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受講者の解析を使用した受講者の進捗状況の監視

受講者の解析では、視覚的なグラフを使用して受講者の進捗状況を評価できます。

これらのグラフを表示するには、問題を開き、[レポート] をクリックします。

ステータスの概要

ステータスの概要グラフは、円グラフを使用して、以下に当てはまる受講者のパーセンテージを示します。

  • 問題を解決しました。

  • 問題を解決していませんが、少なくとも 1 回の提出を実行しました。​

  • 提出していませんが、問題にアクセスしました。受講者は、単に問題を読んだか、解答またはプレテストを実行した可能性があります。ただし、受講者はまだ解答を提出していません。​

パーセンテージは、何らかの方法で問題にアクセスした受講者の数に基づきます。たとえば、150 名の受講者がクラスにいて、100 名が問題にアクセスした場合、パーセンテージはその 100 名の受講者のみのアクションを反映しています。

次のイメージは、ステータス概要グラフの例を示しています。ここで、17 人の受講者が問題を見たり取り組んだりしたことがわかります。その 17 人のうち、47% (8 人の受講者) が問題を解決し、35% (6 人の受講者) が問題を解決せず、18% (3 人の受講者) が解答を提出しませんでした。

問題の解決に要した提出回数

所要提出数グラフは、横棒グラフを使用して、受講者が問題の解決に要した提出回数を示します。

主なポイント

  • グラフが示すのは問題を解決した受講者のみです。

  • パーセンテージは、問題を解決する解答を提出するために、各受講者が実行した提出回数に基づきます。問題を解決した最初の解答がカウントされます。たとえば、ある受講者が 3 回目の提出で問題を解決した場合、その受講者がさらに解答を (正誤にかかわらず) 提出した場合でも、提出のカウントは 3 回となります。

  • 評価方法が重み付けの場合、受講者のスコアが 100% の場合にのみ、問題が解決されたと見なされます。

次のイメージは、所要提出数グラフの例を示しています。ここで、平均が 2 回であり、受講者の 13% が 5 回の提出を必要とし、13% が 3 回の提出を必要とし、25% が 2 回の提出を必要とし、50% が 1 回の提出を必要としたことがわかります。

各テストの合格に要した平均提出回数

平均提出数グラフは、垂直棒グラフを使用して、受講者が各評価に合格するために要した解答の平均提出回数を示します。​

主なポイント

  • グラフが示すのは問題を解決した受講者のみです。

  • 各評価の平均試行回数は、受講者の解答が評価の条件を永続的に満たす時点を反映します。たとえば、受講者の解答が 2 回目の提出で初めて合格し、3 回目と 4 回目の提出では不合格になり、5 回目の提出で再び合格したとします。受講者の解答が後続の提出で評価に合格し続けた場合、MATLAB® Grader™ は、解答が合格に要した回数として 5 を記録します。

次のイメージは、平均提出数グラフの例を示しています。この中で、受講者はテスト 1 に合格するまでに平均 1.5 回の試行を要し、テスト 2 に合格するまでに平均 1.88 回の試行を要したことがわかります。

各評価の説明と分布の詳細については、テスト バーをクリックしてください。

問題を解決するために試行された提出回数

提出数グラフは、横棒グラフを使用して、受講者が問題を解決するために試行した提出回数を、受講者のパーセンテージとして示します。

主なポイント

  • これは、まだ問題を解決していないものの、1 回以上提出を行った受講者全体に対するパーセンテージです。​

  • 評価方法が重み付けの場合、受講者のスコアが 100% の場合にのみ、問題が解決されたと見なされます。

次のイメージは、提出数グラフの例を示しています。ここで、平均が 1 回であり、受講者の 17% が提出を 2 回行い、83% の受講者が提出を 1 回行ったことがわかります。

各テストにまだ合格できていない受講者

未合格受講者数グラフは、垂直棒グラフを使用して、各評価にまだ合格できていない受講者の解答のパーセンテージを示します。

主なポイント

  • これは、まだ問題を解決していないものの、1 回以上提出を行った受講者全体に対するパーセンテージです。​

  • グラフは、各受講者の最新の提出を反映します。たとえば、ある受講者の解答が以前の提出でテスト 2 に合格したにもかかわらず最新の提出では不合格になった場合、グラフではその受講者はテスト 2 に不合格として表示されます。

  • ​グラフでは、次のタイプのエラーを区別しています。

    • アサーション – 評価条件に対して不合格となりました。たとえば、評価で変数 x が模範解答に等しいかどうかをチェックしたが等しくなかった場合、解答は不合格となります。

    • ランタイム – コードの実行時にエラーが発生しました。実行を停止させる必要があります。可能性としては、不正な入力パラメーターでの MATLAB 関数の呼び出し、ベクトル変数の負のインデックス、未定義の関数や変数の代入などが考えられます。スクリプトベースの問題では、ランタイム エラーが発生すると、解答はすべての評価に対して不合格となります。

    • 構文 – コードに構文エラーがあります。スクリプトベースの問題と関数ベースの問題のいずれも、構文エラーがあると、解答はすべての評価に対して不合格となります。

次のイメージは、未合格受講者数グラフの例を示しています。ここで、4 つの評価についてバーが表示されていますが、どの評価でもさまざまな種類のエラーで受講者が不合格になっていることがわかります。

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