Izveidot eksāmenu

Lai izveidotu eksāmenu, jums būs jānosūta ziņas pieprasījums ar eksāmena informāciju. Zemāk ir piemērs:
{
  "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"
        }
      ]
    }
  ]
}

Paskaidrojums

Atsevišķi lauki un vērtības ir izskaidrojamas šādi:
LaukiIerakstītPrasīgsApraksts
nameStringŠis būs nosaukums, kas piešķirts jūsu eksāmenam.
Tas nedrīkst būt lielāks par 200 rakstzīmes
platformArrayŠajā masīvā vajadzētu būt platformām, kuras vēlaties, lai šis eksāmens atbalstītu.
Derīgas vērtības ir android, ios un web
enforceDesktopBooleanTaisnība, ja šo eksāmenu var nokārtot tikai ierīcēs ar ekrāna izšķirtspējas platumu, kas lielāks par 999 pikseļiem. Noklusējumi uz nepatiesu
openOnNumberŠis ir laiks, kad eksāmenam jābūt pieejamam.<br>Paredzams, ka tas atradīsies laikmeta laika formātā, kas ir milisekunžu skaits, kas pagājis kopš pusnakts (UTC) 1970. gada 1. janvārī.
closeOnNumberŠis ir laiks, kad eksāmens vairs nav pieejams.<br>Paredzams, ka tas atradīsies laikmeta laika formātā, kas ir milisekundu skaits, kas pagājis kopš pusnakts (UTC) 1970. gada 1. janvārī.
durationNumberŠīs ir maksimālās sekundes, kurās respondents var nokārtot eksāmenu.
logoStringTie var būt vai nu bāzes64 dati par eksāmenu logotipu, vai arī HTTPS URL, kas norāda uz derīgu attēlu.
monitoring.camBooleanTaisnība, ja vēlaties ierakstīt respondentu cam
monitoring.screenBooleanTaisnība, ja vēlaties ierakstīt respondenta ekrānu
analytics.deviceBooleanTaisnība, ja vēlaties reģistrēt respondentu ierīces informāciju
analytics.ipBooleanTaisnība, ja vēlaties reģistrēt respondenta publisko IP adresi
analytics.focusingBooleanTaisnība, ja vēlaties reģistrēties un karodziņu, kad respondents zaudē koncentrēšanos uz eksāmenu ekrānu
restricted_commandsArrayŠajā masīvā jāietver komandas, kuras jāierobežo, kad respondents kārto eksāmenu.


copy: Tam vajadzētu atspējot jebkuru komandu, kas ir saistīta ar teksta kopēšanu eksāmena lapā (e.g CTRL+C, CMD+C).
cut: Tam vajadzētu atspējot jebkuru komandu, kas ir saistīta ar teksta griešanu eksāmena lapā (e.g CTRL+X, CMD+X).
paste: Tam vajadzētu atspējot jebkuru komandu, kas saistīta ar teksta ielīmēšanu eksāmena lapā (e.g CTRL+V, CMD+V).
right_mouse: Tam vajadzētu atspējot peles ar peles labo pogu
print: Tam vajadzētu atspējot jebkuru komandu, kas saistīta ar eksāmena lapas drukāšanu (e.g CTRL+P, CMD+P).
fullscreen: Tam vajadzētu atspējot jebkuru komandu, kas saistīta ar pilnekrāna ievadīšanu eksāmena lapā (e.g CTRL+CMD+F).
shortcut: Tam vajadzētu atspējot visu saīsņu atslēgu (piemēram, Arrowup, Arrowdown, Arrowleft, Arrowright, N, P, 1 - 9)
sci_cal: Tam vajadzētu atspējot zinātnisko kalkulatoru
basic_cal: Tam vajadzētu atspējot pamata kalkulatoru
result.availabilityStringTas var būt jebkurš no šiem:

instant: Ja vēlaties, lai respondents būtu pieejams uzreiz
manual: Ja vēlaties manuāli atbrīvot respondentu
off: Ja jūs neplānojat atbrīvot respondentu mūsu platformā
result.publicBooleanTaisnība, ja vēlaties, lai visi respondenti redzētu viens otru
result.viewableAnsBooleanTaisnība, ja vēlaties, lai respondents redzētu tur marķējumus un mēģinājumus
respondant.enforceUserBooleanIevietojiet respondentu pierakstīšanos lietotāju.
respondant.multipleUserAttemptsBooleanIespējot vairākus mēģinājumus no tā paša lietotāja. Noklusējumi ir nepatiesi.
Lūdzu, ņemiet vērā: šī vērtība tiks ignorēta, ja respondant.enforceUser ir nepatiess
respondant.privateExamBooleanTaisnība, ja vēlaties, lai šo eksāmenu kārtotu tikai uzaicinātie respondenti.
respondant.multipleInvitationAttemptsBooleanIespējot vairākus mēģinājumus no vienas un tās pašas ielūguma saites. Noklusējumi uz nepatiesu
Lūdzu, ņemiet vērā: šī vērtība tiks ignorēta, ja respondant.privateExam ir nepatiess
respondant.multipleDeviceAttemptBooleanIespējot vairākus mēģinājumus no tā paša pārlūka vai ierīces. Noklusējumi uz nepatiesu
respondant.resumableBooleanPadariet eksāmenu atsākamu, kad respondents pārlādē lapu. Noklusējumi uz nepatiesu
respondant.chargeBooleanApliecināt atbildētāju nepieciešamo marķieri šī eksāmena nokārtošanai. Noklusējumi uz nepatiesu
respondant.limitNumerTam vajadzētu būt pozitīvam veselam skaitam, kas apzīmē maksimālo respondentu, kurš var mēģināt šo eksāmenu
redirectionLinkStringNodrošinot to, tiks novirzīts lietotāju uz norādīto saiti, kad tiek pabeigts testa, ar pievienoto vaicājuma parametru respondent_id=unique_id.

Piemēram, ja jūs to nodrošināt https://exam.feedback.stanford.com/respondent Kā jūsu novirzīšanas saite, respondents tiks novirzīts uz https://exam.feedback.stanford.com/respondent?respondent_id=unique_id. kur unique_id būs atbildētāja ID.
translation.enableSelectionBooleanTaisnība, ja vēlaties iespējot valodas izvēli vai izmantot noklusējuma sistēmas valodu
translation.entireBooleanTaisnība, ja vēlaties tulkot visu eksāmena tekstu, ieskaitot jautājumus un iespējas
translation.langsArrayŠajā masīvā jābūt ISO 639-1 language codes kurā vēlaties, lai jūsu eksāmena tulkojums būtu pieejams.

Atbalstītas valodas
  • 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.validateBooleanTaisnība, ja vēlaties apstiprināt lauka vērtības welcomePage.content Izmantojot savu tīmekļaHook URL. Noklusējumi uz nepatiesu.
welcomePage.multipleAttemptsBooleanTaisnība, ja vēlaties, atļaut vairākus vienas lauka vērtību mēģinājumus. Noklusējums uz nepatiesu.
welcomePage.content.typeStringSagatavojiet saturu eksāmena uzņemšanas lapas augšdaļā
Vērtība var būt jebkura no šīm:

text: Padara tekstu vai HTML saturu.
input: Padara ievades lauku, atbilstošs welcomePage.content.value tiks izmantots kā vietturis ievades laukam.
thankYouPageStringTeksts vai HTML saturs, kas tiek parādīts respondentam pēc tam, kad viņš ir pabeidzis vai iesniedzis eksāmenu.
courses.titleStringKursa nosaukums
courses.shuffleQBooleanPatiesi, lai sajauktu jautājumus šajā sadaļā
courses.shuffleOptionBooleanPatiesi, lai sajauktu iespējas jautājumos ar radio or checkbox
courses.limitIntegerVesela pozitīva vesela skaitļa vērtība, kas ierobežo maksimālo jautājumu skaitu, ko respondents var izmēģināt šajā kursā
courses.questions.qStringIndividuāls jautājums tekstā vai HTML formā.
courses.questions.optArrayJautājuma iespējas. Vajadzētu būt virknes masīvam, var atbalstīt līdz 26 vienumiem.
Tas būtu jāsniedz tikai tad, ja courses.questions.type ir vai nu "radio" vai "checkbox".
courses.questions.ansArrayAtbilde uz jautājumu.Ja courses.questions.type ir vai nu "radio" vai "checkbox", Tam vajadzētu būt veselam skaitlim kā pareizu opciju pozīcijai.Cits, ja courses.questions.type ir vai nu "exact" vai "exact_and", tad tam vajadzētu būt virknes masīvam.
courses.questions.typeStringVērtība var būt jebkura no šīm:

radio: Piemērots, ja jautājumam ir iespējas ar vienu atbildi.
checkbox: Piemērots, ja jautājumam ir iespējas ar vairāku atbildi.
exact: Pārbaudiet respondenta mēģinājumu ar pareizo atbildi, izmantojot bitwise vai.
exact_and: Pārbaudiet respondenta mēģinājumu ar pareizo atbildi, izmantojot bitu un.
free: Piemērots, ja atbilde uz jautājumu ir bezmaksas teksts, piemēram, eseja vai skaidrojums. Lūdzu, ņemiet vērā, ka mūsu AI motors atzīmēs šādu jautājumu.
courses.questions.pointsNumberpunktu skaits, kas jāpiešķir šim jautājumam. Noklusējuma uz 1
courses.questions.expStringSkaidrojums par pareizo atbildi uz jautājumu.

Rediģēt eksāmenu

Rediģējot esošo eksāmenu, jums nav atļauts atjaunināt monitoring, result un respondant laukums. Bet jūs varat atjaunināt robežu respondentu jomā kā respondant.limit.
Atjauninot lauku, kas satur objektu vai masīvu kā vērtību, netiek veikta nekāda apvienošanās darbība. Tā vietā visa šāda lauka vērtība tiek aizstāta ar jauno.
Jūs varat iestatīt lauku uz nulli, ja vēlaties to noņemt


Lai rediģētu esošo eksāmenu, jums kopā ar eksāmenu_ID jums būs jānosūta pieprasījums.
{
  "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
        }
      ]
    }
  ]
}

Dzēst eksāmenu

Lai izdzēstu eksāmenu, jums būs jānosūta dzēšanas pieprasījums kopā ar eksāmenu_id.
Eksāmena dzēšana izdzēsīs visus datus, kas saistīti ar šādu eksāmenu, ieskaitot visus plašsaziņas līdzekļu datus, jautājumus un respondentu datus
{
  "x-client-id": "xxx-xxx-xxx",
  "x-client-secret": "xxxxxxx",
  "content-type": "application/json"
}

Atsauksmes komentāri (0)