Takip: öğrenme için Git¶
Çoğu öğrenme uygulaması "tamamlanma yüzdesi" ya da "seri günleri" takip eder. Bu sayılar hesaplaması kolaydır ama gerçekte nasıl öğrendiğiniz hakkında neredeyse hiçbir şey söylemez. AdaptiveLearner bunun yerine Git'in zihinsel modelini ödünç alır.
Git analojisi¶
| Git | Öğrenme |
|---|---|
| Commit | Bir oturumun anlık görüntüsü (yöntem, puanlamalar, süre) |
| Diff | Aynı konudaki önceki oturumdan fark |
| Branch | Bir yöntem değişikliği (tümdengelimli → diyalogsal) |
| Log | Commit'lerin tam kronolojik geçmişi |
| Blame | Belirli bir kalıbı hangi oturumun getirdiği |
| Bisect | Anlayışın büyümeyi durduğu oturumu bulmak |
Git'i gerçek anlamda kullanmıyoruz. Onun sürümlü, kurtarılabilir, karşılaştırılabilir durum disiplinini kullanıyoruz. Oturumlar kalıcıdır; sekme kapandığında kaybolmazlar. Geriye bakabilir, karşılaştırabilir ve kalıpları bulabilirsiniz.
Ne commit edilir¶
Derecelendirmeyle biten her oturum bir ProgressCommit satırı üretir:
| Sütun | Neyi yakalar |
|---|---|
| method | Bu oturumun kullandığı altı yöntemden hangisi |
| understanding | 1-5 derecelendirmeniz, 0,0-1,0'a yeniden ölçeklendirilmiş |
| stress | Aynı yeniden ölçeklendirme |
| error_rate | 0,0-1,0 (şu anda her zaman 0,0; gelecekteki adım başına hata oranı için ayrılmış) |
| duration_minutes | started_at ile ended_at arasındaki geçen süre |
| committed_at | Commit'in yazıldığı zaman |
| project_id | Hangi öğrenme projesi |
| session_id | Hangi oturum |
Bu kadar. Yedi alan, NULL yok (derecelendirme değerleri bitiş için zorunlu). Oturum başına yalnızca birkaç bayt.
Bununla neler yapabilirsiniz¶
Eğilim çizgileri¶
Gösterge Tablosunun İlerleme Zaman Çizelgesi, son 5 anlayış + stres derecelendirmesini çizer. Beş nokta yönü anlamak için yeterlidir:
- Her ikisi de yükselse: ilerleme + güven ikisi de artıyor. Devam edin.
- Anlayış yükseliyor, stres yükseliyor: kendinizi zorluyorsunuz. Bu iyidir ama yalnızca belirli bir süre sürdürülebilir.
- Anlayış düz, stres yüksek: durgunluk. Yöntem değiştirme buluşsal yöntemi burada tetiklenir.
- Anlayış düşüyor: bir şey değişti. Konu mu zorlaştı? Yöntem mi uymuyor? Geçmişe bakma zamanı.
Yöntem dağılımı¶
Gerçekte hangi yöntemleri kullandınız? Pek çok öğrenci kendisini varsayılan olarak tek bir yönteme (çoğunlukla tümdengelimli) kilitlediğini ve diğerlerini hiç denemediğini keşfeder. Gösterge Tablosundaki çubuk grafik bir aynadır — bir yarışma değil.
Seri¶
En az bir oturumla arka arkaya takvim günleri. Bir gün oturum olmadan geçtiğinde sıfırlanır. Bu, AdaptiveLearner'daki tek "oyunlaştırma" metriğidir ve kasıtlı olarak göze çarpmaz. Grafiğin diğer tarafı daha önemlidir.
Adım değerlendirme toplamları¶
Çift istemli değerlendirici, yapay zeka gidiş-dönüşü başına bir
StepEvaluation satırı yazar. Takip toplayıcı bunları şunlara dönüştürür:
- Ortalama güven — yapay zekanın sizi ilerlemeye hazır olduğunuz konusunda ortalama ne kadar emin olduğu. Düşük (< 0,5), materyalin gerçekten sizin için zor olduğu anlamına gelir. Bu bir bilgidir, karar değil.
- Tekrar sayısı — değerlendirici kaç kez "burada kal" dedi. Yoğun konular için yoğun tekrar aşamaları normaldir.
- Adım başına süre — proje genelinde her adımda geçirilen toplam duvar saati saniyesi (> 2s boşlukları hariç tutmak için sınırlandırılmış). En fazla zamanı alan adım, sizin için bilişsel çalışmanın gerçekleştiği yerdir.
İlerleme sayfası tüm bunları çubuk grafikler olarak gösterir.
Neyi takip ETMİYORUZ¶
Kasıtlı olarak:
- Katılım metrikleri yok — "günde kaç dakika" suçlaması yok, bildirim yok, günlük hatırlatma yok. Adaptive Learner dikkatiniz için savaşmaz.
- Diğer kullanıcılarla karşılaştırma yok — Yerel modda verilerinizle tek başınıza, Sunucu modunda arka uçla tek başınıza. Lider tahtası yok, eş karşılaştırması yok.
- "Tamamlanan dersler" yok — tamamlanacak sabit bir müfredat yoktur. Kendi konunuzu siz belirlersiniz.
- "Hakimiyet yüzdesi" yok — bir öğrenme konusu için %100 ne anlama gelirdi ki? Hakimiyet bir duruştur, bir bitiş çizgisi değil.
Oyunlaştırma katmanı (v1.16.0)¶
ProgressCommit-as-Git altyapısının üzerine üç motivasyonel katman gelir:
- XP + Seviyeler — sona eren oturum başına temel 50 XP, artı
tamamlanan döngü başına +10, döngü adım-7 başına +25, ilk-yöntem
bonusu +50, tümü seri çarpanıyla çarpılır (7 günlük seride en fazla
2,75×). Seviyeler
eşik(n) = 50 * n * (n - 1)formülünü izler; 1-5 seviyeleri 0 / 100 / 300 / 600 / 1000 XP'dedir. badges.yaml'dan ilk başlatmada tohumlanan 5 kategoride 24 rozet (getting_started 3 / consistency 4 / method_explorer 7 / depth 7 / polyglot 3). Tahminler her oturumdan sonra değerlendirilir.- Seri ısı haritası — 365 gün, GitHub tarzı, haftalık sütunlar. Dondurma: her 7 seri günü için 1, en fazla 3 stoklanmış, duraklatma-değil-sıfırlama semantiği. Hafta sonu modu değişkeni Cmt/Paz boşluklarını atlar.
Oyunlaştırma isteğe bağlıdır. Ayarlar → Oyunlaştırma'da bildirim toast'larını devre dışı bırakmak istemleri susturur; sistem yine de durumu kaydeder. Adım değerlendirme içgörüleri + Git tarzı commit geçmişi yükü taşıyan analitiği olmaya devam eder.
Gizlilik¶
Yerel modda veriler cihazınızdaki IndexedDB'dedir. Tarayıcı DevTools aracılığıyla okuyun ya da yedekleme için dışa aktarın. Bu tarayıcı profiline erişimi olan başka biri görmedikçe kimse göremez.
Sunucu modunda veriler, arka uç ana bilgisayarındaki SQLite'tadır. Şifreli API anahtarları bir yana, satır verilerinin hiçbiri olağan anlamda hassas değildir — bunlar yalnızca yöntem adları, tamsayı puanlamalar, zaman damgaları. Ama sizin. Adaptive Learner bunların hiçbirini herhangi bir üçüncü taraf analitik ya da telemetri hizmetine göndermez.
Bu öğrenme için neden önemli¶
Çoğu uygulamadaki seri sayaçları bağımlılık yaratır ama yüzeyseldir. Ne öğrendiğiniz hakkında 90 günlük Duolingo serisinden hiçbir şey öğrenmezsiniz. Git modeli size kalıplar verir:
- "10 Mayıs'ta tümdengelimli'den diyalogsal'a geçtim ve o hafta anlayış çizgim yükseldi."
- "Zamanımın %40'ını adım 3'te (Hata) geçirdim. Konunun beklediğimden fazla tuzağı var."
- "Üç haftadır bağlamsal bir oturum yapmadım; aralıklı öneri kartı beni haklı olarak dürtüyor."
Bunlar ciddi bir öğrenicinin kendine sorduğu sorulardır. Adaptive Learner size bunları sorabilmeniz için altyapıyı sunar; v1.16.0 oyunlaştırma katmanı bunun üzerinde, ruhta varsayılan olarak kapalı, şekerdir.