გამოცდის შექმნა

გამოცდის შესაქმნელად, თქვენ უნდა გამოაგზავნოთ პოსტის მოთხოვნა გამოცდის დეტალებით. ქვემოთ მოცემულია მაგალითი:
{
  "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"
        }
      ]
    }
  ]
}

ახსნა

ინდივიდუალური ველები და მნიშვნელობები შემდეგნაირად არის განმარტებული:
ველებიტიპისაჭიროაღწერილობა
nameStringეს იქნება თქვენი გამოცდის სახელი.
ეს არ უნდა იყოს უფრო დიდი ვიდრე 200 პერსონაჟები
platformArrayეს მასივი უნდა შეიცავდეს პლატფორმებს, რომელზეც გსურთ ამ გამოცდის მხარდაჭერა.
სწორი მნიშვნელობები არის android, ios და web
enforceDesktopBooleanმართალია, თუ ამ გამოცდის ჩატარება შესაძლებელია მხოლოდ ეკრანის რეზოლუციის სიგანეზე მეტი, ვიდრე 999 პიქსელი. ნაგულისხმევი ცრუ
openOnNumberეს არის დრო, როდესაც გამოცდა უნდა იყოს ხელმისაწვდომი.<br>სავარაუდოდ, ეს იქნება ეპოქის დროის ფორმატში, ეს არის მილიწამების რაოდენობა, რომლებიც შუაღამის შემდეგ (UTC) დასრულდა 1970 წლის 1 იანვარს.
closeOnNumberეს 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.
durationNumberეს არის მაქსიმალური წამები, რომელთა ფარგლებში მოპასუხეს შეუძლია გამოცდა დაასრულოს.
logoStringეს შეიძლება იყოს ან BASE64 მონაცემები საგამოცდო ლოგოსთვის, ან HTTPS URL, რომელიც მიუთითებს მოქმედი გამოსახულების შესახებ.
monitoring.camBooleanმართალია, თუ გსურთ მოპასუხე კამერის ჩაწერა
monitoring.screenBooleanმართალია, თუ გსურთ მოპასუხე ეკრანის ჩაწერა
analytics.deviceBooleanმართალია, თუ გსურთ მოპასუხე მოწყობილობის ინფორმაციის შესვლა
analytics.ipBooleanმართალია, თუ გსურთ მოპასუხე საჯარო IP მისამართის შესვლა
analytics.focusingBooleanმართალია, თუ გსურთ შესვლა და დროშა, როდესაც მოპასუხე კარგავს ყურადღებას საგამოცდო ეკრანზე
restricted_commandsArrayეს 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 ტექსტის 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.availabilityStringეს 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.publicBooleanმართალია, თუ გსურთ ყველა მოპასუხემ ერთმანეთის ქულები ნახოს
result.viewableAnsBooleanმართალია, თუ გსურთ მოპასუხე ნახოთ იქ ნიშნები და მცდელობები
respondant.enforceUserBooleanგანახორციელეთ მომხმარებლის შესვლა რესპონდენტებისთვის.
respondant.multipleUserAttemptsBooleanჩართეთ მრავალჯერადი მცდელობა იმავე მომხმარებლისგან. ნაგულისხმევი ცრუ.
გთხოვთ გაითვალისწინოთ: ეს მნიშვნელობა უგულებელყოფილი იქნება, თუ respondant.enforceUser ყალბია
respondant.privateExamBooleanმართალია, თუ გსურთ, რომ ეს გამოცდა მიიღოთ მხოლოდ თქვენ მიერ მოწვეული რესპონდენტების მიერ.
respondant.multipleInvitationAttemptsBooleanჩართეთ მრავალჯერადი მცდელობები იმავე მოწვევის ბმულიდან. ნაგულისხმევი ცრუ
გთხოვთ გაითვალისწინოთ: ეს მნიშვნელობა უგულებელყოფილი იქნება, თუ respondant.privateExam ყალბია
respondant.multipleDeviceAttemptBooleanჩართეთ მრავალჯერადი მცდელობა იმავე ბრაუზერის ან მოწყობილობისგან. ნაგულისხმევი ცრუ
respondant.resumableBooleanგამოცდის განახლებისას, როდესაც მოპასუხე გადატვირთავს გვერდს. ნაგულისხმევი ცრუ
respondant.chargeBooleanმოპასუხე დააკისროს საჭირო ნიშანი ამ გამოცდის ჩაბარებისთვის. ნაგულისხმევი ცრუ
respondant.limitNumerეს უნდა იყოს პოზიტიური მთელი რიცხვი, რომელიც წარმოადგენს მაქსიმალურ მოპასუხეს, რომელსაც შეუძლია ამ გამოცდის მცდელობა
redirectionLinkStringამის 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.enableSelectionBooleanმართალია, თუ გსურთ ჩართოთ ენის შერჩევა ან გამოიყენოთ ნაგულისხმევი სისტემის ენა
translation.entireBooleanმართალია, თუ გსურთ თარგმნოთ მთელი საგამოცდო ტექსტი, მათ შორის კითხვები და პარამეტრები
translation.langsArrayეს მასივი უნდა შეიცავდეს ISO 639-1 language codes რომელშიც გსურთ თქვენი გამოცდის თარგმანი ხელმისაწვდომი იყოს.

მხარდაჭერილი ენები
  • English (en)
  • French (fr)
  • Chinese (zh)
  • German (de)
  • Swahili (sw)
  • Spanish (es)
  • Russian (ru)
  • Portuguese (pt)
  • Hindi (hi)
  • Arabic (ar)
  • Bengali (bn)
  • Japanese (ja)
  • Korean (ko)
  • Italian (it)
  • Turkish (tr)
  • Vietnamese (vi)
  • Dutch (nl)
  • Thai (th)
  • Indonesian (id)
  • Polish (pl)
  • Malay (ms)
  • Filipino (tl)
  • Swedish (sv)
  • Greek (el)
  • Czech (cs)
  • Romanian (ro)
  • Hungarian (hu)
  • Ukrainian (uk)
  • Hebrew (he)
  • Farsi (fa)
  • Danish (da)
  • Norwegian (no)
  • Finnish (fi)
  • Bulgarian (bg)
  • Albanian (sq)
  • Latvian (lv)
  • Mongolian (mn)
  • Slovak (sk)
  • Catalan (ca)
  • Georgian (ka)
  • Lithuanian (lt)
  • Serbian (sr)
welcomePage.validateBooleanმართალია, თუ გსურთ შეამოწმოთ ველის მნიშვნელობები welcomePage.content თქვენი Webhook URL- ის საშუალებით. ნაგულისხმევი ცრუ.
welcomePage.multipleAttemptsBooleanმართალია, თუ გსურთ დაუშვათ იგივე ველის მნიშვნელობების მრავალჯერადი მცდელობა. ნაგულისხმევი ყალბი.
welcomePage.content.typeStringშინაარსის 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.
thankYouPageStringტექსტი ან HTML შინაარსი, რომელიც მოპასუხეს ეჩვენება მას შემდეგ, რაც ისინი დაასრულებენ ან წარუდგენენ გამოცდას.
courses.titleStringკურსის სათაური
courses.shuffleQBooleanმართალია ამ ნაწილში კითხვების შეცვლა
courses.shuffleOptionBooleanმართალია, კითხვებში ვარიანტების შეცვლა radio or checkbox
courses.limitIntegerმთელი პოზიტიური მთელი რიცხვის მნიშვნელობა, რომელიც ზღუდავს კითხვების მაქსიმალურ რაოდენობას, რომელსაც მოპასუხე შეუძლია შეეცადოს ამ კურსზე
courses.questions.qStringინდივიდუალური კითხვა ტექსტში ან HTML ფორმაში.
courses.questions.optArrayკითხვის 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.ansArrayკითხვაზე 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.typeStringღირებულება 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.pointsNumberწერტილების რაოდენობა, რომლებიც უნდა მიენიჭოთ ამ კითხვას. ნაგულისხმევი 1 -ზე
courses.questions.expStringგანმარტება კითხვაზე სწორი პასუხისთვის.

გამოცდის რედაქტირება

არსებული გამოცდის რედაქტირებისას, თქვენ არ გაქვთ უფლება განაახლოთ monitoring, result და respondant მინდორი. მაგრამ თქვენ შეგიძლიათ განაახლოთ ლიმიტი მოპასუხე ველში respondant.limit.
შერწყმის ოპერაცია არ ხორციელდება ველის განახლებისას, რომელიც შეიცავს ობიექტს ან მასივს, როგორც მისი მნიშვნელობა. ამის ნაცვლად, ასეთი ველის მთელი ღირებულება შეიცვალა ახლით.
თუ გსურთ ამოიღოთ ველი


არსებული გამოცდის შესწორების მიზნით, თქვენ უნდა გამოაგზავნოთ Put მოთხოვნა Exam_ID– სთან ერთად.
{
  "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
        }
      ]
    }
  ]
}

გამოცდის წაშლა

გამოცდის წაშლის მიზნით, თქვენ უნდა გამოაგზავნოთ წაშლის მოთხოვნა Exam_ID– სთან ერთად.
გამოცდის წაშლა წაშლის ყველა მონაცემს, რომელიც დაკავშირებულია ასეთ გამოცდაზე, მათ შორის ყველა მედია მონაცემები, კითხვები და მოპასუხე მონაცემები
{
  "x-client-id": "xxx-xxx-xxx",
  "x-client-secret": "xxxxxxx",
  "content-type": "application/json"
}

უკუკავშირის კომენტარები (0)