更详细的PTE机器评分解析,可前往B站PTEPLUS账号观看解析视频:
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上周我们和大家分享了PTE考试机器评分——单题评分规则,详情大家可以戳下方文章:
PTE机器评分深入解析(1)——单题评分标准
通过官方的单题评分标准可以很明确的看出来每个题型的评分标准,这些单题的分数一般称为小分(raw score),全部的小分加起来有超过1000分,但是单题是不能转化到10-90分的概念的,那么这些小分又是如何转化成最终的综合得分,也就是报告上的10-90分呢?
本周我们就来聊聊PTE考试的总分是怎么算出来的。
要了解PTE的总分是如何得出的,就要理解的概念就是PTE独有的综合评分(俗称交叉评分)。
在PTE的20个题型里,有12个综合能力题,也就是下图中标黄的题型。
这些题型考察了超过一个考核技能,例如Read Aloud这个题型,虽然是Speaking的题目,在考生朗读题目的过程中也同时考察了考生的口语和阅读能力,所以RA题型除了给口语贡献分数外,也给阅读贡献了30%的分数。
具体PTE每个科目的考核技能以及权重占比如下:
口语交叉评分题型以及权重占比:
写作交叉评分题型以及权重占比:
阅读交叉评分题型以及权重占比:
听力交叉评分题型以及权重占比:
这些科目和题型的权重都是大致的范围,来源于官方正式考试人肉测试、官方模拟考试人肉测试、以及PTEPLUS平台超过500万的学生练习数据和超过10000张官方成绩单通过机器学习得到。
如果想要更多的题型评分和权重,欢迎观看我们的免费公开课:
在正式考试中,每个题目的raw score会被先算出来,然后机器根据每个题目的难易程度(历史得分决定难易程度)和上面讲到的基本权重来算出一个换算过的raw score,然后通过逻辑斯谛分布最终换算成10-90分的PTE总分。
因为在这个过程中需要通过历史得分来决定题目的难易程度,所以PTE的题目的更新也是比较缓慢的,并且整个过程通过机器学习也在一直演变。
并且单题的分数是不能被直接转换成10-90的分数,虽然10-90的分数更容易被大家理解,但是也同时会产生误导。
从单题分数换算成总分的过程,培生官方没有完全公布,因此在这里的争议是比较多的。在PTEPLUS我们是通过学生的成绩单和考前的练习数据综合评估衍生了独家的算法,通过多次机器学习,目前过往6个月的PTEPLUS模考和官方成绩可以保持在3%的误差之内。
下一期的机器评分会深入解析下PTE机器评分涉及到的一些核心技术分析,大家尽情期待。
关于我们
PTEPLUS——全球领先的PTE一站式在线备考平台,教研和算法团队毕业于墨尔本大学等海内外顶级学府,国际团队成员主要来自于澳洲墨尔本和中国广州,拥有多年行业经验,技术实力雄厚。
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