...规模创新类竞赛评审方案研究(思路、代码...)
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发布时间：2024-10-21 07:34
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时间：2024-11-09 06:06
在大规模创新类竞赛中，评审方案的公正性、公平性和科学性是极为关键的。竞赛通常采用两至三阶段评审，包括网评、现场评审及答辩。然而，创新类竞赛的特点是缺乏标准答案，需要评审专家根据命题人的评审框架独立评价作品。这导致了同一份作品在不同评审专家间的评分差异较大，尤其是当参赛作品数量众多时，极差问题更为显著。极差指的是同一组数据中最大值与最小值之差。简单地依据多位评审专家的评分总和排序并非最佳方案。目前，竞赛评审方案主要包括标准化评分、去除最高分与最低分后的评分总和排序以及对极差较大的评分进行调整等方法。这些方案各有优劣，但针对大规模竞赛的评审方案研究不足。
大规模创新类竞赛中，增加评审专家数量可以提升评审公正性与公平性。然而，由于各种限制，专家人数有限。因此，竞赛通常采用两阶段评审。在第一阶段，五位专家对作品进行评审，取标准分并按均值排序，取一定比例进入第二阶段评审。第二阶段，三位专家评审并调整极差较大的评分，之后与第一阶段的平均值相加排序。
为探索更合理的评审方案，需建立数学模型解决交叉分发问题、优化标准分计算方法、分析创新论文的特性以及处理极差大的作品。例如，问题一涉及构建最优交叉分发方案，问题二关注标准分排序方法的适用性与改进，问题三探讨创新性与极差的关系及调整策略，问题四则要求设计一个完整的评审模型。
为了进行深入研究，提供了一组模拟数据，包括参赛队和评审专家的分布、评审成绩等信息，用于分析两阶段评审的优劣、极差模型的构建以及创新论文的识别。
针对上述问题，研究者需借助数学模型、统计分析等手段，探讨创新类竞赛评审方案的优化，以实现评审过程的公正、公平与科学性。具体研究方法和实施细节将基于提供的模拟数据进行分析与改进。
