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Certains chiffres permettent d'illustrer les performances des apprenants par rapport à celles de l'ensemble de la classe, ou d'exprimer des irrégularités dans la performance moyenne d'une classe.

Écart type

L'écart-type indique la distance à laquelle une quantité est susceptible de se situer par rapport à sa valeur moyenne. Dans LearningSpace, il correspond à un intervalle où se situent la plupart des résultats d'un groupe d'apprenants, en d'autres termes, à quel point les résultats des apprenants sont proches les uns des autres.
Cela peut aider à

• comparer le résultat d'un apprenant à celui de l'ensemble de la classe 
   
  et, par extension, il peut également fournir un retour d'information sur l'applicabilité des cas.

Si l'écart-type est trop grand ou trop petit, cela peut signifier que quelque chose doit être ajusté dans la gestion de l'activité.

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x = un type de note particulière pour chaque apprenant d'un groupe d'apprenants
m = performance moyenne du groupe d'apprenants - calculée à partir du même type de résultats
n = nombre d'apprenants dans le groupe d'apprenants

Vous pouvez calculer les écarts types pour différents groupes de données, par exemple pour différents niveaux de notation :

• résultats d'éléments,
• résultats de section,
• résultats de cas
• et les résultats de l'activité.

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Score Z

Le score Z se réfère toujours à la performance d'un seul apprenant : il reflète l'écart entre la performance d'un apprenant spécifique et la moyenne. Il est calculé à partir des résultats de l'apprenant pour une partie particulière de l'activité, de la moyenne de la classe pour les mêmes résultats et de l'écart-type calculé à partir des deux nombres précédents.

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l = tout type de note de l'apprenant
a = la moyenne de la classe calculée à partir du même type de notes
d = l'écart-type calculé à partir des mêmes notes et de la même moyenne

Si cette valeur est inférieure à -1 ou supérieure à +1, cela signifie que la performance de la section de l'apprenant se situe en dehors de l'écart-type de la classe, c'est-à-dire qu'il a obtenu des résultats bien moins bons ou bien meilleurs que la moyenne dans cette section de l'activité.

Si le score Z d'un apprenant est proche de 0, cela signifie que sa note de section est proche de la moyenne de la classe.

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Rang centile

Le rang centile se réfère à un apprenant donné et indique combien de pour cent de la classe (plus exactement du groupe d'apprenants) ont obtenu des résultats inférieurs (ou identiques) à ceux de l'apprenant en question.

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n_w = nombre d'apprenants dont la performance particulière est inférieure ou égale à celle de l'apprenant
n = nombre d'apprenants du groupe d'apprenants de l'activité qui ont un enregistrement pour le certain score.

Les notes centiles peuvent être calculées pour différents types de notes, par exemple les résultats de la section, les résultats du cas, les résultats de l'activité. Le rang centile est de 100 % pour les apprenants les plus performants, alors qu'il est de 0 % pour les apprenants les moins performants.

There are certain numbers that help illustrate the performance of learners related to that of a whole class, or can express any irregularities in the average performance of a class.

Standard Deviation

The Standard Deviation shows the distance a quantity is likely to lie from its average value. In LearningSpace, it corresponds to a range where most of the results of a group of learners belong, in other words, how close the results of the learners are to each other.
This can help

• compare a learner's result to that of the whole class 
• and by extension, it can also provide a feedback about the applicability of the Cases.

If the standard deviation is either too big or too small, it could mean that something needs to be adjusted in the Activity management.

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x = one particular kind of score of each learner of a learner group
m = mean performance of the learner group - calculated from the same kind of scores
n = number of learners in the learner group

You can calculate standard deviations for different groups of data, for example, for different levels of scores:

• item results,
• section results,
• Case results
• and Activity results.

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Z-score

The Z-score always refers to the performance of a single learner: it reflects how much a specific learner's performance differs from the average. It is calculated from the learner score for a particular part of the Activity, a class average for the same scores and the standard deviation calculated from the preceding two numbers.

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l = any kind of learner score
a = the class average calculated from the same kind of scores
d = the standard deviation calculated from the same scores and average

If this value is below -1 or exceeds +1, it means that the learner's section performance falls out of the class standard deviation, that is, they performed much worse or much better than the average in that section of the Activity. If the Z-score of a learner is near 0, it means that his section score is near the class average.

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Percentile Score

The Percentile Score refers to a certain learner and shows how many percent of the class (more exactly the learner group) performed worse than (or the same as) the learner. 

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n_w = number of learners whose particular performance was worse than or same as that of the learner
n = number of learners of the learner group of the Activity who have a record for the certain score

Percentile scores can be calculated for different kinds of scores, for example section results, Case results, Activity results. The percentile score is 100% for the best performing learner(s), while it is 0% for the weakest performing learners.