ScoreKit

成績集計・成績表発行システム - テスト自動化練習用

複雑な成績計算ロジック、統計処理、CSV処理などの自動テスト練習に最適な成績管理システムです。
配点比率、遅延ペナルティ、カーブ調整、GPA計算など実際の教育システムで使用される機能を体験できます。

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コース管理

配点比率・設定

📝

成績入力

グリッド入力・CSV取込

📊

統計分析

平均・分散・パーセンタイル

📄

成績表出力

PDF個別成績表

ScoreKitの特徴

実際の教育システムで使用される複雑な成績計算機能を忠実に再現

複雑な成績計算

配点比率: 試験50% + 課題30% + 出席20%
最低点ドロップ: 下位n件の評価を除外
遅延ペナルティ: 1日遅れ毎に-10%減点
カーブ調整: 線形(+k)・スケール(×a)

統計分析機能

基本統計: 平均・中央値・標準偏差
分布分析: パーセンタイル・Zスコア
成績分布: A/B/C/D/F級の分布グラフ
GPA計算: 4.0スケールでの加重平均

データ処理機能

CSV一括取込: 大量データの効率的入力
データ検証: 重複・欠損・形式チェック
エラー処理: 不正データの自動検出
PDF出力: 個別成績表の一括生成

テスト重点項目

丸め処理: 89.5→90.0でA判定?
同点処理: ドロップ対象の正しい選定
適用順序: ペナルティ→カーブの順序
欠測処理: 除外 vs 0点での差分検証

推奨テストシナリオ

実際の教育現場で発生する複雑なケースに基づいたテストパターン

01. 基本成績計算

1. 新規コースを作成(配点比率設定)
2. 学生データをCSVで一括取込
3. 試験・課題・出席の成績入力
4. 総合成績とランクの自動計算確認
5. 統計データ(平均・標準偏差)の検証

02. カーブ・ペナルティ処理

1. 遅延提出データの入力(日数指定)
2. ペナルティ計算結果の確認
3. カーブ調整(a=1.05, k=2)適用
4. 処理順序の違いによる結果差分検証
5. 境界値(89.5→90.0)の丸め処理確認

03. データ処理・検証

1. 不正CSV(重複ID・欠損列)の取込
2. エラーメッセージの適切な表示確認
3. 欠測値処理(除外 vs 0点)の切替
4. クラス平均への影響度差分検証
5. 最低点ドロップでの同点処理確認

04. 出力・レポート機能

1. 成績分布グラフの描画確認
2. パーセンタイル50が期待範囲内か検証
3. PDF成績表の連続出力テスト
4. レンダリング内容(名前・点数・ランク)確認
5. 大量データでのパフォーマンステスト

テスト用サンプルデータ

自動テスト練習用のサンプルデータセット

基本データセット

30名の学生データ(試験・課題・出席記録)

学生数: 30名
評価項目: 10項目
CSVダウンロード

エラーデータセット

重複・欠損・形式エラーを含むテスト用データ

エラー種別: 5種類
不正レコード: 8件
CSVダウンロード

大容量データセット

パフォーマンステスト用の大容量データ(500名)

学生数: 500名
データ量: ~2MB
CSVダウンロード