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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精品小班4Py 已在行进
- 正式开课: 191201
- 课程结束: 200112
下期5Py 年后初十报名
蟒营
伴你重享学习乐趣
101.camp
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