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ワークショップ活動

ワークショップフェーズ

Workshopモジュールのワークフローは、5つのフェーズがあると見なすことができます。典型的なワークショップの活動は数日あるいは数週間に及ぶことがあります。教師は活動をあるフェーズから別のフェーズに切り替えます。

典型的なワークショップは、設定から提出、評価、成績評価、そして終了フェーズまでのストレートパスをたどります。しかし、高度な再帰パスも可能です。

活動の進捗は、いわゆるワークショッププランナーツールで視覚化されます。ワークショップのすべてのフェーズを表示し、現在のフェーズを強調表示します。また、タスクが完了したかどうか、またはまだ完了していないか、あるいは失敗したかどうかの情報とともに、現在のフェーズでユーザーが持っているすべてのタスクをリストします。


セットアップフェーズ

この初期段階では、ワークショップ参加者は何もすることができません（提出内容を修正したり評価を変更したりすることもありません）。コースの進行役は、このフェーズを使用してワークショップの設定を変更したり、評価フォームを調整するための評価方法を変更したりします。 Workshopの設定を変更し、ユーザが自分の作業を変更できないようにする必要がある場合は、いつでもこのフェーズに切り替えることができます。

提出フェーズ

提出段階では、ワークショップ参加者は自分の仕事を提出します。 Workshopがこのフェーズにある場合でも、送信が指定された時間枠のみに制限されるように、アクセス制御の日付を設定できます。提出開始日（と時間）、提出終了日（と時間）、またはその両方を指定できます。

ワークショップの提出レポートでは、教師は誰が提出したのか、誰が提出していないのかを確認したり、提出によってフィルタリングして最後に修正したりできます。

workshopsubmisisonsreport.png

まだ編集可能で、評価されていない限り、学生は自分の提出物を削除できます。教師はいつでも提出物を削除することができますが、それが評価されている場合は、評価も削除されレビューアの評点が影響を受ける可能性があることを警告されます。

評価フェーズ

ワークショップがピアアセスメント機能を使用する場合、これはワークショップ参加者がレビューのために割り当てられた提出物を評価するときのフェーズです。提出段階と同様に、アクセスが指定された日時、および/または評価が許可されるまでの間に制御できます。

採点評価フェーズ

この段階での主な仕事は、提出物と評価の最終評点を計算し、作者と評価者にフィードバックを提供することです。ワークショップ参加者は、この段階で自分の投稿や評価を変更することはできません。コースの進行役は、計算された評定を手動で上書きできます。また、選択した提出物を公開済みに設定して、次の段階ですべての参加者が利用できるようにすることもできます。提出物の公開方法については、 Workshop FAQを参照してください。

閉まっている

閉じられたワークショップ

ワークショップがこのフェーズに切り替えられるたびに、前のフェーズで計算された最終評定がコース評定表にプッシュされます。これにより、ワークショップ評定が評定表とワークショップに表示されます。参加者はこのフェーズで自分の投稿、自分の投稿評価、そして最終的には他の公開された投稿を表示することができます。

ワークショップ評価

ワークショップ活動の評定は、いくつかの段階にわたって段階的に取得され、その後確定されます。次のスキームは、プロセスを示しています（データベースに格納されている評定値に関する情報を含む）。

ワークショップにおける評定計算の仕組み


参加者は、評価評価段階で計算される2つの評点を取得します。この段階でも、教師はこれらの評定を編集できます。ワークショップが最終段階で閉じられるまで、彼らは評定表に行きません。段階間を移動することが可能であり、ワークショップが閉じられている場合でも、必要に応じて評定表で評点を直接変更することができます。

以下の表は、評定の表示方法を説明しています。

値意味
- （ - ）<アリスアリスによる評価が割り当てられていますが、まだ評価も評価もされていません
68（ - ）<アリスアリスは提出物を評定し、提出物の評点68を与えた。評価の評点（評定評点）はまだ評価されていない。
23（ - ）>ボブボブの提出物は提出物23の評定を受け取った同僚によって評価されました。この評価の評定はまだ評価されていません。
76（12）<シンディ Cindyは提出物を評価し、評点を76にしました。この評価の評点は評価されています12。
67（8）@ 4 <David ダビデは提出物を評価し、提出物67の評点を与え、この評価の評点8を受け取りました。彼の評価は重要度4です
80（ 20 / 17年イブイブの投稿は同僚によって評価されました。イブの提出物は80を受け取り、この評価の評点は20と計算されました。教師は評定評点を17に上書きしました。おそらくレビュー担当者の説明があります。

提出用評定

すべての提出物の最終評点は、この提出物のすべてのレビューアによって与えられた特定の評価評点の加重平均として計算されます。値は、Workshop設定フォームで設定された小数点以下の桁数に丸められます。教師は2つの方法で評定に影響を与えることができます。

  • 彼ら自身の評価を提供することによって、おそらく通常の評価者が持っているより高い重みで
  • 評定を固定値に上書きすることによって

評価用評定

評価の評点は、参加者がピアに与えた評価の質を推定しようとします。この評点（ 評定評点とも呼ばれます ）は、Workshopモジュール内に隠されている人工知能によって計算され、通常の教師の仕事をします。

評定評価段階では、評価用の評点を計算するためにWorkshopサブプラグインが使用されます。現在、ベストアセスメントとの比較という標準サブプラグインは1つしかありません（他の評定評価プラグインはMoodleプラグインディレクトリにあります ）。次のテキストは、このサブプラグインによって使用される方法を説明しています。

評価用の評定は、ワークショップ評定レポートの括弧（）内に表示されます。評価の最終評点は、特定の評定評点の平均として計算されます。

計算を説明するための公式は1つもありません。しかし、プロセスは決定論的です。ワークショップは、評価のうちの1つを最良の評価として選びます - それはすべての評価の平均に最も近いです - そしてそれに100％の評定を与えます。それから、それは、この最良の評価から他のすべての評価の「距離」を測定し、それらが最良の評価とどの程度異なるかに応じてより低い評定を与えます（最良の評価が大多数の評価者の合意を表す場合）。計算のパラメータは、どれだけ厳しくするべきかということです。つまり、最高のものと異なる場合には、評定がどれだけ早く落ちるかです。

1回の提出につき2回の評価しかない場合、ワークショップはどちらが正しいかを判断できません。 AliceとBobの2人のレビュー担当者がいるとします。どちらもシンディの投稿を評価します。アリスはそれがゴミだと言い、ボブはそれが素晴らしいと言います。誰が正しいのかを決定する方法はありません。それで、ワークショップは単に言います - あなたは両方とも正しいです、そして、私はあなたにこの評価のために100％の評定をあなたに与えます。これを防ぐには、2つの選択肢があります。

  • あなたは追加の評価を提供しなければならないので評価者（レビューア）の数は奇数であり、ワークショップは最良のものを選ぶことができるでしょう。通常、教師はそれを判断するために提出物について自分自身で評価を行います
  • または、レビューアの1人をもっと信頼すると決めることもできます。例えば、あなたはアリスがボブよりも評価においてはるかに優れていることを知っています。その場合、あなたはアリスの評価の重みを増すことができます。（デフォルトの "1"ではなく） "2"としましょう。計算のために、アリスの評価は、まったく同じ意見を持つ2人のレビューアが存在するかのように考慮されます。したがって、それが最良のものとして選択される可能性があります。

比較されるのは最終学年ではありません

評定評価サブプラグインのベストアセスメントとの比較では最終的な評点が比較されないことを知っておくことは非常に重要です。使用される採点方法に関係なく、すべての記入された評価フォームは正規化された値のn次元ベクトルとして見ることができます。そのため、サブプラグインはすべての評価フォームのディメンション（基準、アサーションなど）に対する回答を比較します。次に、分散統計を使用して2つの評価の距離を計算します。

例でこれを実証するために、研究作文問題をピア評価するために格付け戦略のエラー数を使用するとしましょう。この戦略はアサーションの単純なリストを使用し、レビューア（審査者）は与えられたアサーションが成功したか失敗したかをチェックするだけです。 3つの基準を使用して評価フォームを定義したとしましょう。

  1. 著者は研究の目的を明確に述べていますか？ （はい・いいえ）
  2. 研究方法論は記載されていますか？ （はい・いいえ）
  3. 参考文献は正しく引用されていますか？ （はい・いいえ）

すべての基準に合格すると（査定者から「はい」と答えられる）、2つの基準に合格すると75％、1つの基準に合格すると25％、評価者が合格とすると0％ 3つのステートメントすべてについて「いいえ」。

今ダニエルによる仕事が3人の同僚によって評価されると想像してください - アリス、ボブとシンディ。それらはすべて、以下の順序で基準に個別に回答します。

  • アリス：はい／はい／いいえ
  • ボブ：はい／はい／いいえ
  • シンディ：いいえ／はい／はい

ご覧のとおり、全員が75％の評定を挙げました。しかし、アリスとボブは個々の回答についても同意していますが、シンディの評価における回答は異なります。評価方法最良の評価との比較は、仮想の絶対的に公正な評価がどのように見えるかを想像しようとします。 Development：Workshop 2.0仕様では 、Davidはそれを「Zeusはこの投稿をどのように評価するのですか？」としています。そして私たちはそれがこのようなものになると推定します（他に方法はありません）

  • ゼウス66％yes / 100％yes / 33％yes

次に、この理論的に客観的な評価に最も近い評価を見つけようとします。私たちは、アリスとボブが最高のものであり、それらにアセスメントのために100％の評定を与えることを理解しています。次に、Cindyの評価が最良の評価からどれだけ離れているかを計算します。お分かりのように、Cindyの回答は3つの評価基準のうち1つのみで最良の回答に一致するため、Cindyの評価の評点はそれほど高くありません。

同じ論理が他のすべての採点方法にも適切に適用されます。結論は、評価が個々の回答のレベルで比較されるため、最良の評価者によって与えられた評点が平均に最も近い評点である必要はなく、最終評点ではないことです。

グループとワークショップ

ワークショップが別のグループまたはグループ化されたグループやグループを使用してコースで使用されている場合は、評価フェーズ、手動割り当てページ、評定レポートなどのドロップダウンメニューでグループごとにフィルタリングすることができます。

「グループフィルタリング」
グループフィルタリングドロップダウン

関連情報

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