Analīze un novērtēšana ir divi termini, kas iet roku rokā. Tie ir termini, ko parasti izmanto pētniecībā un datu zinātnē vai jebkurā jomā, kurā ir jāsaprot un jāapstrādā dotie dati.
Tā kā tos lieto kopā, kļūst grūti pareizi atšķirt divus terminus. Tātad, ar ko šie divi termini atšķiras?
Atslēgas
- Analīze ietver subjekta, idejas vai objekta sastāvdaļu detalizētu un sistemātisku pārbaudi, lai izprastu tā struktūru, attiecības vai modeļus.
- Novērtēšana ietver vērtības, svarīguma vai kvalitātes novērtēšanu, izdarot spriedumus vai izdarot secinājumus, pamatojoties uz noteiktiem kritērijiem vai standartiem.
- Galvenās atšķirības starp analīzi un vērtēšanu slēpjas to mērķos un rezultātos. Analīze koncentrējas uz priekšmeta izpratni un sadalīšanu, savukārt vērtēšanas mērķis ir noteikt tā vērtību vai nopelnus.
Analīze pret vērtēšanu
Analīze ir būtisks solis akadēmiskajās studijās, analīze ietver zinātkāri un dziļu problēmas izpratni un risinājuma objektīvu interpretāciju. Tas ietver fenomena izskaidrošanu. Vērtēšana ir salīdzinoši subjektīva, kas ietver lēmuma pieņemšanu par indivīda spējām un prasmēm.
Analīze ir doto datu sadalīšana un interpretācija. To izmanto, lai iegūtu datu faktorus, ietekmi un nozīmi.
Tas prasa ilgāku domāšanas procesu, jo dati ir jāsadala, lai iegūtu papildu skaidrojumu. Novērtēšana ir process, kas notiek pēc analīzes.
Tie sniedz secinājumus vai pētījumu rezultātus, kas veikti par datiem. Datu novērtēšana prasa mazāk domāšanas prasmju, jo tā tikai nosaka vērtību un sniedz īsu secinājumu.
Salīdzināšanas tabula
| Salīdzināšanas parametri | Analizējot | Novērtēšana |
|---|---|---|
| Datums | Izpēta un izprot datus | Nosaka datu svarīgumu un vērtību |
| Domāšanas process | Ilgāks un sarežģīts domāšanas process, jo dati ir jāsadala | Tas saīsina domāšanas procesu, jo tas tikai noslēdzas |
| Bažas | Attiecas uz datu definīcijām un ietekmi | Bažas par datu kvalitātes apjomu |
| Asociācija | Vairāk saistīts ar objektivitāti | Vairāk saistīts ar subjektivitāti |
| Izmantotas | Izmanto akadēmiskajos pētījumos | Izmanto, lai noteiktu datu plusus un mīnusus |
| Rezultāts | Nav nepieciešams, lai iegūtu rezultātu | Rezultāts ir obligāts |
Kas ir Analizēšana?
Vārds analizēt cēlies no franču vārda "analyse", kas nozīmē "preparēt". Ir zināms arī, ka tai ir grieķu izcelsme.
Balstoties uz saņemtajiem datiem, analīzes process ir sešu veidu. Analizēšana izskaidro un pilnveido datus, sadalot tos mazāk sarežģītos datos.
Analizēšana ne tikai sadala datus, bet arī palīdz veidot citus datus vai detaļas no sadalītajiem. Tas sniedz plašāku skatījumu uz visiem savāktajiem datiem.
Šis process ir pirmais solis, ko veic cilvēki pētniecības jomā. Tāpēc analīze ir plaši izmantots process pētniecībā un akadēmiskajā vidē.
Tā kā analīze ietver daudzus sarežģītus procesus, sākot no datu sadalīšanas līdz to izskaidrošanai, tā ietver sarežģītāku domāšanas procesu. Viņi ir arī ļoti objektīvi.
Kas ir Vērtēšana?
Arī vārda vērtēšana izcelsme atšķiras no analīzes. Tas ir tāpēc, ka vērtēšanas izcelsme ir franču vārds "évaluer", kas nozīmē atrast vērtību.
Tātad var teikt, ka vērtēšana ir doto datu vērtības atrašanas process. Tas arī atrod iespējamību.
Tas nodrošina datu kvalitāti, nevis iegūst jaunas prasmes. Ir divu veidu vērtēšanas procesi: veidojošie un summējošie.
Formatīvā vērtēšana ir tad, kad tiek novērtēti dati un iegūtas tiem nepieciešamās prasmju kopas. Summatīvais novērtējums ir sasniegto datu analīzes laikā izvirzītā mērķa noteikšana vai apzināšanās.
Tā kā novērtēšana ir pārliecinošs process, tas tiek veikts pēc datu analīzes. Tas ir saistīts arī ar subjektīvs domāšana, un tāpēc ir nepieciešams mazāk domāšanas procesa nekā analīze.
Galvenās atšķirības starp analīzi un novērtēšanu
- Lai gan abi termini iet roku rokā, ar datiem saistītais process ir atšķirīgs. Analīze ir process, kurā dati tiek sadalīti papildu skaidrojumam. Tas palīdz izprast dotos datus, vienlaikus novērtējot datus, tas nozīmē dot vērtību vai atrast datu svarīgumu.
- Analizēšana parasti attiecas tikai uz datu definīcijām un ietekmi. Novērtēšanas laikā tas tā nav, jo tas attiecas uz datu kvalitāti un apjomu.
- Arī abos procesos iesaistītais domāšanas process ir atšķirīgs. Tā kā analīze prasa datu sadalīšanu, vienmēr ir nepieciešams izstrādāts domāšanas process, kas nav nepieciešams vērtēšanai. Tas tikai noslēdz jauda no dotajiem datiem.
- Tā kā analīze ietver salikto datu sadalīšanu, tie ir objektīvāki nekā vērtēšana. Vērtēšana ir saistīta tikai ar subjektīvām prasmēm, nevis objektīvām.
- Analīzes rezultātā iegūtie dati tiek izmantoti pētniecībā un akadēmiskajā jomā. Vērtēšana netiek izmantota akadēmiskajos pētījumos, bet gan datu plusu un mīnusu vai secinājumu atrašanā.
- Tā kā analīze tikai palīdz izskaidrot vai attīstīt datus tālāk, rezultāts nav vajadzīgs. Taču vērtēšana ir process, kas sniedz secinājumu par analizējamajiem datiem, tāpēc secinājums ir nepieciešams.
- https://journals.aom.org/doi/abs/10.5465/AMR.1995.9503271994
- https://dl.acm.org/doi/abs/10.1145/1645953.1645966
Pēdējo reizi atjaunināts: 14. gada 2023. oktobrī
Esmu pielicis tik daudz pūļu, rakstot šo emuāra ierakstu, lai sniegtu jums vērtību. Tas man ļoti noderēs, ja apsverat iespēju to kopīgot sociālajos medijos vai ar draugiem/ģimeni. DALĪŠANĀS IR ♥️
Emma Smita ir ieguvusi maģistra grādu angļu valodā no Irvine Valley College. Kopš 2002. gada viņa ir žurnāliste, rakstot rakstus par angļu valodu, sportu un tiesībām. Lasiet vairāk par mani par viņu bio lapa.
Lai gan šis raksts ir ļoti informatīvs, es uzskatu, ka tajā varēja izmantot vairāk reālu piemēru, lai ilustrētu atšķirības starp analīzi un novērtēšanu.
Šajā rakstā ir sniegts skaidrs un detalizēts analīzes un novērtēšanas salīdzinājums. Tas ir lielisks resurss gan studentiem, gan profesionāļiem.
Rakstā ir sniegts rūpīgs analīzes un novērtēšanas salīdzinājums, sniedzot lasītājiem pilnīgu izpratni par to atšķirībām.
Šis raksts kalpo kā vērtīga atsauce, lai izprastu atšķirības starp analīzi un vērtēšanu, jo īpaši akadēmiskajā pētniecībā.
Rakstā ir īsi izklāstītas atšķirības starp analīzi un novērtēšanu, padarot to par būtisku lasāmvielu tiem, kas ienāk datu zinātnes jomā.
Rakstā ir lieliski izskaidrotas līdzības un atšķirības starp datu analīzi un novērtēšanu, kas ir ļoti noderīga ikvienam, kas strādā ar datiem.
Piekrītu, sniegtie piemēri arī atvieglo jēdzienu uztveršanu.
Šajā rakstā ir efektīvi aprakstītas nianses starp datu analīzi un novērtēšanu. Acīmredzami ir autora pārvaldīšana par tēmu.
Raksta skaidrais salīdzinājums starp analīzi un novērtēšanu padara to par būtisku lasīšanu ikvienam, kas iesaistīts pētniecībā vai datu analīzē.
Šis raksts piedāvā visaptverošu atšķirību starp analīzi un novērtēšanu. Pētniekiem un datu analītiķiem tas noteikti ir jāizlasa.
Šajā rakstā ir sniegta padziļināta analīze par atšķirībām starp datu analīzi un novērtēšanu, kas ir patiešām svarīga atšķirība, kas jāsaprot jebkurā pētniecības jomā.
Pilnīgi piekrītu, Amēlija. Rakstā sniegts visaptverošs abu terminu un to nozīmes salīdzinājums.
Manuprāt, raksts ir ļoti informatīvs un labi strukturēts, ļaujot viegli saprast atšķirības starp analīzi un vērtēšanu.