{ "name": "Introduction to Data Science DSC101", "platform": [ "android", "ios", "web" ], "enforceDesktop": false, "analytics": { "device": true, "ip": true, "focusing": true }, "openOn": 1719046628502, "closeOn": 1719064544928, "duration": 1200, "restricted_commands": [ "copy", "cut", "paste", "right_mouse", "...more" ], "logo": "data:base64,WHV4MnJsN2oyZUdmb...", "translation": { "enableSelection": true, "entire": false, "langs": [ "en", "zh", "ru", "de", "vi", "...more" ] }, "redirectionLink": "https://exam.feedback.stanford.com/respondent", "monitoring": { "cam": true, "screen": true }, "result": { "availability": "instant", "public": false, "viewableAns": true }, "respondant": { "enforceUser": false, "multipleUserAttempts": false, "privateExam": false, "multipleInvitationAttempts": false, "multipleDeviceAttempt": false, "resumable": true, "charge": false }, "welcomePage": { "content": [ { "type": "text", "value": "Your custom html text goes here.." }, { "type": "about", "value": "Enter Matric No." }, { "type": "input", "value": "Enter Password" } ], "validate": false, "multipleAttempts": false }, "thankYouPage": "<div>Thank you for your participation</div>", "courses": [ { "title": "Data Wrangling and Cleaning", "shuffleQ": true, "shuffleOption": false, "limit": 1, "questions": [ { "q": "Which of the following methods is used to handle missing values in a dataset?", "opt": [ "Normalization", "One-Hot Encoding", "Imputation", "PCA (Principal Component Analysis)" ], "ans": [ 2 ], "type": "radio", "points": 1 }, { "q": "Explain the process of data cleaning and why it is important in data science. Include examples of common issues found in raw data and how they can be addressed.", "type": "free", "points": 3 } ] }, { "title": "Statistical Analysis and Visualization", "shuffleQ": true, "shuffleOption": false, "questions": [ { "q": "Which of the following are common types of data visualizations used in exploratory data analysis (EDA)? (Select all that apply)", "opt": [ "Bar Chart", "Histogram", "Scatter Plot", "Decision Tree" ], "ans": [ 0, 1, 2 ], "type": "checkbox" }, { "q": "Which statistical measure is used to describe the spread or dispersion of a set of data points?", "ans": [ "Standard Deviation", "S.D", "SD" ], "type": "exact_or" }, { "q": "List 3 methods for measures of central tendency?", "ans": [ "Mean", "Median", "Mode" ], "type": "exact_and" } ] } ] }
ველები | ტიპი | საჭირო | აღწერილობა |
---|---|---|---|
name | String | ✅ | ეს იქნება თქვენი გამოცდის სახელი. ეს არ უნდა იყოს უფრო დიდი ვიდრე 200 პერსონაჟები |
platform | Array | ✅ | ეს მასივი უნდა შეიცავდეს პლატფორმებს, რომელზეც გსურთ ამ გამოცდის მხარდაჭერა. სწორი მნიშვნელობები არის android, ios და web |
enforceDesktop | Boolean | ❌ | მართალია, თუ ამ გამოცდის ჩატარება შესაძლებელია მხოლოდ ეკრანის რეზოლუციის სიგანეზე მეტი, ვიდრე 999 პიქსელი. ნაგულისხმევი ცრუ |
openOn | Number | ❌ | ეს არის დრო, როდესაც გამოცდა უნდა იყოს ხელმის აწვდომი.<br>სავარაუდოდ, ეს იქნება ეპოქის დროის ფორმატში, ეს არის მილიწამების რაოდენობა, რომლებიც შუაღამის შემდეგ (UTC) დასრულდა 1970 წლის 1 იანვარს. |
closeOn | Number | ❌ | ეს არის დრო, როდესაც გამოცდა აღარ არის ხელმისაწვდომი.<br>სავარაუდოდ, ეს იქნება ეპოქის დროის ფორმატში, ეს არის მილიწამების რაოდენობა, რომლებიც შუაღამის შემდეგ (UTC) დასრულდა 1970 წლის 1 იანვარს. |
duration | Number | ❌ | ეს არის მაქსიმალური წამები, რომელთა ფარგლებში მოპასუხეს შეუძლია გამოცდა დაასრულოს. |
logo | String | ❌ | ეს შეიძლება იყოს ან BASE64 მონაცემები საგამოცდო ლოგოსთვის, ან HTTPS URL, რომელიც მიუთითებს მოქმედი გამოსახულების შესახებ. |
monitoring.cam | Boolean | ❌ | მართალია, თუ გსურთ მოპასუხე კამერის ჩაწერა |
monitoring.screen | Boolean | ❌ | მართალია, თუ გსურთ მოპასუხე ეკრანის ჩაწერა |
analytics.device | Boolean | ❌ | მართალია, თუ გსურთ მოპასუხე მოწყობილობის ინფორმაციის შესვლა |
analytics.ip | Boolean | ❌ | მართალია, თუ გსურთ მოპასუხე საჯარო IP მისამართის შესვლა |
analytics.focusing | Boolean | ❌ | მართალია, თუ გსურთ შესვლა და დროშა, როდესაც მოპასუხე კარგავს ყურადღებას საგამოცდო ეკრანზე |
restricted_commands | Array | ❌ | ეს მასივი უნდა შეიცავდეს ბრძანებებს, რომლებიც უნდა შეიზღუდოს, როდესაც მოპასუხე გამოცდას ჩააბარებს. copy: ეს უნდა გამორთოს ნებისმიერი ბრძანება, რომელიც დაკავშირებულია საგამოცდო გვერდზე ტექსტის კოპირებასთან (e.g CTRL+C, CMD+C). cut: ეს უნდა გამორთოს ნებისმიერი ბრძანება, რომელიც ასოცირდება საგამოცდო გვერდზე ტ ექსტის მოჭრასთან (e.g CTRL+X, CMD+X). paste: ეს უნდა გამორთოს ნებისმიერი ბრძანება, რომელიც ასოცირდება საგამოცდო გვერდზე ტექსტის ჩასაწერად (e.g CTRL+V, CMD+V). right_mouse: ეს უნდა გამორთოს მაუსის მარჯვენა ღილაკით print: ეს უნდა გამორთოს ნებისმიერი ბრძანება, რომელიც უკავშირდება საგამოცდო გვერდის დაბეჭდვას (e.g CTRL+P, CMD+P). fullscreen: ეს უნდა გამორთოს ნებისმიერი ბრძანება, რომელიც ასოცირდება საგამოცდო გვერდზე სრულ ეკრანზე შესვლისთანავე (e.g CTRL+CMD+F). shortcut: ეს უნდა გამორთოს ყველა მალსახმობის გასაღები (მაგ. ისარი, Arrowdown, Arrowleft, Arrowright, N, P, 1 - 9) sci_cal: ამან უნდა გამორთოს სამეცნიერო კალკულატორი basic_cal: ეს უნდა გამორთოს ძირითადი კალკულატორი |
result.availability | String | ✅ | ეს შეიძლება იყოს რომელიმე შემდეგი: instant: თუ გსურთ მოპასუხე შედეგი მყისიერად ხელმისაწვდომი იყოს manual: თუ გსურთ ხელით გაათავისუფლოთ მოპასუხე შედეგი off: თუ თქვენ არ აპირებთ მოპასუხე შედეგის გამოშვებას ჩვენს პლატფორმაზე |
result.public | Boolean | ✅ | მართალია, თუ გსურთ ყველა მოპასუხემ ერთმანეთის ქულები ნახოს |
result.viewableAns | Boolean | ✅ | მართალია, თუ გსურთ მოპასუხე ნახოთ იქ ნიშნები და მცდელობები |
respondant.enforceUser | Boolean | ✅ | განახორციელეთ მომხმარებლის შესვლა რესპონდენტებისთვის. |
respondant.multipleUserAttempts | Boolean | ❌ | ჩართეთ მრავალჯერადი მცდელობა იმავე მომხმარებლისგან. ნაგულისხმევი ცრუ. გთხოვთ გაითვალისწინოთ: ეს მნიშვნელობა უგულებელყოფილი იქნება, თუ respondant.enforceUser ყალბია |
respondant.privateExam | Boolean | ✅ | მართალია, თუ გსურთ, რომ ეს გამოცდა მიიღოთ მხოლოდ თქვენ მიერ მოწვეული რესპონდენტების მიერ. |
respondant.multipleInvitationAttempts | Boolean | ❌ | ჩართეთ მრავალჯერადი მცდელობები იმავე მოწვევის ბმულიდან. ნაგულისხმევი ცრუ გთხოვთ გაითვალისწინოთ: ეს მნიშვნელობა უგულებელყოფილი იქნება, თუ respondant.privateExam ყალბია |
respondant.multipleDeviceAttempt | Boolean | ❌ | ჩართეთ მრავალჯერადი მცდელობა იმავე ბრაუზერის ან მოწყობილობისგან. ნაგულისხმევი ცრუ |
respondant.resumable | Boolean | ❌ | გამოცდის განახლებისას, როდესაც მოპასუხე გადატვირთავს გვერდს. ნაგულისხმევი ცრუ |
respondant.charge | Boolean | ❌ | მოპასუხე დააკისროს საჭირო ნიშანი ამ გამოცდის ჩ აბარებისთვის. ნაგულისხმევი ცრუ |
respondant.limit | Numer | ❌ | ეს უნდა იყოს პოზიტიური მთელი რიცხვი, რომელიც წარმოადგენს მაქსიმალურ მოპასუხეს, რომელსაც შეუძლია ამ გამოცდის მცდელობა |
redirectionLink | String | ❌ | ამის უზრუნველყოფა მომხმარებლის გადამისამართება მითითებულ ბმულზე, როდესაც ტესტის დასრულებისას respondent_id=unique_id. მაგალითად, თუ მოგაწოდეთ https://exam.feedback.stanford.com/respondent როგორც თქვენი გადამისამართების ბმული, მოპასუხე გადამისამართდება https://exam.feedback.stanford.com/respondent?respondent_id=unique_id. სად unique_id იქნება მოპასუხე პირადობის მოწმობა. |
translation.enableSelection | Boolean | ❌ | მართალია, თუ გსურთ ჩართოთ ენის შერჩევა ან გამოიყენოთ ნაგულისხმევი სისტემის ენა |
translation.entire | Boolean | ❌ | მ ართალია, თუ გსურთ თარგმნოთ მთელი საგამოცდო ტექსტი, მათ შორის კითხვები და პარამეტრები |
translation.langs | Array | ❌ | ეს მასივი უნდა შეიცავდეს ISO 639-1 language codes რომელშიც გსურთ თქვენი გამოცდის თარგმანი ხელმისაწვდომი იყოს. მხარდაჭერილი ენები
|
welcomePage.validate | Boolean | ❌ | მართალია, თუ გსურთ შეამოწმოთ ველის მნიშვნელობები welcomePage.content თქვენი Webhook URL- ის საშუალ ებით. ნაგულისხმევი ცრუ. |
welcomePage.multipleAttempts | Boolean | ❌ | მართალია, თუ გსურთ დაუშვათ იგივე ველის მნიშვნელობების მრავალჯერადი მცდელობა. ნაგულისხმევი ყალბი. |
welcomePage.content.type | String | ❌ | შინაარსის წარდგენა გამოცდის მისასალმებელ გვერდზე ღირებულება შეიძლება იყოს რომელიმე შემდეგი: text: აყენებს ტექსტს ან HTML შინაარსს. input: შეყვანის ველი, შესაბამისი ველი welcomePage.content.value გამოყენებული იქნება როგორც ადგილსამყოფელი შეყვანის ველი. |
thankYouPage | String | ❌ | ტექსტი ან HTML შინაარსი, რომელიც მოპასუხეს ეჩვენება მას შემდეგ, რაც ისინი დაასრულებენ ან წარუდგენენ გამოცდას. |
courses.title | String | ✅ | კურსის სათაური |
courses.shuffleQ | Boolean | ❌ | მართალია ამ ნაწილში კითხვების შეცვლა |
courses.shuffleOption | Boolean | ❌ | მართალია, კითხვებში ვარიანტების შეცვლა radio or checkbox |
courses.limit | Integer | ❌ | მთელი პოზიტიური მთელი რიცხვის მნიშვნელობა, რომელიც ზღუდავს კითხვების მაქსიმალურ რაოდენობას, რომელსაც მოპასუხე შეუძლია შეეცადოს ამ კურსზე |
courses.questions.q | String | ✅ | ინდივიდუალური კითხვა ტექსტში ან HTML ფორმაში. |
courses.questions.opt | Array | ❌ | კითხვის ვარიანტები. უნდა იყოს სტრიქონის მასივი, შეუძლია მხარი დაუჭიროს 26 ნივთს. ეს უნდა იყოს მხოლოდ თუ courses.questions.type ან არის "radio" ან "checkbox". |
courses.questions.ans | Array | ❌ | კითხვაზე პასუხი.თუ courses.questions.type ან არის "radio" ან "checkbox", ეს უნდა იყოს მთელი რიცხვის, როგორც სწორი ვარიანტების პოზიცია.სხვაგან თუ courses.questions.type ან არის "exact" ან "exact_and", მაშინ ეს უნდა იყოს სტრიქონის მასივი. |
courses.questions.type | String | ✅ | ღირებულება შეიძლება იყოს რომელიმე შემდეგი: radio: შესაფერისია, როდესაც კითხვას აქვს ვარიანტები ერთი პასუხით. checkbox: შესაფერისია, როდესაც კითხვას აქვს მრავალჯერადი პასუხის ვარიანტები. exact: შეამოწმეთ მოპასუხე მცდელობით სწორი პასუხით Bitwise ან. exact_and: შეამოწმეთ მოპასუხე მცდელობით სწორი პასუხით Bitwise და. free: შესაფერისია, როდესაც კითხვაზე პასუხი არის უფასო ტექსტი, მაგალითად, ესე ან ახსნა. გთხოვთ გაითვალისწინოთ, რომ მსგავსი კითხვა იქნება ჩვენი AI ძრავით. |
courses.questions.points | Number | ❌ | წერტილების რაოდენობა, რომლებიც უნდა მიენიჭოთ ამ კითხვას. ნაგულისხმევი 1 -ზე |
courses.questions.exp | String | ❌ | განმარტება კითხვაზე სწორი პასუხისთვის. |
{ "platform": [ "web" ], "openOn": null, "restricted_commands": [ "copy", "cut", "paste" ], "translation": { "enableSelection": true, "entire": true, "langs": [ "en", "zh", "ru" ] }, "questions": [ { "title": "Data Wrangling and Cleaning", "shuffleQ": true, "shuffleOption": false, "limit": 1, "questions": [ { "q": "Which of the following methods is used to handle missing values in a dataset?", "opt": [ "Normalization", "One-Hot Encoding", "Imputation", "PCA (Principal Component Analysis)" ], "ans": [ 2 ], "type": "radio", "points": 1 }, { "q": "Explain the process of data cleaning and why it is important in data science. Include examples of common issues found in raw data and how they can be addressed.", "type": "free", "points": 3 } ] }, { "title": "Statistical Analysis and Visualization", "shuffleQ": true, "shuffleOption": false, "questions": [ { "q": "Which of the following is a Python library used for data visualization?", "opt": [ "NumPy", "Pandas", "Matplotlib", "Scikit-learn" ], "ans": [ 2 ], "type": "radio" }, { "q": "Discuss the importance of exploratory data analysis (EDA) in data science and describe how visualization tools can be used to perform EDA.", "type": "free", "points": 2 } ] } ] }
{ "x-client-id": "xxx-xxx-xxx", "x-client-secret": "xxxxxxx", "content-type": "application/json" }