PoL¶

Proof of Learning (学习通证)

背景¶

和以往各种在线课程类似, 蟒营也面临相似的问题:

如何定量定义
学员认真程度?

现象¶

蟒营课程以开发任务为线索
任务完成过程中引发的问题问题为入口
全员主动讨论/实践/交流为主体
那么很明显:
- 积极提交 commit
- 经常创建 Issue 发起讨论
- 在其它学员的 commit/Issue 中回复
- ...
- 这种学员, 才是蟒营要识别和鼓励的

分析¶

当然, 自学的核心内部活动, 必然发生在每个学员头脑内部
- 这就难以量化分析了
- 只能退而求其次
- 迁移指标到可观察外在行为上
幸好主要蟒营有效外部活动都在 gitlab 中
而且: Api · Help · GitLab
- 官方也有丰富接口

目标¶

那么, 自然的:

快速开发课程专用工具
- 自动化提取/统计/可视化学员的课程有效行为
- 并合理排名...
即可用在:
- 周刊统计提醒
- 每个学员毕业时整体行为统计/评定
- 课程分析
- ...

现状¶

代码: pow · master · PythoniCamp / course / 101camp1py · GitLab
版本: v.190621.1742
依赖:
- requests
- pandas
- invoke
- python 3.X
统计:
- ci ~ commit , 课程仓库 push 次数
- cc ~ commit-comments , 提交 diff 页面中的回复/讨论次数
- is ~ issue , 课程提案创建次数
- ic ~ issue-comments , 课程仓提案回复次数
- 以上数据, 加权为:
  - ci ~ 30%
  - cc ~ 20%
  - is ~ 30%
  - ic ~ 20%
- 以此综合指数为基础所有成员为数据域进行归一化处置
- 获得 0~1 的最终活跃指数, 再归并为5星:
  - PoL <= .2 -> ★☆☆☆☆
  - PoL <= .4 -> ★★☆☆☆
  - PoL <= .6 -> ★★★☆☆
  - PoL <= .8 -> ★★★★☆
  - PoL <= 1. -> ★★★★★

访问

入口: py.101.camp/pol/
课程: py.101.camp/pol/{课程代号}/
- 0py ~ 原型班
- 1py ~ 正式班一期
学员: py.101.camp/pol/{课程代号}/{gitlab 帐号}/
- 全小写
- 如果 gitlab 个人首页是:
  - https://gitlab.com/ZoomQuiet
- 那么 gitlab 帐号就是:
  - zoomquiet
e.g:
- https://py.101.camp/pol/0py/yixuanli/

ChangeLog¶

190625 ZQ 检测自动发布事务
190624 ZQ 增补细节
190524 ZQ init.

Reactivate Joy by Self-study with You

蟒营

    伴你重新享受自学的乐趣

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