以下のコンテンツは、プロンプトを入力して、AI (gemini-1.5-pro) が生成した「統計学概論」の評価基準です。このページは生成結果から自動的に作成されているため、表示が乱れている場合があることをご容赦ください。 データセット作成の目的と利用上の注意および生成の方法についてはAboutを御覧ください。

レポート課題 評価基準 レポート レポート評価 生成結果のみを表示

  1. 評価基準の方式: (3) ルーブリック

  2. 方式選択の理由: 統計的推論の理解度を評価するには、複数の観点を階層的に評価する必要があるため、ルーブリックが最適です。ルーブリックを用いることで、各観点における達成度を明確化し、学生へのフィードバックをより効果的に行うことができます。また、採点基準が明確になるため、採点の公平性と客観性を担保することができます。

  3. レポート評価基準（ルーブリック）

評価項目 秀 (18-20点) 優 (15-17点) 良 (11-14点) 可 (7-10点) 不可 (0-6点)
標本分布と中心極限定理の理解 標本分布と中心極限定理を正しく理解し、統計的推論における役割を明確かつ的確に説明している。中心極限定理の適用条件についても言及している。 標本分布と中心極限定理を概ね正しく理解し、統計的推論における役割を説明している。 標本分布と中心極限定理の説明に一部誤りがある、もしくは統計的推論における役割の説明が不十分である。 標本分布と中心極限定理の理解に誤解が見られる、もしくは統計的推論における役割を説明できていない。 標本分布と中心極限定理を理解しておらず、説明が不適切である。
区間推定の理解 母平均と母比率の区間推定を正しく理解し、信頼区間と信頼水準、推定値の精度と信頼区間の幅の関係を明確に説明している。具体例も適切である。 母平均と母比率の区間推定を概ね正しく理解し、信頼区間と信頼水準を説明している。具体例がやや不十分である。 区間推定の説明に一部誤りがある、もしくは信頼区間と信頼水準の理解が不十分である。 区間推定の理解に誤解が見られる、もしくは信頼区間と信頼水準を説明できていない。 区間推定を理解しておらず、説明が不適切である。
仮説検定の理解 母平均と母比率の仮説検定を正しく理解し、関連用語（帰無仮説、対立仮説、有意水準、p値、検出力、第1種過誤、第2種過誤）の意味と役割を明確に説明している。 母平均と母比率の仮説検定を概ね正しく理解し、関連用語の意味を説明している。説明にやや不足がある。 仮説検定の説明に一部誤りがある、もしくは関連用語の理解が不十分である。 仮説検定の理解に誤解が見られる、もしくは関連用語を説明できていない。 仮説検定を理解しておらず、説明が不適切である。
区間推定と仮説検定の比較 区間推定と仮説検定の共通点と相違点を正しく理解し、両者の関係性について適切に考察している。それぞれの適用状況についても明確に説明している。 区間推定と仮説検定の共通点と相違点を概ね理解し、両者の関係性について考察している。適用状況の説明にやや不足がある。 共通点と相違点の説明に一部誤りがある、もしくは両者の関係性についての考察が不十分である。 共通点と相違点を理解しておらず、両者の関係性について考察できていない。 区間推定と仮説検定の比較ができておらず、説明が不適切である。
文章構成・表現 論理展開が明確で、図表も効果的に用いられており、非常に分かりやすい。 論理展開が概ね明確で、文章も分かりやすい。 論理展開に一部不明瞭な点がある、もしくは図表が効果的に活用されていない。 論理展開が不明瞭で、文章も分かりにくい。 文章が支離滅裂で、理解できない。