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.

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蟒营

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