MITx Grading, una biblioteca para la plataforma Open edX que asigna crédito a problemas

IBL News | Nueva York

MITx ha lanzado una versión 2.0 de MITx Grading Library, una biblioteca de código abierto de Python que ofrece a los instructores opciones ampliadas para construir problemas y ejercicios mucho más ricos en la plataforma Open edX.

El código completo, bajo licencia BSD-3, se puede encontrar en GitHub , mientras que la documentación completa está aquí .

Creada por Jolyon Bloomfield y Christopher Chudzicki , en el MIT Digital Learning Lab, esta herramienta es compatible con Python 2 y 3 y se mantiene activamente.

Esta versi√≥n de MITx Grading Library presenta una soluci√≥n para proporcionar cr√©dito parcial autom√°tico en problemas de f√≥rmulas . Tambi√©n incluye la capacidad de asignar cr√©dito seg√ļn el n√ļmero de intento.

"La biblioteca est√° dise√Īada para ser f√°cil de usar, dar mensajes de error √ļtiles y ser incre√≠blemente flexible. Si lo que proporcionamos no puede manejar lo que quiere hacer, siempre puede escribir un complemento que aproveche la infraestructura que ya tenemos. ". Mientras est√°bamos en ello, implementamos una serie de caracter√≠sticas con mucho retraso y mejoras de usabilidad sobre la implementaci√≥n de edX", explicaron los autores.

Para mostrar las características de la biblioteca de calificaciones MITx, los dos desarrolladores han creado un curso mini-demo, abierto a la inscripción .

Esta es la lista de las principales caracter√≠sticas , seg√ļn MITx :

  • Funciona con cualquier instancia de edX
  • Python 2/3 compatible
  • Capacidad para asignar cr√©dito en funci√≥n del n√ļmero de intento
  • Validaci√≥n basada en expresiones regulares de entrada de texto
  • Cr√©dito parcial autom√°tico en problemas de f√≥rmula
  • Matriz nativa de problemas de manejo con cr√©dito parcial.

La biblioteca se divide en "evaluadores" individuales para calificar diferentes tipos de problemas. Algunos calificadores simples solo califican una sola entrada, como StringGrader y FormulaGrader. Los calificadores m√°s complicados combinan calificadores m√°s simples para calificar entradas m√ļltiples, como ListGrader.

Ejemplos de cómo funcionan todos estos en el curso mencionado.