Bölmə 20: Final Hesabat Funksiyası
Kompüter Adaptiv Testləşmə (CAT) Tədrisi - Sistem Performans Hesabatı
CAT Tədrisi
2025-07-12
1 Giriş
CAT sisteminin hərtərəfli qiymətləndirməsi üçün final hesabat funksiyası kritik əhəmiyyət daşıyır. Bu bölmədə sistem performansının bütün aspektlərini əhatə edən, stakeholder-lər üçün aydın və əməli məlumat təqdim edən hərtərəfli hesabat sistemi təqdim edəcəyik.
1.1 Final Hesabatın Məqsədləri
- Comprehensive Performance Evaluation: Hərtərəfli performans qiymətləndirməsi
- System Quality Assessment: Sistem keyfiyyətinin təhlili
- Efficiency Analysis: Səmərəlilik analizinin aparılması
- Stakeholder Communication: Maraqlı tərəflərlə effektiv ünsiyyət
- Decision Support: Qərar qəbulu üçün dəstək məlumatlar
1.2 Hesabat Komponentləri
- System Configuration: Sistem konfiqurasiyası
- Performance Metrics: Performans göstəriciləri
- Quality Indicators: Keyfiyyət indikatorları
- Efficiency Measures: Səmərəlilik ölçüləri
- Executive Summary: İcra xülasəsi
2 Test Məlumatlarının Hazırlanması
# Hərtərəfli test məlumatları və CAT nəticələrinin simulyasiyası
set.seed(20241201)
n_examinees <- 800
n_items <- 1000
# Item bank yaratmaq
item_bank <- data.frame(
item_id = 1:n_items,
difficulty = rnorm(n_items, mean = 0, sd = 1.2),
discrimination = rlnorm(n_items, meanlog = 0.3, sdlog = 0.4),
guessing = rbeta(n_items, 2, 8), # Lower guessing parameters
content_area = sample(c("Riyaziyyat", "Elm", "Dil", "Tarix"), n_items, replace = TRUE),
cognitive_level = sample(c("Bilmək", "Başa düşmək", "Tətbiq etmək", "Təhlil etmək"),
n_items, replace = TRUE, prob = c(0.3, 0.3, 0.25, 0.15))
)
# Həqiqi qabiliyyət səviyyələri
true_theta <- rnorm(n_examinees, mean = 0, sd = 1.1)
# CAT simulyasiyası nəticələri
simulate_cat_results <- function(theta, item_bank) {
n_items_admin <- sample(8:32, 1, prob = dnorm(8:32, mean = 18, sd = 5))
# Item selection simulation (high information items preferred)
item_info <- item_bank$discrimination^2 / (1 + exp(1.7 * item_bank$discrimination * (theta - item_bank$difficulty)))
selected_items <- sample(nrow(item_bank), n_items_admin,
prob = item_info/sum(item_info), replace = FALSE)
# Response simulation
responses <- rbinom(n_items_admin, 1,
prob = item_bank$guessing[selected_items] +
(1 - item_bank$guessing[selected_items]) *
plogis(1.7 * item_bank$discrimination[selected_items] *
(theta - item_bank$difficulty[selected_items])))
# Theta estimation (simplified)
est_theta <- theta + rnorm(1, 0, 0.3/sqrt(n_items_admin))
# Standard error (decreases with more items)
se <- 0.4 / sqrt(n_items_admin) + rnorm(1, 0, 0.02)
se <- max(0.15, se)
return(list(
estimated_theta = est_theta,
standard_error = se,
items_administered = n_items_admin,
administered_items = selected_items,
responses = responses,
final_responses = sum(responses)
))
}
# CAT nəticələrini yaratmaq
cat_results <- lapply(true_theta, function(theta) simulate_cat_results(theta, item_bank))
# Results dataframe yaratmaq
results_summary <- data.frame(
examinee_id = 1:n_examinees,
true_theta = true_theta,
estimated_theta = sapply(cat_results, function(x) x$estimated_theta),
standard_error = sapply(cat_results, function(x) x$standard_error),
items_administered = sapply(cat_results, function(x) x$items_administered),
correct_responses = sapply(cat_results, function(x) x$final_responses)
)
# Derived variables
results_summary$estimation_error <- abs(results_summary$estimated_theta - results_summary$true_theta)
results_summary$bias <- results_summary$estimated_theta - results_summary$true_theta
results_summary$precision_met <- results_summary$standard_error <= 0.3
results_summary$efficiency <- 1 / (results_summary$standard_error * sqrt(results_summary$items_administered))
cat("=== SİSTEM VƏ TEST MƏLUMATLARI HAZIRLANDI ===\n")## === SİSTEM VƏ TEST MƏLUMATLARI HAZIRLANDI ===## Test alıcı sayı: 800## Item bank ölçüsü: 1000 item## Orta test uzunluğu: 18.3 item## CAT simulation tamamlandı3 Əsas Final Hesabat Funksiyası
# Final hesabat funksiyası (sizin kodunuza əsasən genişləndirilmiş)
generate_final_report <- function(results_df, item_bank, cat_results = NULL) {
# Header
cat("===============================================\n")
cat(" CAT SİSTEMİ FİNAL HESABATI\n")
cat("===============================================\n")
cat("Analiz tarixi:", format(Sys.Date(), "%d %B %Y"), "\n")
cat("Hazırlayan: CAT Analiz Sistemi v2.0\n")
# Sistem konfiqurasiyası
cat("\n--- SİSTEM KONFİQURASİYASİ ---\n")
cat("Tapşırıq bankı ölçüsü:", nrow(item_bank), "\n")
cat("Test edilən şəxs sayı:", nrow(results_df), "\n")
cat("Minimum tapşırıq sayı:", min(results_df$items_administered), "\n")
cat("Maksimum tapşırıq sayı:", max(results_df$items_administered), "\n")
cat("SE threshold: 0.3\n")
cat("Tapşırıq seçmə metodu: Maximum Fisher Information\n")
cat("Qabiliyyət qiymətləndirmə: Expected A Posteriori (EAP)\n")
# Ana performans göstəriciləri
cat("\n--- ANA PERFORMANS GÖSTƏRİCİLƏRİ ---\n")
cat("Orta tapşırıq sayı:", round(mean(results_df$items_administered), 2), "\n")
cat("Standart sapma (tapşırıq sayı):", round(sd(results_df$items_administered), 2), "\n")
cat("Tapşırıq sayı aralığı:", min(results_df$items_administered), "-",
max(results_df$items_administered), "\n")
# Test müddəti simulyasiyası (1.5 dəqiqə per item)
estimated_time <- round(mean(results_df$items_administered) * 1.5, 1)
cat("Orta test müddəti:", estimated_time, "dəqiqə\n")
cat("Test müddəti aralığı:", round(min(results_df$items_administered) * 1.5, 1), "-",
round(max(results_df$items_administered) * 1.5, 1), "dəqiqə\n")
# Dəqiqlik göstəriciləri
cat("\n--- DƏQİQLİK GÖSTƏRİCİLƏRİ ---\n")
mae <- round(mean(results_df$estimation_error), 3)
rmse <- round(sqrt(mean(results_df$estimation_error^2)), 3)
mean_bias <- round(mean(results_df$bias), 3)
bias_sd <- round(sd(results_df$bias), 3)
ci_width <- round(1.96 * mean(results_df$standard_error), 3)
cat("Mean Absolute Error (MAE):", mae, "\n")
cat("Root Mean Square Error (RMSE):", rmse, "\n")
cat("Orta bias:", mean_bias, "\n")
cat("Bias std sapması:", bias_sd, "\n")
cat("95% etimad intervalı genişliyi:", ci_width, "\n")
# Validlik və güvenilirlik
cat("\n--- VALİDLİK VƏ GÜVENİLİRLİK ---\n")
correlation <- cor(results_df$true_theta, results_df$estimated_theta)
reliability <- 1 - mean(results_df$standard_error^2)
mean_se <- mean(results_df$standard_error)
cat("Validlik korrelyasiyası:", round(correlation, 3), "\n")
cat("Orta güvenilirlik:", round(reliability, 3), "\n")
cat("Orta standart xəta:", round(mean_se, 3), "\n")
# Precision achievement
precision_rate <- round(mean(results_df$precision_met) * 100, 1)
cat("Precision achievement rate:", precision_rate, "%\n")
# Səmərəlilik analizi
cat("\n--- SƏMƏRƏLİLİK ANALİZİ ---\n")
mean_items <- mean(results_df$items_administered)
efficiency_30 <- 30 / mean_items
efficiency_20 <- 20 / mean_items
savings_30 <- round((1 - 1/efficiency_30) * 100, 1)
savings_20 <- round((1 - 1/efficiency_20) * 100, 1)
cat("30 tapşırıqlı sabit testə görə səmərəlilik:", round(efficiency_30, 2), "x\n")
cat("20 tapşırıqlı sabit testə görə səmərəlilik:", round(efficiency_20, 2), "x\n")
cat("30 tapşırıqlı testə görə tapşırıq qənaəti:", savings_30, "%\n")
cat("20 tapşırıqlı testə görə tapşırıq qənaəti:", savings_20, "%\n")
# Keyfiyyət səviyyələri
cat("\n--- KEYFİYYƏT SƏVİYYƏLƏRİ ---\n")
excellent <- sum(results_df$estimation_error < 0.3)
good <- sum(results_df$estimation_error >= 0.3 & results_df$estimation_error < 0.5)
acceptable <- sum(results_df$estimation_error >= 0.5 & results_df$estimation_error < 0.7)
poor <- sum(results_df$estimation_error >= 0.7)
total_n <- nrow(results_df)
cat("Əla (xəta < 0.3):", excellent,
"(", round(excellent/total_n*100, 1), "%)\n")
cat("Yaxşı (0.3 ≤ xəta < 0.5):", good,
"(", round(good/total_n*100, 1), "%)\n")
cat("Qəbul edilə bilən (0.5 ≤ xəta < 0.7):", acceptable,
"(", round(acceptable/total_n*100, 1), "%)\n")
cat("Zəif (xəta ≥ 0.7):", poor,
"(", round(poor/total_n*100, 1), "%)\n")
# Tapşırıq bankı səmərəliliği
cat("\n--- TAPŞIRIQ BANKI SƏMƏRƏLİLİYİ ---\n")
if (!is.null(cat_results)) {
used_items <- unique(unlist(lapply(cat_results, function(x) x$administered_items)))
usage_rate <- length(used_items) / nrow(item_bank)
# Exposure analizi
all_administered <- unlist(lapply(cat_results, function(x) x$administered_items))
item_counts <- table(all_administered)
max_exposure <- max(item_counts) / length(cat_results)
mean_exposure <- mean(item_counts) / length(cat_results)
cat("İstifadə edilən tapşırıq sayı:", length(used_items), "/", nrow(item_bank), "\n")
cat("Bank istifadə nisbəti:", round(usage_rate * 100, 1), "%\n")
cat("Maksimum exposure rate:", round(max_exposure, 3), "\n")
cat("Orta exposure rate:", round(mean_exposure, 3), "\n")
} else {
# Estimated usage based on results
estimated_used <- min(800, nrow(item_bank))
estimated_usage <- estimated_used / nrow(item_bank)
cat("Təxmini istifadə edilən tapşırıq sayı:", estimated_used, "/", nrow(item_bank), "\n")
cat("Təxmini bank istifadə nisbəti:", round(estimated_usage * 100, 1), "%\n")
}
# Ümumi qiymətləndirmə
cat("\n--- ÜMUMİ QİYMƏTLƏNDİRMƏ ---\n")
overall_score <- 0
# Validlik komponenti (25 bal)
if (correlation > 0.90) overall_score <- overall_score + 25
else if (correlation > 0.85) overall_score <- overall_score + 20
else if (correlation > 0.80) overall_score <- overall_score + 15
else if (correlation > 0.75) overall_score <- overall_score + 10
else overall_score <- overall_score + 5
# Dəqiqlik komponenti (25 bal)
if (mae < 0.3) overall_score <- overall_score + 25
else if (mae < 0.4) overall_score <- overall_score + 20
else if (mae < 0.5) overall_score <- overall_score + 15
else if (mae < 0.6) overall_score <- overall_score + 10
else overall_score <- overall_score + 5
# Güvenilirlik komponenti (25 bal)
if (reliability > 0.85) overall_score <- overall_score + 25
else if (reliability > 0.80) overall_score <- overall_score + 20
else if (reliability > 0.75) overall_score <- overall_score + 15
else if (reliability > 0.70) overall_score <- overall_score + 10
else overall_score <- overall_score + 5
# Səmərəlilik komponenti (25 bal)
if (efficiency_30 > 1.8) overall_score <- overall_score + 25
else if (efficiency_30 > 1.5) overall_score <- overall_score + 20
else if (efficiency_30 > 1.2) overall_score <- overall_score + 15
else if (efficiency_30 > 1.0) overall_score <- overall_score + 10
else overall_score <- overall_score + 5
cat("Ümumi sistem performansı:", overall_score, "/100\n")
# Performance kategoriyası
if (overall_score >= 90) {
cat("Sistem performansı: ƏLADI ⭐⭐⭐⭐⭐\n")
performance_level <- "Əla"
} else if (overall_score >= 80) {
cat("Sistem performansı: YAXŞI ⭐⭐⭐⭐\n")
performance_level <- "Yaxşı"
} else if (overall_score >= 70) {
cat("Sistem performansı: QƏBULEDİLƏBİLƏN ⭐⭐⭐\n")
performance_level <- "Qəbul edilə bilən"
} else if (overall_score >= 60) {
cat("Sistem performansı: YAXŞILAŞDIRMA LAZIMDIR ⭐⭐\n")
performance_level <- "Yaxşılaşdırma lazımdır"
} else {
cat("Sistem performansı: CİDDİ PROBLEM ⭐\n")
performance_level <- "Ciddi problem"
}
cat("\n===============================================\n")
# Return summary for further analysis
return(list(
total_examinees = nrow(results_df),
mean_items = mean_items,
mae = mae,
rmse = rmse,
correlation = correlation,
reliability = reliability,
efficiency_30 = efficiency_30,
overall_score = overall_score,
performance_level = performance_level,
quality_distribution = c(excellent, good, acceptable, poor)
))
}
# Final hesabatı yaradın
report_summary <- generate_final_report(results_summary, item_bank, cat_results)## ===============================================
## CAT SİSTEMİ FİNAL HESABATI
## ===============================================
## Analiz tarixi: 12 July 2025
## Hazırlayan: CAT Analiz Sistemi v2.0
##
## --- SİSTEM KONFİQURASİYASİ ---
## Tapşırıq bankı ölçüsü: 1000
## Test edilən şəxs sayı: 800
## Minimum tapşırıq sayı: 8
## Maksimum tapşırıq sayı: 32
## SE threshold: 0.3
## Tapşırıq seçmə metodu: Maximum Fisher Information
## Qabiliyyət qiymətləndirmə: Expected A Posteriori (EAP)
##
## --- ANA PERFORMANS GÖSTƏRİCİLƏRİ ---
## Orta tapşırıq sayı: 18.3
## Standart sapma (tapşırıq sayı): 4.74
## Tapşırıq sayı aralığı: 8 - 32
## Orta test müddəti: 27.4 dəqiqə
## Test müddəti aralığı: 12 - 48 dəqiqə
##
## --- DƏQİQLİK GÖSTƏRİCİLƏRİ ---
## Mean Absolute Error (MAE): 0.055
## Root Mean Square Error (RMSE): 0.07
## Orta bias: 0.002
## Bias std sapması: 0.07
## 95% etimad intervalı genişliyi: 0.294
##
## --- VALİDLİK VƏ GÜVENİLİRLİK ---
## Validlik korrelyasiyası: 0.998
## Orta güvenilirlik: 0.977
## Orta standart xəta: 0.15
## Precision achievement rate: 100 %
##
## --- SƏMƏRƏLİLİK ANALİZİ ---
## 30 tapşırıqlı sabit testə görə səmərəlilik: 1.64 x
## 20 tapşırıqlı sabit testə görə səmərəlilik: 1.09 x
## 30 tapşırıqlı testə görə tapşırıq qənaəti: 39 %
## 20 tapşırıqlı testə görə tapşırıq qənaəti: 8.5 %
##
## --- KEYFİYYƏT SƏVİYYƏLƏRİ ---
## Əla (xəta < 0.3): 800 ( 100 %)
## Yaxşı (0.3 ≤ xəta < 0.5): 0 ( 0 %)
## Qəbul edilə bilən (0.5 ≤ xəta < 0.7): 0 ( 0 %)
## Zəif (xəta ≥ 0.7): 0 ( 0 %)
##
## --- TAPŞIRIQ BANKI SƏMƏRƏLİLİYİ ---
## İstifadə edilən tapşırıq sayı: 944 / 1000
## Bank istifadə nisbəti: 94.4 %
## Maksimum exposure rate: 0.474
## Orta exposure rate: 0.019
##
## --- ÜMUMİ QİYMƏTLƏNDİRMƏ ---
## Ümumi sistem performansı: 95 /100
## Sistem performansı: ƏLADI ⭐⭐⭐⭐⭐
##
## ===============================================4 Ətraflı Performans Analizi
# Ətraflı performans analizinin genişləndirilməsi
perform_detailed_performance_analysis <- function(results_df, report_summary) {
cat("=== ƏTRAFLІ PERFORMANS ANALİZİ ===\n\n")
# 1. Qabiliyyət səviyyələrinə görə performans
cat("📊 QABİLİYYƏT SƏVİYYƏLƏRİNƏ GÖRƏ PERFORMANS:\n")
results_df$ability_level <- cut(results_df$true_theta,
breaks = c(-Inf, -1, 0, 1, Inf),
labels = c("Aşağı", "Orta-Aşağı", "Orta-Yüksək", "Yüksək"))
ability_performance <- results_df %>%
group_by(ability_level) %>%
summarise(
count = n(),
mean_items = round(mean(items_administered), 1),
mean_error = round(mean(estimation_error), 3),
mean_se = round(mean(standard_error), 3),
correlation = round(cor(true_theta, estimated_theta), 3),
precision_rate = round(mean(precision_met) * 100, 1),
.groups = 'drop'
)
print(ability_performance)
cat("\n")
# 2. Test uzunluğu effektivliyi
cat("📈 TEST UZUNLUĞU EFFEKTİVLİYİ:\n")
length_categories <- cut(results_df$items_administered,
breaks = c(0, 10, 15, 20, 25, Inf),
labels = c("Çox qısa (≤10)", "Qısa (11-15)",
"Orta (16-20)", "Uzun (21-25)", "Çox uzun (>25)"))
length_performance <- results_df %>%
mutate(length_category = length_categories) %>%
group_by(length_category) %>%
summarise(
count = n(),
percentage = round(n()/nrow(results_df)*100, 1),
mean_error = round(mean(estimation_error), 3),
mean_se = round(mean(standard_error), 3),
precision_rate = round(mean(precision_met) * 100, 1),
.groups = 'drop'
)
print(length_performance)
cat("\n")
# 3. Zaman səmərəliliği
cat("⏱️ ZAMAN SƏMƏRƏLİLİYİ:\n")
estimated_time <- results_df$items_administered * 1.5 # 1.5 min per item
time_categories <- cut(estimated_time,
breaks = c(0, 15, 25, 35, 45, Inf),
labels = c("Çox sürətli (≤15 dəq)", "Sürətli (16-25 dəq)",
"Orta (26-35 dəq)", "Yavaş (36-45 dəq)", "Çox yavaş (>45 dəq)"))
time_distribution <- table(time_categories)
time_percentages <- round(prop.table(time_distribution) * 100, 1)
for (i in 1:length(time_distribution)) {
cat("", names(time_distribution)[i], ":", time_distribution[i],
"(", time_percentages[i], "%)\n")
}
cat("Orta test müddəti:", round(mean(estimated_time), 1), "dəqiqə\n")
cat("Test müddəti aralığı:", round(min(estimated_time), 1), "-",
round(max(estimated_time), 1), "dəqiqə\n\n")
# 4. Keyfiyyət trend analizi
cat("📊 KEYFİYYƏT TREND ANALİZİ:\n")
# Simulyasiya üçün zaman seriyası yaratmaq
results_df$test_order <- 1:nrow(results_df)
# Moving average for trend analysis
window_size <- 50
if (nrow(results_df) >= window_size) {
moving_avg_error <- rep(NA, nrow(results_df))
for (i in window_size:nrow(results_df)) {
moving_avg_error[i] <- mean(results_df$estimation_error[(i-window_size+1):i])
}
initial_error <- mean(results_df$estimation_error[1:window_size])
final_error <- mean(results_df$estimation_error[(nrow(results_df)-window_size+1):nrow(results_df)])
trend_change <- final_error - initial_error
cat("İlk", window_size, "testin orta xətası:", round(initial_error, 3), "\n")
cat("Son", window_size, "testin orta xətası:", round(final_error, 3), "\n")
cat("Trend dəyişmə:", ifelse(trend_change > 0, "↗️ PISLƏŞMƏ", "↘️ YAXŞILAŞMA"),
"(", round(trend_change, 3), ")\n\n")
}
return(list(
ability_performance = ability_performance,
length_performance = length_performance,
time_distribution = time_distribution,
trend_change = if(exists("trend_change")) trend_change else NA
))
}
# Ətraflı performans analizini həyata keçir
detailed_performance <- perform_detailed_performance_analysis(results_summary, report_summary)## === ƏTRAFLІ PERFORMANS ANALİZİ ===
##
## 📊 QABİLİYYƏT SƏVİYYƏLƏRİNƏ GÖRƏ PERFORMANS:
## # A tibble: 4 × 7
## ability_level count mean_items mean_error mean_se correlation precision_rate
## <fct> <int> <dbl> <dbl> <dbl> <dbl> <dbl>
## 1 Aşağı 148 18.4 0.053 0.15 0.992 100
## 2 Orta-Aşağı 264 18.3 0.058 0.15 0.968 100
## 3 Orta-Yüksək 245 18.6 0.053 0.15 0.975 100
## 4 Yüksək 143 17.7 0.056 0.15 0.99 100
##
## 📈 TEST UZUNLUĞU EFFEKTİVLİYİ:
## # A tibble: 5 × 6
## length_category count percentage mean_error mean_se precision_rate
## <fct> <int> <dbl> <dbl> <dbl> <dbl>
## 1 Çox qısa (≤10) 38 4.8 0.089 0.152 100
## 2 Qısa (11-15) 192 24 0.059 0.15 100
## 3 Orta (16-20) 301 37.6 0.056 0.15 100
## 4 Uzun (21-25) 216 27 0.046 0.15 100
## 5 Çox uzun (>25) 53 6.6 0.046 0.15 100
##
## ⏱️ ZAMAN SƏMƏRƏLİLİYİ:
## Çox sürətli (≤15 dəq) : 38 ( 4.8 %)
## Sürətli (16-25 dəq) : 252 ( 31.5 %)
## Orta (26-35 dəq) : 393 ( 49.1 %)
## Yavaş (36-45 dəq) : 115 ( 14.4 %)
## Çox yavaş (>45 dəq) : 2 ( 0.2 %)
## Orta test müddəti: 27.4 dəqiqə
## Test müddəti aralığı: 12 - 48 dəqiqə
##
## 📊 KEYFİYYƏT TREND ANALİZİ:
## İlk 50 testin orta xətası: 0.054
## Son 50 testin orta xətası: 0.049
## Trend dəyişmə: ↘️ YAXŞILAŞMA ( -0.004 )5 Vizual Final Hesabat
# Vizual final hesabat yaratmaq
create_final_report_visualizations <- function(results_df, report_summary, detailed_performance) {
# 1. Performance Dashboard - Ana göstəricilər
performance_metrics <- data.frame(
Metric = c("Validlik", "Dəqiqlik (MAE)", "Güvenilirlik", "Səmərəlilik"),
Value = c(report_summary$correlation, report_summary$mae,
report_summary$reliability, report_summary$efficiency_30),
Target = c(0.90, 0.35, 0.85, 1.5),
Status = c(
ifelse(report_summary$correlation >= 0.90, "Əla",
ifelse(report_summary$correlation >= 0.85, "Yaxşı", "Təkmilləşdirmə")),
ifelse(report_summary$mae <= 0.35, "Əla",
ifelse(report_summary$mae <= 0.45, "Yaxşı", "Təkmilləşdirmə")),
ifelse(report_summary$reliability >= 0.85, "Əla",
ifelse(report_summary$reliability >= 0.80, "Yaxşı", "Təkmilləşdirmə")),
ifelse(report_summary$efficiency_30 >= 1.5, "Əla",
ifelse(report_summary$efficiency_30 >= 1.2, "Yaxşı", "Təkmilləşdirmə"))
)
)
p1 <- ggplot(performance_metrics, aes(x = Metric, y = Value, fill = Status)) +
geom_col(alpha = 0.8, width = 0.7) +
geom_text(aes(label = round(Value, 3)), vjust = -0.5, size = 4, fontface = "bold") +
geom_hline(data = performance_metrics, aes(yintercept = Target),
color = "red", linetype = "dashed", alpha = 0.7) +
scale_fill_manual(values = c("Əla" = "#2E8B57", "Yaxşı" = "#FFD700", "Təkmilləşdirmə" = "#FF6347")) +
labs(title = "CAT Sistem Performans Dashboard",
subtitle = "Əsas performans göstəriciləri və hədəf dəyərlər",
x = "Performans Metrikaları", y = "Dəyər", fill = "Status") +
theme_minimal() +
theme(axis.text.x = element_text(angle = 45, hjust = 1),
plot.title = element_text(size = 16, face = "bold"))
# 2. Keyfiyyət paylanması
quality_data <- data.frame(
Category = c("Əla", "Yaxşı", "Qəbul edilə bilən", "Zəif"),
Count = report_summary$quality_distribution,
Percentage = round(report_summary$quality_distribution / sum(report_summary$quality_distribution) * 100, 1)
)
p2 <- ggplot(quality_data, aes(x = "", y = Count, fill = Category)) +
geom_bar(width = 1, stat = "identity") +
coord_polar("y", start = 0) +
scale_fill_manual(values = c("Əla" = "#2E8B57", "Yaxşı" = "#FFD700",
"Qəbul edilə bilən" = "#FFA500", "Zəif" = "#FF6347")) +
labs(title = "Test Keyfiyyəti Paylanması",
subtitle = paste("Ümumi test sayı:", sum(report_summary$quality_distribution))) +
theme_void() +
theme(plot.title = element_text(size = 14, face = "bold", hjust = 0.5)) +
geom_text(aes(label = paste0(Percentage, "%")),
position = position_stack(vjust = 0.5), size = 4, fontface = "bold")
# 3. Test uzunluğu vs Dəqiqlik
p3 <- ggplot(results_df, aes(x = items_administered, y = estimation_error)) +
geom_point(alpha = 0.6, color = "steelblue") +
geom_smooth(method = "loess", color = "red", se = TRUE, alpha = 0.3) +
geom_hline(yintercept = 0.5, color = "orange", linetype = "dashed", alpha = 0.8) +
labs(title = "Test Uzunluğu və Qiymətləndirmə Dəqiqliyi Əlaqəsi",
x = "İdarə Edilən Item Sayı", y = "Qiymətləndirmə Xətası",
subtitle = "Daha uzun testlər daha yüksək dəqiqlik təmin edir") +
theme_minimal() +
annotate("text", x = max(results_df$items_administered), y = 0.52,
label = "Qəbul edilə bilən hədd", color = "orange", hjust = 1)
# 4. Qabiliyyət səviyyələrinə görə performans
results_df$ability_level <- cut(results_df$true_theta,
breaks = c(-Inf, -1, 0, 1, Inf),
labels = c("Aşağı", "Orta-Aşağı", "Orta-Yüksək", "Yüksək"))
p4 <- ggplot(results_df, aes(x = ability_level, y = estimation_error, fill = ability_level)) +
geom_boxplot(alpha = 0.7) +
geom_jitter(width = 0.2, alpha = 0.3, size = 0.8) +
scale_fill_viridis_d() +
labs(title = "Qabiliyyət Səviyyələrinə Görə Qiymətləndirmə Dəqiqliyi",
x = "Qabiliyyət Səviyyəsi", y = "Qiymətləndirmə Xətası") +
theme_minimal() +
theme(legend.position = "none")
return(list(dashboard = p1, quality = p2, length_accuracy = p3, ability_performance = p4))
}
# Vizual hesabatı yaratmaq
final_visualizations <- create_final_report_visualizations(results_summary, report_summary, detailed_performance)
# Ana dashboard və keyfiyyət paylanması
grid.arrange(final_visualizations$dashboard, final_visualizations$quality, ncol = 2)
# Əlavə vizualizasiyalar
grid.arrange(final_visualizations$length_accuracy, final_visualizations$ability_performance, ncol = 2)
6 İnteraktiv Performance Dashboard
# İnteraktiv dashboard yaratmaq
create_interactive_dashboard <- function(results_df, report_summary) {
cat("=== İNTERAKTİV PERFORMANCE DASHBOARD ===\n\n")
# Key metrics üçün gauge charts simulyasiyası
metrics_summary <- data.frame(
Metric = c("Ümumi Performans", "Validlik", "Dəqiqlik", "Səmərəlilik", "Precision Rate"),
Value = c(report_summary$overall_score,
round(report_summary$correlation * 100, 1),
round((1 - report_summary$mae) * 100, 1), # Convert to percentage
round(report_summary$efficiency_30 * 50, 1), # Scale for display
round(mean(results_df$precision_met) * 100, 1)),
Max_Value = c(100, 100, 100, 100, 100),
Status = c("Ümumi", "Validlik", "Dəqiqlik", "Səmərəlilik", "Precision"),
Color = c("#1f77b4", "#ff7f0e", "#2ca02c", "#d62728", "#9467bd")
)
# Display key metrics
cat("📊 KEY PERFORMANCE INDICATORS:\n")
for (i in 1:nrow(metrics_summary)) {
status_icon <- ifelse(metrics_summary$Value[i] >= 80, "🟢",
ifelse(metrics_summary$Value[i] >= 60, "🟡", "🔴"))
cat(status_icon, metrics_summary$Metric[i], ":", metrics_summary$Value[i],
"/", metrics_summary$Max_Value[i], "\n")
}
cat("\n")
# Real-time monitoring alerts
cat("🚨 REAL-TIME MONİTORİNQ ALERTS:\n")
alerts <- c()
if (report_summary$overall_score < 70) {
alerts <- c(alerts, "YÜKSƏK PRİORİTET: Ümumi performans aşağı")
}
if (report_summary$mae > 0.5) {
alerts <- c(alerts, "ORTA PRİORİTET: Dəqiqlik problemləri")
}
if (mean(results_df$items_administered) > 25) {
alerts <- c(alerts, "AŞAĞI PRİORİTET: Səmərəlilik təkmilləşdirməsi")
}
if (length(alerts) == 0) {
cat("✅ Aktiv alert yoxdur - sistem optimal işləyir\n")
} else {
for (alert in alerts) {
cat("⚠️", alert, "\n")
}
}
cat("\n")
# Performance trends
cat("📈 PERFORMANS TRENDLƏRİ:\n")
# Simulate trend data
recent_trend <- ifelse(runif(1) > 0.5, "İyiləşmə", "Pisləşmə")
trend_magnitude <- round(runif(1, 0.01, 0.05), 3)
cat("Son həftəlik trend:", recent_trend, "(",
ifelse(recent_trend == "İyiləşmə", "+", "-"), trend_magnitude, ")\n")
cat("Aylıq performance variasiya:", round(sd(results_df$estimation_error), 3), "\n")
cat("Sistem stabilliyi:", ifelse(sd(results_df$estimation_error) < 0.3, "Yüksək", "Orta"), "\n\n")
return(metrics_summary)
}
# İnteraktiv dashboard yaratmaq
interactive_metrics <- create_interactive_dashboard(results_summary, report_summary)## === İNTERAKTİV PERFORMANCE DASHBOARD ===
##
## 📊 KEY PERFORMANCE INDICATORS:
## 🟢 Ümumi Performans : 95 / 100
## 🟢 Validlik : 99.8 / 100
## 🟢 Dəqiqlik : 94.5 / 100
## 🟢 Səmərəlilik : 82 / 100
## 🟢 Precision Rate : 100 / 100
##
## 🚨 REAL-TIME MONİTORİNQ ALERTS:
## ✅ Aktiv alert yoxdur - sistem optimal işləyir
##
## 📈 PERFORMANS TRENDLƏRİ:
## Son həftəlik trend: İyiləşmə ( + 0.048 )
## Aylıq performance variasiya: 0.044
## Sistem stabilliyi: Yüksək7 Executive Summary və Tövsiyələr
# Executive summary və strategic recommendations
generate_executive_summary <- function(results_df, report_summary, detailed_performance) {
cat("=== EXECUTİVE SUMMARY ===\n\n")
# İcra xülasəsi
cat("📋 İCRA XÜLASƏSİ:\n")
cat("Analiz tarixi:", format(Sys.Date(), "%d %B %Y"), "\n")
cat("Test alıcı sayı:", nrow(results_df), "\n")
cat("Ümumi sistem performansı:", report_summary$overall_score, "/100 (",
report_summary$performance_level, ")\n\n")
# Əsas uğurlar
cat("🏆 ƏSAS UĞURLAR:\n")
successes <- c()
if (report_summary$correlation >= 0.85) {
successes <- c(successes, paste("Yüksək validlik (r =", round(report_summary$correlation, 3), ")"))
}
if (report_summary$efficiency_30 >= 1.5) {
successes <- c(successes, paste("Səmərəli test uzunluğu (",
round(report_summary$efficiency_30, 2), "x səmərəlilik)"))
}
if (mean(results_df$precision_met) >= 0.75) {
successes <- c(successes, paste("Yaxşı precision achievement (",
round(mean(results_df$precision_met) * 100, 1), "%)"))
}
if (report_summary$mae <= 0.4) {
successes <- c(successes, paste("Qəbul edilə bilən dəqiqlik (MAE =",
round(report_summary$mae, 3), ")"))
}
if (length(successes) == 0) {
successes <- "Əsas performans göstəriciləri standart səviyyədə"
}
for (success in successes) {
cat("✅", success, "\n")
}
cat("\n")
# Təkmilləşdirmə sahələri
cat("🎯 TƏKMİLLƏŞDİRMƏ SAHƏLƏRİ:\n")
improvements <- c()
if (report_summary$correlation < 0.85) {
improvements <- c(improvements, "Validlik artırılması (item bank keyfiyyəti)")
}
if (report_summary$mae > 0.4) {
improvements <- c(improvements, "Dəqiqlik təkmilləşdirməsi (alqoritm optimallaşdırması)")
}
if (report_summary$efficiency_30 < 1.2) {
improvements <- c(improvements, "Səmərəlilik artırılması (test uzunluğu optimallaşdırması)")
}
if (mean(results_df$precision_met) < 0.7) {
improvements <- c(improvements, "Precision achievement yaxşılaşdırması")
}
poor_quality_rate <- report_summary$quality_distribution[4] / sum(report_summary$quality_distribution)
if (poor_quality_rate > 0.1) {
improvements <- c(improvements, "Zəif performans hallarnın azaldılması")
}
if (length(improvements) == 0) {
cat("✅ Əsas təkmilləşdirmə sahəsi aşkar edilmədi\n")
} else {
for (improvement in improvements) {
cat("🔧", improvement, "\n")
}
}
cat("\n")
# Strategic recommendations
cat("💡 STRATEGİK TOVSİYƏLƏR:\n\n")
cat("Qısa müddət (1-3 ay):\n")
cat("• Threshold parametrlərinin fine-tuning edilməsi\n")
cat("• Item selection alqoritminin optimallaşdırması\n")
cat("• Performance monitoring sisteminin gücləndirilməsi\n\n")
cat("Orta müddət (3-6 ay):\n")
cat("• Item bank genişləndirilməsi və keyfiyyət təkmilləşdirməsi\n")
cat("• Multidimensional CAT imkanlarının araşdırılması\n")
cat("• Advanced analytics və ML metodlarının tətbiqi\n\n")
cat("Uzun müddət (6-12 ay):\n")
cat("• Yeni adaptiv strategiyaların research və development\n")
cat("• Sistem arxitekturasının modernləşdirilməsi\n")
cat("• International benchmark-larla müqayisə və kalibrasyoy\n\n")
# ROI və business impact
cat("💰 RETURN ON INVESTMENT (ROI):\n")
time_savings <- round((30 - report_summary$mean_items) * 1.5, 1) # Time saved in minutes
efficiency_gain <- round((report_summary$efficiency_30 - 1) * 100, 1)
cat("Test müddəti qənaəti:", time_savings, "dəqiqə per test\n")
cat("Səmərəlilik artımı:", efficiency_gain, "%\n")
cat("Aylıq test həcmi (1000 test):", round(time_savings * 1000 / 60, 1), "saat qənaət\n")
cat("Keyfiyyət təkmilləşdirməsi: Əla testlər",
round(report_summary$quality_distribution[1] / sum(report_summary$quality_distribution) * 100, 1), "%\n\n")
# Next steps
cat("🚀 NÖVBƏTİ ADDIMLAR:\n")
cat("1. Bu hesabatın stakeholder-lərlə paylaşılması\n")
cat("2. Priority improvement areas üçün action plan hazırlanması\n")
cat("3. Quarterly review schedule qurulması\n")
cat("4. Continuous monitoring və reporting sisteminin tətbiqi\n")
cat("5. Performance benchmark-larının yenilənməsi\n\n")
return(list(
successes = successes,
improvements = improvements,
time_savings = time_savings,
efficiency_gain = efficiency_gain
))
}
# Executive summary generasiya et
executive_summary <- generate_executive_summary(results_summary, report_summary, detailed_performance)## === EXECUTİVE SUMMARY ===
##
## 📋 İCRA XÜLASƏSİ:
## Analiz tarixi: 12 July 2025
## Test alıcı sayı: 800
## Ümumi sistem performansı: 95 /100 ( Əla )
##
## 🏆 ƏSAS UĞURLAR:
## ✅ Yüksək validlik (r = 0.998 )
## ✅ Səmərəli test uzunluğu ( 1.64 x səmərəlilik)
## ✅ Yaxşı precision achievement ( 100 %)
## ✅ Qəbul edilə bilən dəqiqlik (MAE = 0.055 )
##
## 🎯 TƏKMİLLƏŞDİRMƏ SAHƏLƏRİ:
## ✅ Əsas təkmilləşdirmə sahəsi aşkar edilmədi
##
## 💡 STRATEGİK TOVSİYƏLƏR:
##
## Qısa müddət (1-3 ay):
## • Threshold parametrlərinin fine-tuning edilməsi
## • Item selection alqoritminin optimallaşdırması
## • Performance monitoring sisteminin gücləndirilməsi
##
## Orta müddət (3-6 ay):
## • Item bank genişləndirilməsi və keyfiyyət təkmilləşdirməsi
## • Multidimensional CAT imkanlarının araşdırılması
## • Advanced analytics və ML metodlarının tətbiqi
##
## Uzun müddət (6-12 ay):
## • Yeni adaptiv strategiyaların research və development
## • Sistem arxitekturasının modernləşdirilməsi
## • International benchmark-larla müqayisə və kalibrasyoy
##
## 💰 RETURN ON INVESTMENT (ROI):
## Test müddəti qənaəti: 17.6 dəqiqə per test
## Səmərəlilik artımı: 64 %
## Aylıq test həcmi (1000 test): 293.3 saat qənaət
## Keyfiyyət təkmilləşdirməsi: Əla testlər 100 %
##
## 🚀 NÖVBƏTİ ADDIMLAR:
## 1. Bu hesabatın stakeholder-lərlə paylaşılması
## 2. Priority improvement areas üçün action plan hazırlanması
## 3. Quarterly review schedule qurulması
## 4. Continuous monitoring və reporting sisteminin tətbiqi
## 5. Performance benchmark-larının yenilənməsi8 Detailed Data Tables
# Ətraflı məlumat cədvəlləri
create_detailed_tables <- function(results_df, detailed_performance) {
cat("=== ƏTRAFLІ MƏLUMAT CƏDVƏLLƏRİ ===\n\n")
# 1. Qabiliyyət səviyyələrinə görə ətraflı statistika
cat("📊 Qabiliyyət Səviyyələrinə Görə Ətraflı Performans:\n")
kable(detailed_performance$ability_performance,
caption = "Qabiliyyət qruplarına görə performans göstəriciləri")
cat("\n📏 Test Uzunluğuna Görə Performans:\n")
kable(detailed_performance$length_performance,
caption = "Test uzunluğu kateqoriyalarına görə nəticələr")
# 2. Top və bottom performerlar
cat("\n🏆 TOP PERFORMERLAR (Ən aşağı xəta):\n")
top_performers <- results_df %>%
arrange(estimation_error) %>%
head(10) %>%
select(examinee_id, true_theta, estimated_theta, estimation_error,
items_administered, standard_error) %>%
mutate(across(where(is.numeric), round, 3))
kable(top_performers, caption = "Ən yüksək performans göstərən 10 test")
cat("\n⚠️ BOTTOM PERFORMERLAR (Ən yüksək xəta):\n")
bottom_performers <- results_df %>%
arrange(desc(estimation_error)) %>%
head(10) %>%
select(examinee_id, true_theta, estimated_theta, estimation_error,
items_administered, standard_error) %>%
mutate(across(where(is.numeric), round, 3))
kable(bottom_performers, caption = "Ən aşağı performans göstərən 10 test")
# 3. Ekstrem hallar analizi
cat("\n🔍 EKSTREM HALLAR ANALİZİ:\n")
extreme_cases <- results_df %>%
filter(items_administered > 30 | estimation_error > 0.7 | standard_error > 0.5) %>%
select(examinee_id, true_theta, estimated_theta, estimation_error,
items_administered, standard_error) %>%
mutate(
issue_type = case_when(
items_administered > 30 ~ "Çox uzun test",
estimation_error > 0.7 ~ "Yüksək xəta",
standard_error > 0.5 ~ "Yüksək SE",
TRUE ~ "Digər"
)
) %>%
mutate(across(where(is.numeric), round, 3))
if (nrow(extreme_cases) > 0) {
kable(extreme_cases, caption = "Ekstrem hallar və problem növləri")
cat("Ekstrem hal sayı:", nrow(extreme_cases), "\n")
} else {
cat("✅ Ekstrem hal aşkar edilmədi\n")
}
return(list(
top_performers = top_performers,
bottom_performers = bottom_performers,
extreme_cases = extreme_cases
))
}
# Ətraflı cədvəlləri yaratmaq
detailed_tables <- create_detailed_tables(results_summary, detailed_performance)## === ƏTRAFLІ MƏLUMAT CƏDVƏLLƏRİ ===
##
## 📊 Qabiliyyət Səviyyələrinə Görə Ətraflı Performans:
##
## 📏 Test Uzunluğuna Görə Performans:
##
## 🏆 TOP PERFORMERLAR (Ən aşağı xəta):##
## ⚠️ BOTTOM PERFORMERLAR (Ən yüksək xəta):
##
## 🔍 EKSTREM HALLAR ANALİZİ:
## Ekstrem hal sayı: 29 Final Sistem Tövsiyələri
# Final sistem tövsiyələri və implementation plan
generate_final_recommendations <- function(results_df, report_summary, executive_summary) {
cat("=== FİNAL SİSTEM TOVSİYƏLƏRİ ===\n\n")
# Priority matrix
cat("🎯 PRİORİTET MATRİSİ:\n")
# High Impact, Low Effort
cat("\n🟢 YÜKSƏK TƏSİR, AŞAĞI ƏYƏDƏLƏŞMƏ:\n")
cat("• SE threshold fine-tuning (0.3 → 0.28)\n")
cat("• Maximum test length optimallaşdırması\n")
cat("• Item exposure control parametrləri\n")
cat("• Real-time performance monitoring\n")
# High Impact, High Effort
cat("\n🟡 YÜKSƏK TƏSİR, YÜKSƏK ƏYƏDƏLƏŞMƏ:\n")
cat("• Item bank expansion və re-calibration\n")
cat("• Advanced item selection algorithms\n")
cat("• Multistage adaptive testing implementation\n")
cat("• Machine learning integration\n")
# Low Impact, Low Effort
cat("\n🔵 AŞAĞI TƏSİR, AŞAĞI ƏYƏDƏLƏŞMƏ:\n")
cat("• Reporting dashboard improvements\n")
cat("• User interface enhancements\n")
cat("• Documentation updates\n")
cat("• Training material development\n")
# Implementation timeline
cat("\n📅 İMPLEMENTASİYA TİMELİNE:\n")
cat("\nPhase 1 (İlk 30 gün):\n")
cat("• Kritik threshold adjustments\n")
cat("• Performance monitoring enhancement\n")
cat("• Quick wins implementation\n")
cat("\nPhase 2 (2-3 ay):\n")
cat("• Algorithm optimization\n")
cat("• Item bank quality review\n")
cat("• Advanced analytics setup\n")
cat("\nPhase 3 (4-6 ay):\n")
cat("• Major system enhancements\n")
cat("• New feature development\n")
cat("• Comprehensive testing və validation\n")
# Success metrics və KPIs
cat("\n📊 UĞUR METRİKLƏRİ VƏ KPIs:\n")
current_targets <- data.frame(
Metric = c("Validlik Korrelyasiyası", "Mean Absolute Error",
"Orta Test Uzunluğu", "Precision Achievement"),
Current = c(round(report_summary$correlation, 3),
round(report_summary$mae, 3),
round(report_summary$mean_items, 1),
round(mean(results_df$precision_met) * 100, 1)),
Target_3Month = c(0.90, 0.35, 18, 85),
Target_6Month = c(0.92, 0.30, 16, 90),
Unit = c("", "", "items", "%")
)
kable(current_targets, caption = "Cari dəyərlər və hədəflər")
# Risk assessment
cat("\n⚠️ RİSK QİYMƏTLƏNDİRMƏSİ:\n")
risks <- c()
if (report_summary$overall_score < 80) {
risks <- c(risks, "Ümumi performans riski - sistem kredibiliteti")
}
if (report_summary$mae > 0.45) {
risks <- c(risks, "Dəqiqlik riski - test nəticələrinin etibarlılığı")
}
if (mean(results_df$items_administered) > 25) {
risks <- c(risks, "Səmərəlilik riski - operasional xərclər")
}
poor_rate <- report_summary$quality_distribution[4] / sum(report_summary$quality_distribution)
if (poor_rate > 0.15) {
risks <- c(risks, "Keyfiyyət riski - test alıcı məmnuniyyəti")
}
if (length(risks) == 0) {
cat("✅ Əhəmiyyətli risk faktoru aşkar edilmədi\n")
} else {
for (risk in risks) {
cat("🔴", risk, "\n")
}
}
# Budget və resource requirements
cat("\n💰 BÜDCE VƏ RESURS TƏLƏBLƏRİ:\n")
cat("İnsan resursları:\n")
cat("• Psychometrician: 1 FTE (6 ay)\n")
cat("• Software Developer: 0.5 FTE (3 ay)\n")
cat("• Data Analyst: 0.3 FTE (davamlı)\n")
cat("\nTexnoloji resurslar:\n")
cat("• Server capacity upgrade\n")
cat("• Database optimization\n")
cat("• Analytics platform license\n")
cat("\nTəlim və development:\n")
cat("• Staff training programs\n")
cat("• External consulting\n")
cat("• Research və development fund\n")
cat("\n🎖️ EXPECTED BENEFITS:\n")
cat("• Test keyfiyyətində", round((90 - report_summary$quality_distribution[1]/sum(report_summary$quality_distribution)*100), 1), "% artım\n")
cat("• Test müddətində", round(executive_summary$time_savings, 1), "dəqiqə qənaət\n")
cat("• Operasional səmərəlikdə", round(executive_summary$efficiency_gain, 1), "% artım\n")
cat("• Test alıcı məmnuniyyətində əhəmiyyətli yaxşılaşma\n")
return(current_targets)
}
# Final tövsiyələri generasiya et
final_targets <- generate_final_recommendations(results_summary, report_summary, executive_summary)## === FİNAL SİSTEM TOVSİYƏLƏRİ ===
##
## 🎯 PRİORİTET MATRİSİ:
##
## 🟢 YÜKSƏK TƏSİR, AŞAĞI ƏYƏDƏLƏŞMƏ:
## • SE threshold fine-tuning (0.3 → 0.28)
## • Maximum test length optimallaşdırması
## • Item exposure control parametrləri
## • Real-time performance monitoring
##
## 🟡 YÜKSƏK TƏSİR, YÜKSƏK ƏYƏDƏLƏŞMƏ:
## • Item bank expansion və re-calibration
## • Advanced item selection algorithms
## • Multistage adaptive testing implementation
## • Machine learning integration
##
## 🔵 AŞAĞI TƏSİR, AŞAĞI ƏYƏDƏLƏŞMƏ:
## • Reporting dashboard improvements
## • User interface enhancements
## • Documentation updates
## • Training material development
##
## 📅 İMPLEMENTASİYA TİMELİNE:
##
## Phase 1 (İlk 30 gün):
## • Kritik threshold adjustments
## • Performance monitoring enhancement
## • Quick wins implementation
##
## Phase 2 (2-3 ay):
## • Algorithm optimization
## • Item bank quality review
## • Advanced analytics setup
##
## Phase 3 (4-6 ay):
## • Major system enhancements
## • New feature development
## • Comprehensive testing və validation
##
## 📊 UĞUR METRİKLƏRİ VƏ KPIs:
##
## ⚠️ RİSK QİYMƏTLƏNDİRMƏSİ:
## ✅ Əhəmiyyətli risk faktoru aşkar edilmədi
##
## 💰 BÜDCE VƏ RESURS TƏLƏBLƏRİ:
## İnsan resursları:
## • Psychometrician: 1 FTE (6 ay)
## • Software Developer: 0.5 FTE (3 ay)
## • Data Analyst: 0.3 FTE (davamlı)
##
## Texnoloji resurslar:
## • Server capacity upgrade
## • Database optimization
## • Analytics platform license
##
## Təlim və development:
## • Staff training programs
## • External consulting
## • Research və development fund
##
## 🎖️ EXPECTED BENEFITS:
## • Test keyfiyyətində -10 % artım
## • Test müddətində 17.6 dəqiqə qənaət
## • Operasional səmərəlikdə 64 % artım
## • Test alıcı məmnuniyyətində əhəmiyyətli yaxşılaşma10 Xülasə və Nəticələr
Bu hərtərəfli final hesabat CAT sisteminin mövcud vəziyyətini və gələcək inkişaf istiqamətlərini əhatə edir:
10.1 Sistem Performansı
Ümumi Performans Skoru: 95/100 (Əla)
10.1.1 Əsas Göstəricilər:
- Validlik: 0.998 (Hədəf: ≥0.90)
- Dəqiqlik (MAE): 0.055 (Hədəf: ≤0.35)
- Səmərəlilik: 1.64x (Hədəf: ≥1.5x)
- Orta Test Uzunluğu: 18.3 item
10.2 Keyfiyyət Paylanması
- Əla performans: 100%
- Yaxşı performans: 0%
- Qəbul edilə bilən: 0%
- Zəif performans: 0%
10.3 Metodoloji Töhfələr
- Comprehensive Final Report Framework: Hərtərəfli final hesabat çərçivəsi
- Multi-dimensional Performance Assessment: Çoxölçülü performans qiymətləndirməsi
- Interactive Dashboard Design: İnteraktiv dashboard dizaynı
- Strategic Implementation Planning: Strateji implementasiya planlaması
10.4 Praktiki Dəyər
Bu final hesabat sistemi:
Executive Decision Making: İdarəetmə qərarlarını dəstəkləyir
Quality Assurance: Keyfiyyət təminatını gücləndirir
Continuous Improvement: Davamlı təkmilləşdirməni asanlaşdırır
Stakeholder Communication: Maraqlı tərəflərlə effektiv ünsiyyəti təmin edir
10.5 Gələcək İstiqamətlər
- Advanced Analytics Integration: Təkmil analitika inteqrasiyası
- Real-time Monitoring Enhancement: Real-time monitorinq təkmilləşdirməsi
- Predictive Performance Modeling: Proqnozlaşdırıcı performans modelləşdirməsi
- International Benchmarking: Beynəlxalq benchmark müqayisələri
Qeyd: Bu final hesabat CAT sistemlərinin hərtərəfli qiymətləndirməsi və strateji planlaması üçün tam həll təqdim edir. Regular istifadə sistem performansının optimal səviyyədə saxlanmasını təmin edər.