分数计算逻辑

Question

比this SO question 更复杂，我在听听你对测验分数计算的想法，这是我的场景：

我有 X 个选项（任何 HTML 元素都可以作为选项提供），用户可以从中选择选项组合作为他们的答案。到目前为止，我试图通过以下方式保持通用性：

• 维护一组正确答案
• 按索引条目将所选答案与正确答案进行比较
• 如果找到正确的匹配项，则将分数加 1
• 单独处理单选选项问题，因为它们始终是真/假

下面的示例：假设选择了 6 个干扰节点，其中节点 0、1、2 是正确的。 'selectedAnswers' 是一个数组，其中包含任何选定干扰项的索引值。 'correctAnswers' 是一组预先确定的正确干扰指标。

// Each option is worth a standardised amount, unless custom weightings
// are required - not implemented.
var weighting = (100/this.distractors.length);
var score = 0;
for(var i=0;i<this.selectedAnswers.length;i++){
  if( ut.arrayContains(this.correctAnswer, this.selectedAnswers[i]) ){
    // Correct answer found, increase total
    score += weighting*2;
  } else {
    if( yd.hasClass(this.distractors[ this.selectedAnswers[i] ], SELECTED_CLASS) ){
      // Penalise the score by a double weightingfor selecting an incorrect answer
      score -= weighting*2;
      //log('reducing score by 2 weightings');
    } else {
      // Penalise the score by a single weighting for leaving an incorrect node unselected
      score -= weighting;
      //log('reducing score by 1 weighting');
    }
  }
}
this.score( (score<0)? 0 : Math.ceil(score) );

当一个选项未被选中时降低分数似乎违反直觉，如果它被选中的话会不正确 - 但它似乎让我更接近我所追求的逻辑。事实上，提供的分数似乎相当准确，直到您考虑选择越来越多的错误选项和越来越少的正确选项的场景。

如果必须的话，我会从我们的构建中制作一个演示并投入使用，请告诉我！

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编辑： 呃，对不起，我想太多了，问题是：

我如何提供准确的百分比分数，同时考虑不正确和正确的答案？

Answer 1

我已经解决了这个问题，但我仍然认为它涵盖的范围不够：

var correctWeighting = 100/this.correctAnswer.length;
var incorrectWeighting = 100/(this.distractors.length-this.correctAnswer.length);
var score = 0;
for(var i=0;i<this.selectedAnswers.length;i++){
    // Scan through all selected distractors and determine if they are in/correct,
    // adjusting the score accordingly
    if( ut.arrayContains(this.correctAnswer, this.selectedAnswers[i]) ){
        score += correctWeighting;
    } else {
        score -= incorrectWeighting;
    }
}

// The score can be calculated to be <0 if there are many incorrect distractors
// selected, which isn't technically wrong (if a bit imprecise?), but a workable
// score should be in the 0-100 range.
this.score( (score<0)? 0 : Math.ceil(score) );

这似乎有效，除非再次选择了许多不正确的答案而选择正确的答案很少或没有（分数移动到负数）。这可能不够好的一个例子是，如果我有 10 个左右的选项，其中 3 个是正确的，我选择了 1 个正确（+34%），其中超过 3 个被选中但不正确。在这种情况下，可以合理地说用户至少应该为他们的 1 个正确选择的答案获得一些功劳。

感觉就像我需要根据围绕“incorrectWeight”的某些因素来调整“correctWeighting”。