奨学金の資格基準を決定するための多層的な意思決定システムを設計します。

質問

奨学金の資格基準を決定するために使用できる if-else ステートメントを使用して、多層の意思決定システムを設計します。システムは、成績、課外活動、経済的ニーズなどの複数の要素を考慮する必要があります。

思考プロセス

成績、課外活動、経済的ニーズに基づいて奨学金の資格を決定する多層的な意思決定システムを設計するには、奨学金の金額を評価して割り当てるための構造化されたアプローチが必要です。 if-else ステートメントを使用して意思決定システムを作成する方法を段階的に説明します。

奨学金決定基準

• 経済状況: 学生がどの程度経済的に困窮しているかを決定します。
• 課外活動: 学外の関与を測定します。
• 成績: 学業成績を反映します。

奨学金決定ロジック

• 経済的ニーズの判断: 学生が経済的ニーズが高、中、または低のカテゴリーに該当するかどうかを確認します。
• 課外活動への参加を評価する: 各経済的ニーズのカテゴリ内で、生徒が課外活動にどれだけ積極的であるかを確認します。
• 成績の評価: 最後に、学生の成績を評価して、正確な奨学金の額を決定します。

奨学金の金額

• 高いニーズ、高い課外活動、高い成績: 最大の奨学金
• ニーズが高く、課外授業が中程度、成績が中程度: 中程度の奨学金。
• 必要性が高く、課外活動が少なく、成績が低い: 奨学金は最小限です。
• 中程度の必要性、高い課外活動、高成績: 多額の奨学金。
• 必要性が中程度、課外活動が中程度、成績が中程度: 中程度の奨学金。
• 必要性は中程度、課外活動は少ない、成績は低い: 奨学金は最小限です。
• 必要性は低い、課外活動は多い、成績は高い: 中程度の奨学金
• 必要性は低く、課外授業は中程度、成績は中程度: 奨学金は少額です。
• 必要性が低い、課外活動が少ない、成績が低い: 奨学金なし

解決

その他のアイデア

1

拒否の理由:

1. スコープと冗長性:scholarship() 関数はパラメーターを受け取らないため、直接入力されるグローバル変数 (financial_cond、extract_act、grades) に依存します。この設計はモジュール性が低いため、コードの保守とテストで問題が発生する可能性があります。
2. 重複と曖昧さ: 一部の条件は重複しているか、冗長です。たとえば、複数の elif ブランチは、しきい値や範囲にわずかな違いがある同様の条件をチェックするため、ロジックが混乱し、エラーが発生しやすくなる可能性があります。
ロジックの複雑さ: 条件が重複する複数の elif ステートメントを使用すると、従うのが難しい複雑な構造が作成されます。どの条件が true になるのか、さまざまなシナリオで最終結果がどのようになるのかはすぐにはわかりません。

リーリー

コードの冗長性: 奨学金を決定するロジックは、さまざまな経済的ニーズのカテゴリ (high_financial、medium_financial、low_financial) にわたって繰り返され、冗長なコードが生じます。これは、繰り返しを避け、不一致のリスクを軽減するために簡素化できます。
関数呼び出しの複雑さ: ネストされた関数呼び出しと複数の条件層により、コードの追跡と保守が困難になります。さまざまな関数に分離することはモジュール性には優れていますが、ネストされた条件の量により過度で混乱を招く可能性があります。
一貫性のない奨学金額: 異なる経済的ニーズレベル間での奨学金額の決定ロジックは常に一貫しているとは限らず、特定の条件に基づいて特定の奨学金額が与えられる理由について混乱が生じる可能性があります。

リーリー

単純化しすぎ: このアプローチは、さまざまな条件を考慮しておらず、成績に単一のしきい値を使用し、経済的ニーズにバイナリ チェックを使用しているため、単純すぎます。これにより、資格と奨学金の額を決定する際の重要なニュアンスが見落とされる可能性があります。
ハードコードされた値: 奨学金レベルは、課外活動のレベルやより詳細な経済的ニーズの評価などの他の要素を考慮せず、GPA と経済的ニーズのバイナリチェックに基づいてハードコード化されます。
インタラクション処理: 経済的ニーズの入力を処理するループは、ユーザーが「はい」または「いいえ」を入力しない場合に無限ループを引き起こす可能性があります (無限ループは実際にはまれな問題かもしれませんが、潜在的な欠陥です)。

リーリー

1. 構造化アプローチ: このソリューションは、財務状況、課外活動、成績を体系的に評価する多層の意思決定プロセスを使用します。この構造化されたアプローチにより、奨学金の資格を決定する明確で組織的な方法が可能になります。

2. 詳細な評価: このソリューションは、経済的ニーズ、課外活動への参加、学業成績の特定の基準を含むさまざまな条件をカバーし、奨学金の金額を割り当てるための詳細なフレームワークを提供します。

3. モジュール性: 経済的ニーズのさまざまなレベルを分離し、これらのレベル内の他の基準を評価することにより、ソリューションは管理と更新が容易なモジュール構造を導入します。

4. 明確な意思決定パス: ネストされた if-else ステートメントは意思決定の明確なパスを作成し、どの条件がどの奨学金の額につながるかを明確にします。

潜在的な欠陥

1. 冗長性と複雑さ: コードには多くの冗長性が含まれています。例えば、成績や課外活動のチェックは複数回繰り返されます。この冗長性によりコードが複雑になり、保守と理解が困難になります。

2. コードの重複: Financial_cond の各範囲の意思決定ロジックには同様のパターンがありますが、しきい値がわずかに異なります。この重複は、共通のロジックを統合し、反復的なコード ブロックを減らすことで回避できます。

3. ハードコードされた値: 奨学金の金額としきい値はハードコードされているため、柔軟性がありません。基準または金額を変更する必要がある場合は、コードを手動で更新する必要があります。構成ファイルまたは定数を使用すると、柔軟性が向上します。

4. 入力検証の欠如

   : コードは、入力が予期された範囲または型内にあることを確認するために入力を検証しません。たとえば、financial_cond、extra_act、grades は 1 から 100 の間であることが想定されていますが、コードはこれを強制したり検証したりしません。

   エッジケース
: このソリューションはエッジケースを堅牢に処理しません。たとえば、financial_cond、extra_act、または Grade が境界値 (たとえば、ちょうど 40、60、または 80) 上にある場合、処理はいくぶん曖昧になります。境界ケースをより明確に処理すると、意思決定ロジックがより正確になります。

5. フィードバックや説明なし
: このソリューションでは奨学金の金額のみが提供され、特定の金額が与えられた理由は説明されません。フィードバックや説明を追加すると、ユーザーの理解と透明性が向上する可能性があります。

6. 現代の標準に従って提案されたソリューションを改善できますか? [ヒント: 冗長性のリファクタリング、入力検証の実装、定数の使用、ユーザー フィードバックの強化]

高度なソリューション: https://insightshub.in/design-a-multi-tier-decion-making-system-to-determine-the-eligibility-criteria-for-a-scholarship/#h-advanced-solution

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