Narzędzie do planowania oceny

Planer dowodów z procesu pracy

Zaplanuj tylko te dowody, które są potrzebne do oceny określonego efektu uczenia się w programowaniu wspomaganym przez AI.

Pomoc planistyczna, nie standard. To propozycja TraceYield ułatwiająca jawny dobór dowodów; nie jest zwalidowanym narzędziem oceny.

Efekt uczenia się cel

Zadanie i kontekst możliwość

Wybrane dowody co wnoszą

Wyjaśnij i zweryfikuj ukierunkowane kontrole

Ocena prowadzącego decyzja człowieka

Pusty planer

01–06 · zaplanuj zestaw dowodów

Efekt uczenia się

Co student ma zademonstrować? Określ wiedzę lub umiejętność podlegającą ocenie.

Zadanie i kontekst

Jaka praca pozwoli zaobserwować efekt? Zapisz ograniczenia i warunki użycia AI.

Końcowy artefakt

Co oddana implementacja już pokazuje w odniesieniu do tego efektu?

Wybrane dowody dotyczące przebiegu pracy

Który niewielki fragment procesu pracy wnosi informacje, których nie daje sam artefakt?

Wyjaśnienie lub demonstracja

Jakie ukierunkowane wyjaśnienie, dostosowanie lub demonstracja mogą być istotne?

Weryfikacja

Jaka kontrola jest istotna dla efektu i jaki ma zakres?

Interpretuj ostrożnie

07–08 · odpowiedzialność prowadzącego

Ocena prowadzącego

Jak zinterpretujesz dowody względem określonego efektu i kryteriów?

Niepewność i dalsze sprawdzenie

Co pozostaje niejasne? Czy pomoże proporcjonalne pytanie lub zadanie w innym kontekście?

Warstwa 1Dowody z procesu pracy

Warstwa 2Dowody istotne dla efektu uczenia się

Warstwa 3Ocena i osąd prowadzącego

Planer dowodów z procesu pracy · wypełniony przykład

Usługa rezerwacji sprzętu

Przykład wykorzystujący tę samą kolejność planowania. Dowody dobrano do jednego konkretnego efektu uczenia się z programowania.

Przykład ilustracyjny

To nie są dane studentów. To nie są wyniki badań zajęć ani dowody z pilotażu TraceYield.

Zaplanuj zestaw dowodów

01–06 · od zadania do weryfikacji

Efekt uczenia się

Co student ma zademonstrować?

Zaprojektować i wdrożyć regułę spójności danych w aplikacji internetowej obsługującej współbieżność oraz uzasadnić sposób jej weryfikacji.

Zadanie i kontekst

Jaka praca i jakie warunki pozwolą to zaobserwować?

Zapobiec rezerwacji tego samego urządzenia przez dwie osoby na nakładające się terminy w istniejącej usłudze. Instrukcja zadania dopuszcza użycie AI.

Końcowy artefakt

Co pokazuje oddana implementacja?

Zmianę usługi, ograniczenie w bazie danych, obsługę konfliktu i testy integracyjne nakładających się rezerwacji.

Wybrane dowody dotyczące przebiegu pracy

Co wnosi informacje wykraczające poza artefakt?

Początkową propozycję sprawdzenia przed zapisem, nieudany test współbieżności i zmienioną hipotezę, że niezmiennik należy egzekwować na granicy bazy danych.

Wyjaśnienie lub demonstracja

Jaka ukierunkowana odpowiedź może być istotna?

Wyjaśnić warunek wyścigu, a następnie dostosować projekt do drugiego rodzaju urządzenia lub zmienionej reguły rezerwacji.

Weryfikacja

Jaka kontrola i jaki jest jej zakres?

Ukierunkowany test równoczesnych żądań oraz testy regresji rezerwacji; należy zapisać środowisko i ograniczenia pokrycia.

Niepewność i dalsze sprawdzenie

Ten zestaw sam nie ustala ogólnej kompetencji, autorstwa, samodzielnej pracy, intencji, niewłaściwego postępowania ani oceny. Jeśli efekt pozostaje niejasny, prowadzący dobiera uczciwe uzupełnienie zgodne z efektem.

Dowody uzasadniają ograniczone wnioski

Zapisana poprawka może pokazać, że poprawka miała miejsce.
Wynik testu wspiera twierdzenie dotyczące tego testu i jego zakresu.
Same dowody z procesu pracy nie ustalają rozumienia, autorstwa, niewłaściwego postępowania ani oceny.
Brak dowodów dotyczących przebiegu pracy oznacza brak dowodów; nie jest dowodem niewłaściwego postępowania.