Прежде чем использовать их для своих учеников, вы можете сначала попробовать провести несколько тестовых прогонов. Например, сложите то, что, по вашему мнению, стоит поставить оценку 4 или C, используя рубрику эссе из Бумаги 1, и посмотрите, совпадает ли она с моими границами.

    Вы можете скачать эти границы здесь…

    Буквенные оценки - это то, что я использую для внутренних школьных оценок, поскольку мы работаем по буквенной системе (а не по системе 1-7 IB).

    Прокрутите вниз, чтобы найти официальные границы оценок IB по психологии

    Границы оценок степени бакалавра психологии г-на Диксона - новый учебный план *

    Итого Общий балл
    % Оценка IB Letter Grade
    70-100 7 А +
    58-69 6 A
    46-57 5 В / В + (≥52)
    34-45 4 К / К + (≥40)
    24-33 3 D / D + (≥28)
    16-23 2 Ф
    8-15 1

    Ф

    0-7 0 Ф
    Эти границы используют старые границы учебной программы в качестве ориентира.

    Paper One

    БУМАГА ОДИН

    Оценка / 49 Оценка IB Letter Grade
    36-49 7 А +
    30-35 6 A
    25–29 5 В / В + (≥28)
    20-24 4 К / К + (≥23)
    14–19 3 Д / Д + (≥17)
    9-14 2 Ф
    0-8 1 Ф
    Эти границы используют старые границы учебной программы в качестве ориентира.

    Paper Two Только для SL

    Бумага 2 Стандартный уровень

    /22 (SL)

    Оценка IB

    Letter Grade

    18–22 7 А +
    15-17 6 A
    11-14 5 В / В + (≥13)
    8-10 4 К / К + (10)
    6-7 3 З / Д + (7)
    4-5 2 Ф
    0-4 1 Ф

    Paper Two Only for HL

    Бумага 2 HL

    Оценка / 44 (HL)

    Оценка IB

    Letter Grade

    34-44 7 А +
    29-33 6 A
    22-28 5 B / B + (≥26)
    15–21 4 К / К + (≥19)
    11–14 3 D / D + (≥13)
    9-10 2 Ф
    0-7 1 Ф

    Paper Three (только HL)

    Хотя вышеупомянутые границы используют старую учебную программу в качестве руководства, я отмечу, что границы моей статьи 3 - это исключительно мое собственное изобретение.Это связано с тем, что по своему характеру работа 3 теперь сильно отличается от того, как это было в старой учебной программе. На данный момент это то, чего я ожидал от своих учеников. Вы увидите, что границы кажутся более жесткими, но это потому, что я думаю, что документ 3 намного проще, чем другие документы (особенно вопрос 1a-c).

    Бумага 3 (только HL)

    Оценка / 24 (HL)

    Оценка IB

    Letter Grade

    20-24 7 А +
    17-19 6 A
    14–16 5 З / З + (17)
    11-13 4 К / К + (13–14)
    8-10 3 З / Д + (10)
    5-7 2 Ф
    0-4 1 Ф

    Внутренняя оценка
    Внутренняя оценка
    /22 (SL) Оценка IB Letter Grade
    19-22 7 А +
    17-18 6 A
    13–16 5 В / В + (≥15)
    9–12 4 C / C + (≥11)
    5-8 3 Д / Д + (≥7)
    3-4 2 Ф
    0-2 1 Ф

    Есть вопросы или проблемы? Пожалуйста, оставьте заметку в комментариях.

    Официальные границы оценок IB: май 2019 г.

    т

    Трэвис Диксон - преподаватель психологии IB, автор, руководитель семинара, экзаменатор и модератор IA.

    Три мифа о порогах риска для моделей прогнозирования | BMC Medicine

    Модели прогнозирования рисков позволяют делать прогнозы для пациентов, которым грозит определенное заболевание или какое-либо событие со здоровьем в будущем. Обычно они строятся как регрессионные модели или алгоритмы машинного обучения, которые имеют несколько предикторов в качестве входных данных и непрерывную оценку риска от 0 до 1 в качестве выходных данных [1, 2].Расчетный риск для конкретного человека помогает медицинским работникам и пациентам принимать решения о терапевтических вмешательствах, дальнейших диагностических исследованиях или стратегиях мониторинга. Основной целью многих приложений является стратификация риска, чтобы пациенты с высоким риском могли получить оптимальную помощь, одновременно предотвращая чрезмерное лечение пациентов с низким риском. Возникает вопрос: как определить порог риска, чтобы различать группы риска?

    Популярность упрощенных методов анализа данных повлияла на опубликованную научную литературу [3,4,5].Одним из хорошо известных примеров является «дихотомания», практика ограничения непрерывных переменных (например, замена возраста в годах категориальной переменной, разделяющей пациентов на две группы: <50 и ≥ 50 лет). Многие продемонстрировали, что искусственная категоризация данных может нанести ущерб анализу [1, 6, 7]. Поэтому рекомендуемый подход состоит в том, чтобы постоянно анализировать факторы риска. В контексте прогнозирования риска категоризация предиктора приводит к преждевременному решению о значимых и клинически применимых группах риска и, таким образом, является пустой тратой информации.Если группы риска желательны, их следует определять на основе прогнозируемых выходных данных модели, а не ее входных данных.

    К сожалению, пороговые значения для разделения пациентов на группы прогнозируемого риска часто определяются произвольно, без клинических или теоретических оснований. Например, пороговые значения часто выводятся путем оптимизации чисто статистического критерия (например, индекса Юдена или количества правильных классификаций) для определенного набора данных, не осознавая, что этот порог может быть неприемлемым для клинической практики или что может быть получен другой порог. если использовался другой набор данных из той же популяции (некоторые опубликованные примеры см. [8,9,10,11,12]).Исследователи также нередко представляют чувствительность модели риска без указания применяемого порогового значения. Международная инициатива STRengthening Analytical Thinking for Observational Studies (STRATOS) (http://stratos-initiative.org) направлена ​​на предоставление доступных и точных руководящих документов по соответствующим темам при разработке и анализе наблюдательных исследований. Далее мы рассмотрим три распространенных мифа о порогах риска и попытаемся объяснить сильные и слабые стороны альтернативных способов определения пороговых значений в целом и критически.Код R и данные для репликации этого анализа доступны в виде дополнительного файла 1 и дополнительного файла 2.

    Миф 1: группы риска более полезны, чем непрерывные прогнозы рисков - нет, непрерывные прогнозы позволяют принимать более точные решения на индивидуальном уровне

    Любая классификация прогнозируемого риска подразумевает потерю информации, потому что все в классе рассматриваются так, как если бы они имели одинаковый риск. Лицам, оценки рисков которых схожи, но находятся по обе стороны от порога риска, назначаются разные уровни риска и потенциально разные методы лечения.Напротив, калиброванный непрерывный риск по шкале от 0 до 1 позволяет принимать более точные решения. Прогнозируемый риск рака 30% означает, что среди 100 женщин с таким прогнозируемым риском вы ожидаете найти 30 злокачественных новообразований. Эта дополнительная информация может на практике привести к иному ведению пациента, чем когда пациент был помечен как «группа низкого риска» (поскольку 30% ниже порогового значения).

    Грубая классификация по широким категориям риска нежелательна во многих случаях, особенно когда дискриминация плохая с большим перекрытием прогнозируемых рисков для случаев и не для случаев (малая область под кривой рабочих характеристик приемника (AUC, таблица 1) или когда клинический контекст требует совместного принятия решений.В этих случаях калиброванная непрерывная оценка риска более информативна и позволяет пациентам устанавливать свои собственные пороговые значения. Например, персонализированная оценка риска вероятности беременности имеет большое значение для информирования и консультирования пар с субфертильным статусом, несмотря на умеренную дискриминацию между парами, которые беременны и не забеременели [13].

    В других случаях руководящие принципы рекомендуют вмешательства, основанные на порогах риска. Здесь передача оценки личного риска индивидуума и сравнение ее с предлагаемым порогом также может улучшить консультирование и позволить обсуждение диагностических и терапевтических вариантов.Напротив, другие ситуации требуют эффективной сортировки или немедленных действий (например, в неотложной медицине) и оставляют мало места для размышлений. Здесь группы риска в сочетании с рекомендациями по лечению или лечению облегчают принятие решений.

    Миф 2: ваш статистик может вычислить оптимальный порог непосредственно из данных - нет, хороший порог отражает клинический контекст

    При использовании модели риска в качестве правила классификации и помощи при принятии решения вмешивается один (например,g., переходит к диагностическому обследованию или лечению), если человек имеет прогнозируемый риск, равный или превышающий определенный порог риска, «t», и никто не вмешивается, если риск падает ниже «t». Рассмотрим модель ADNEX, которая прогнозирует индивидуальный риск рака яичников (таблица 2). Пациенты с прогнозируемой вероятностью рака выше, чем распространенность в наборе данных (0,41), могут быть отнесены к группе высокого риска, тогда как пациенты с более низкой прогнозируемой вероятностью могут быть отнесены к группе низкого риска (рис.1) [15]. Святым Граалем пороговых значений является определение групп риска без неправильной классификации - группа низкого риска, в которой рак не возникает, и группа высокого риска, которая, несомненно, получит пользу от дальнейшего тестирования и / или лечения. В действительности ложноотрицательные (ниже порога, но больные) и ложноположительные (выше пороговых, но здоровые) классификации неизбежны. Порог, который сводит к минимуму ошибочную классификацию, - это порог, при котором сумма числа ложноположительных и ложноотрицательных результатов является наименьшей.Как видно на рис. 1, ячейки с левой стороны от этого порога частично красные, а ячейки с правой стороны частично синие, даже несмотря на то, что модель ADNEX имеет исключительно хорошую дискриминацию по сравнению с большинством других опубликованных моделей риска.

    Таблица 2 Пример модели риска: модель ADNEX Рис. 1

    Частоты прогнозируемых рисков злокачественного новообразования и три возможных пороговых значения риска

    Альтернативой является выбор порогового значения на основе того, как оценивается каждый возможный результат - истинно положительный, ложноположительный, истинно отрицательный и ложноотрицательный каждый имеет свои собственная ценность или «полезность».Стоимость ложноотрицательных (C FN ) и ложноположительных (C FP ) классификаций может быть выражена в терминах смертности и заболеваемости или даже в произвольных единицах, объединяющих множественные затраты и личные ценности пациентов (Таблица 3) [26 ]. В примере ADNEX мы рассмотрим процент пациентов с тяжелой заболеваемостью и смертностью (таблица 4) [27,28,29]. Стоимость ложноотрицательного результата может быть оценена в 95, что отражает вероятность тяжелой заболеваемости и смертности среди ложноотрицательных результатов, вызванных задержкой постановки диагноза и лечением хирургов общей практики или гинекологами, а не направлением в гинекологическое онкологическое отделение.К ложноположительному результату мы относим стоимость 5, отражающую риск осложнений при хирургическом удалении доброкачественной опухоли для определения стадии (например, повреждение полых внутренних органов, тромбоз глубоких вен, тромбоэмболия легочной артерии, разрушение раны, непроходимость кишечника, инфаркт миокарда). Истинно положительные результаты тоже имеют свою цену (C TP ), поскольку некоторые пациенты умирают или страдают тяжелыми заболеваниями, несмотря на раннее обнаружение. Кроме того, лапаротомия и химиотерапия могут вызвать осложнения. По нашим оценкам, процент случаев тяжелой заболеваемости и смертности среди истинно положительных результатов составляет 15.Стоимость истинно отрицательного результата (C TN ) - это стоимость ультразвукового исследования для вычисления риска ADNEX, который установлен на 0, потому что ультразвук считается очень безопасным методом визуализации.

    Таблица 3 Экономические перспективы здравоохранения и клиническая оценка в прогнозном моделировании Таблица 4 Стоимость результатов при принятии решения на основе порогового значения риска

    Пороговое значение риска может быть выбрано для минимизации ожидаемых общих затрат [24, 30]. Для откалиброванной модели риска он может быть определен как:

    $$ t = \ frac {C_ {FP} - {C} _ {TN}} {C_ {FP} + {C} _ {FN} - {C} _ {TP} - {C} _ {TN} }.$

    (1)

    Когда стоимость истинно отрицательного результата равна нулю, это равняется:

    $$ \ frac {C_ {FP}} {C_ {FP} + {B} _ {TP}}, $$

    (2)

    Здесь преимущество (B TP ) истинно положительной классификации или вмешательство, когда это необходимо, представляет собой разницу между стоимостью ложноотрицательного результата и стоимостью истинного положительного результата. В нашем примере это 95–15 = 80.Если принять оценки затрат, приведенные в таблице 4, учитывая, что вред от ложноположительного диагноза рака (C FP = 5) в 16 раз меньше, чем польза от истинно положительного диагноза рака (B TP = 80), порог для модели ADNEX будет 5 / (5 + 80) = 0,06, или 6% (рис. 1). В качестве альтернативы можно провести более сложный анализ на основе моделей, чтобы найти пороговые значения риска (под) населения и конкретных мероприятий, при которых преимущества вмешательства перевешивают затраты и вред, принимая во внимание множество преимуществ и затрат, связанных с вмешательством, а также заинтересованные стороны (e.ж., пациенты) предпочтения и ценности (некоторые примеры см. [22, 31, 32]).

    Правило, основанное исключительно на данных для определения порога риска, предполагает (часто неявно) предположения о затратах. Например, минимизация количества ошибочных классификаций для имеющегося набора данных предполагает равные затраты на ложноположительную и ложноотрицательную классификацию, а также отсутствие затрат на правильную классификацию [24, 30]; это редко бывает уместно. Более того, пороговое значение риска, основанное на данных, зависит от выборки.С другой выборкой может быть оптимальным другой порог. Таким образом, в новой выборке диагностическая точность часто ниже, особенно когда наборы данных небольшие. Анализы должны учитывать эту неопределенность [33, 34].

    Соответствующий порог явно зависит от клинического контекста. Принятие решения об инвазивной хирургии обычно требует более высокого порога риска, чем решение о направлении пациента на магнитно-резонансную томографию. В системах здравоохранения с длинными листами ожидания на специализированную помощь ложные срабатывания могут быть связаны с более высокими затратами, чем указано здесь, поскольку они откладывают лечение пациентов, которые действительно в нем нуждаются.Кроме того, надежные данные об оценках затрат и выгод доступны редко, а если они и есть, то их нельзя переносить во времени и пространстве. Следовательно, лучший порог риска не может быть получен напрямую из набора данных, используемого для разработки или проверки модели риска.

    Миф 3: пороговое значение является частью модели - нет, модель может быть проверена для нескольких пороговых значений риска

    Модель прогнозирования риска может использоваться в различных клинических контекстах. На практике надежные данные обо всех связанных расходах часто сложно собрать, и они могут отличаться в зависимости от системы здравоохранения.Таким образом, вычисление универсального порога риска для принятия решений зачастую невозможно. Даже широко согласованный порог может быть изменен и обсужден. Например, в 2013 г. общепринятые пороговые значения для первичной профилактики сердечно-сосудистых заболеваний были снижены рекомендациями Американской кардиологической ассоциации / Американского колледжа кардиологов, в то время как последующие рекомендации Целевой группы по профилактическим услугам США повысили этот порог [35, 36]. Текущий порог все еще слишком низок, согласно недавнему подробному анализу вреда и пользы [31, 35, 36].Это имеет значение для оценки производительности моделей прогнозирования, поскольку было бы нежелательно, чтобы показатели производительности отражали произвольно выбранный порог риска. Статистическая оценка прогнозов может быть выполнена без выбора пороговых значений риска с помощью AUC и мер калибровки, которые оценивают соответствие между прогнозируемыми и наблюдаемыми рисками (Таблица 1) [1, 2].

    Меры классификации, напротив, требуют пороговых значений риска. Исследователи часто указывают на чувствительность, специфичность, положительную или отрицательную прогностическую ценность модели (таблица 1).Все эти показатели получены из перекрестной таблицы классификаций с истинным статусом болезни после применения порога риска. Хотя эти статистические данные легко интерпретируются клинически, у них есть несколько ограничений [25]. Одним из ограничений является то, что их значения сильно зависят от выбранного порога риска. Крайне важно понимать, что не существует такого понятия, как «чувствительность» модели риска. Чувствительность и отрицательная прогностическая ценность увеличиваются до максимума, равного единице, при понижении порога, в то время как специфичность и положительная прогностическая ценность повышаются до максимума, равного единице, при увеличении порога (таблица 5).Таким образом, при разработке и проверке модели риска разумной альтернативой является рассмотрение диапазона приемлемых пороговых значений риска, отражающих различные предполагаемые затраты (Таблица 3) [23, 37]. В таблице 5 мы сосредоточены на пороговых значениях до 50%, отражающих, что польза от истинно положительного результата перевешивает вред ложного срабатывания.

    Таблица 5 Классификационная статистика для выбора пороговых значений

    Кроме того, может быть представлен анализ кривой решения для оценки клинической полезности модели для принятия решений.Кривая принятия решения - это график чистой выгоды для диапазона соответствующих пороговых значений риска, где чистая выгода пропорциональна количеству истинно положительных результатов минус количество ложных положительных результатов, умноженное на \ (\ frac {C_ {FP}} {B_ {TP }} \), измеряя, по сути, насколько общая выгода от всех истинно положительных результатов превышает общую стоимость всех ложных срабатываний [23, 37]. Кривая принятия решения для ADNEX представлена ​​в дополнительном файле 3. Также были предложены другие оценки прогнозирующей производительности, обусловленные пороговым значением, с точки зрения полезности [38, 39].Вместо того, чтобы суммировать клиническую полезность модели в диапазоне соответствующих пороговых значений риска, частичная AUC суммирует диагностическую точность в клинически интересном диапазоне специфичности (или чувствительности) [40]. Частичный AUC имеет некоторые ограничения, такие как обусловливание результата классификации, который варьируется от одного образца к другому, и отсутствие учета соотношения затрат и выгод ложноположительного и истинного положительного результатов.

    Для сравнения моделей, например, модели с новым биомаркером и без него, можно подумать, что его клиническая полезность продемонстрирована, если пациенты с заболеванием переходят в группу более высокого риска, а пациенты без заболевания переходят в группу более низкого риска. группа после добавления маркера к модели; это измеряется статистикой реклассификации, такой как чистое улучшение реклассификации.Результаты такого анализа снова зависят от выбранных пороговых значений риска для определения групп; кроме того, они могут отдавать предпочтение неверно откалиброванным моделям [41,42,43]. При сравнении моделей риска, основанных на частичной AUC, можно сравнивать модели с разными диапазонами пороговых значений риска. Лучшими альтернативами являются вычисление разницы в (полной) AUC, использование статистики, основанной на правдоподобии, или проведение анализа кривой принятия решений для сравнения конкурирующих моделей при учете затрат и выгод от решений [23, 37].

    Контрольные точки | SAT Suite of Assessments

    SAT Suite of Assessments - Критерии готовности к колледжу и карьере работают вместе, чтобы помочь учащимся и преподавателям оценивать прогресс учащихся в направлении готовности к колледжу из года в год. Справка по тестам:

    • Определите учащихся, которые преуспевают и которым требуются более сложные задачи.
    • Определите студентов, которым требуется дополнительная академическая поддержка.
    • Неофициальные улучшения в учебной и учебной программе по всему учебному заведению.

    Спрыгните вниз, чтобы просмотреть контрольные значения.

    Важный:

    Принятие мер по повышению квалификации

    Чтобы получить подробное представление об успеваемости учащихся, перейдите к результатам тестов и промежуточным баллам. С помощью шкалы баллов с цветовой кодировкой они выявляют сильные и слабые стороны, чтобы преподаватели могли помочь учащимся соответствовать критериям.

    Определение критериев готовности к колледжу и карьере к SAT

    Учащиеся считаются готовыми к поступлению в колледж и к карьере, если их результаты по SAT соответствуют критериям как по математике, так и по доказательному чтению и письму.Важно отметить, что готовность к колледжу - это континуум: учащиеся, получившие результаты ниже контрольных показателей SAT, все равно могут успешно учиться в колледже, особенно при дополнительной подготовке и настойчивости.

    Учащиеся, набравшие по разделу SAT Math, соответствующие эталону или превышающие его, имеют 75-процентный шанс получить по крайней мере C в первом семестре, на кредитных курсах колледжа по алгебре, статистике, предварительному исчислению или математическому анализу.

    Учащиеся с результатом SAT Evidence-Based Reading and Writing (ERW), который соответствует эталону или превосходит его, имеют 75-процентный шанс получить по крайней мере C в первом семестре на кредитных курсах колледжа по истории, литературе и общественным наукам. , или уроки письма.

    Определение контрольных показателей успеваемости

    Учащиеся, которые сдают тесты PSAT / NMSQT, PSAT 10 и PSAT 8/9, видят контрольные показатели уровня своего класса в своих отчетах с оценками. Ориентиры на уровне успеваемости показывают, находятся ли студенты на пути к поступлению в колледж и готовности к карьере. Они основаны на ожидаемом росте учащихся к тестам SAT в каждом классе. Предварительные контрольные показатели использовались для оценки 2015 PSAT / NMSQT и падения PSAT 8/9.

    • Ориентиры за осень 2015 г.

      В некоторых отчетах онлайн-портал для преподавателей временно отображает некоторые графики, основанные на окончательных контрольных показателях, но данные на основе предварительных контрольных показателей.Вы увидите эти рисунки, когда:

      • Запустите отчет «Контрольные показатели по учреждению» или отчет «Планирование обучения».
      • Просмотр или печать PDF-файлов.
      • Просмотр профилей студентов.

      Студенты, прошедшие осенний экзамен PSAT / NMSQT или PSAT 8/9 2015 г. и просмотревшие или распечатавшие PDF-файлы, тоже увидят это.

      Галочки «Да» или «Нет» обозначают предварительные контрольные показатели осени 2015 года. Красные, желтые и зеленые полосы отражают окончательные контрольные показатели, представленные весной 2016 года.

    Контрольные индикаторы

    В отчетах

    с оценками используются цвета, чтобы показать, как баллы учащихся по разделам соотносятся с SAT или контрольным показателем на уровне класса.

    • Зеленый: Оценка раздела соответствует эталону или превышает его.
    • Желтый: Оценка по разделу находится в пределах одного года академического роста эталона.
    • Красный: Оценка по разделу ниже контрольной на уровень академического роста более чем за год.

    Контрольные значения и диапазоны баллов по разделам

    Контрольные показатели готовности к колледжу и карьере к SAT


    • Чтение и письмо на основе доказательств: 480
    • Математика: 530
    • Диапазоны оценок раздела SAT
      Шкала 200–800 баллов
      Красный желтый зеленый
      Доказательная
      Чтение и письмо
      200–450 460–470 480–800
      Математика 200–500 510–520 530–800

    Контрольные показатели для 11 класса


    • Чтение и письмо на основе доказательств: 460
    • Математика: 510

    • Диапазоны оценок разделов в 11 классе
      Шкала 160–760 баллов
      Красный желтый зеленый
      Доказательная
      Чтение и письмо
      160–420 430–450 460–760
      Математика 160–470 480–500 510–760

    Контрольные показатели для 10-го класса


    • Чтение и письмо на основе доказательств: 430
    • Математика: 480

    • Диапазоны оценок разделов в 10-м классе
      Шкала 160–760 баллов
      Красный желтый зеленый
      Доказательная
      Чтение и письмо
      160–400 410–420 430–760
      Математика 160–440 450–470 480–760

    Контрольные показатели для 9-го класса


    • Чтение и письмо на основе доказательств: 410
    • Математика: 450

    • Диапазоны оценок разделов 9-х классов
      Шкала 120–720 баллов
      Красный желтый зеленый
      Доказательная
      Чтение и письмо
      120–380 390–400 410–720
      Математика 120–420 430–440 450–720

    Контрольные показатели для 8-го класса


    • Чтение и письмо на основе доказательств: 390
    • Математика: 430

    • Диапазоны оценок разделов 8-го класса
      Шкала 120–720 баллов
      Красный желтый зеленый
      Доказательная
      Чтение и письмо
      120–360 370–380 390–720
      Математика 120–400 410–420 430–720

    Узнать больше

    Узнайте, как получить подробное представление о навыках учащихся

    Загрузите краткое руководство для преподавателя по тестам и SAT Suite (281 КБ |.pdf).

    Успеваемость студентов | Union College

    В 2014 году Union College поставил перед собой цель достичь 61% 5-летнего коэффициента удержания студентов на первом курсе на полный рабочий день. Это было средним показателем для аналогичных учреждений в Кентукки. За исключением 2016 учебного года Union College выполнил или превысил эту цель.

    Бакалавриат

    В период с 2016 по 2019 учебные годы в Union College наблюдался устойчивый рост количества присужденных степеней бакалавриата.По сравнению с количеством ученых степеней, присужденных в 2016 году, в 2019 учебном году можно увидеть увеличение на 62 человека.

    Экзамены на получение лицензии

    Union College в настоящее время имеет две программы, по которым студенты должны сдать экзамены на получение лицензии штата, чтобы продемонстрировать свои достижения. Первый - это педагогические исследования, а второй - сестринское дело. Для образовательных исследований студенты как бакалавриата, так и магистратуры должны сдать экзамены PRAXIS, связанные с содержанием, до получения лицензии.Программа медсестер требует, чтобы студенты сдали экзамен на получение лицензии Национального совета (NCLEX), чтобы получить лицензию штата.

    Бакалавриат Экзамены PRAXIS

    Цель программы: 75%

    Государственная цель: 75%

    Порог приемлемости: 75%

    26
    56% 1 26
    56% 2016
    26 -2017
    Чтение
    Математика
    Естествознание
    Социальные науки

    Первый год обучения и предметная область 1 5 Процент прохождения времени в процентах

    2015-2016
    Чтение
    Математика
    Естественные науки
    Социальные науки

    80%
    90%
    88%
    56% 71

    82%
    70%

    77%

    79%

    2017-2018
    Социальные науки
    Чтение Исследования

    77%
    93%
    73%
    53%

    2018-2019
    Чтение
    Математика
    Естествознание
    Социальные науки

    78%
    80%
    74%
    72%

    2019-2020

    000

    000 Чтение Математика

    000

    000 Наука

    Социальные науки

    79%

    82%

    75%

    73%

    Выпускные экзамены

    Студенты Union College отслеживают успеваемость выпускников Экзамены PRAXIS.В таблице ниже представлены сравнительные данные о сдаче экзаменов для студентов Union College, сдающих экзамен PRAXIS для специального образования, и о сдаче экзаменов штата / агентства. Государственный ориентир не установлен для студентов, сдающих выпускные экзамены PRAXIS. В результате Union поставил перед студентами, сдающими выпускные экзамены, те же цели, что и для студентов бакалавриата.

    Цель программы: 75%

    Государственная цель: 75%

    Порог приемлемости: 75%

    1

    1

    Академический год

    Юнион Колледж
    Прохождение Штат / агентство
    Процентная ставка

    2016-2017

    100

    97.32

    2017-2018

    100

    98.86

    2018-2019

    100

    95,31

    * Данные взяты из базы данных ETS. Данные по Union College за 2019-2020 учебный год недоступны, потому что в нем было менее пяти тестируемых.

    Комиссия по медсестринскому делу штата Кентукки

    В 2012 году Union College начал предлагать четырехлетнюю степень по сестринскому делу. Студенты, завершающие эту программу, должны сдать экзамен на получение лицензии Национального совета (NCLEX), чтобы получить лицензию штата. Уровень успеваемости штата, установленный Советом по медсестринскому делу Кентукки, составляет 80% или выше для каждого выпускного класса.

    Цель программы: 80%

    Государственная цель: 80%

    Порог приемлемости: 80%

    23

    Нормы прохождения NCLEX Union College

    23

    Пройденная скорость

    2016

    14

    100%

    2017

    6

    6

    2017

    6

    6

    2018

    15

    87%

    2019

    14

    822 93 26% Сайт Совета медсестер.

    Добавить комментарий

    Ваш адрес email не будет опубликован. Обязательные поля помечены *