Вопрос-ответ: частота ошибок на экзаменах по ПДД
Спрашивает Антон Созоров:
Мы с друзьями сделали онлайн-систему решения билетов ПДД: http://pdd.atrena.org. C 2012 года люди используют его для подготовки к экзаменам на права. У нас в базе скопилось много интересных данных, и сколько бы я не думал как их визуализировать чтобы люди могли извлечь пользу, у меня никак не получается придумать что-нибудь дельное.
Могли бы вы посоветовать какие представить данные, чтобы это принесло максимальную пользу людям?
В данных скрыт ответ на вопрос, сколько нужно тренироваться, чтобы успешно сдать экзамен. На мой взгляд, в этом их главный интерес и польза. Попробуем проявить этот ответ в визуализации.
Как измерить скорость прогресса? Кто-то тренируется часами, а кто-то регулярно, но по чуть-чуть. Кто-то решает билеты подряд, а кто-то отвечает на вопросы по темам или вразнобой. Для визуализации нам нужен элементарный кирпичик, единица информации, одинаковая для всех пользователей во всех ситуациях. В данном случае это попытка — ответ конкретным пользователем на конкретный вопрос в N-й раз и результат («правильно» или «ошибка»).
Для каждого вопроса вычислим процент ошибок в зависимости от номера попытки и покажем, как он меняется, на сетке сгруппированных по билетам вопросов:
Сложные вопросы выделяются на общем фоне, и для их освоения требуется в среднем больше попыток. Картина заметно улучшается уже со второй попытки.
Для каждого билета можно рассчитать среднее количество ошибок, приходящихся на человека в выбранную попытку. Если оно больше двух, билет считается не сданным («крестик» в правом нижнем углу), если меньше — сдан («галочка»).
Живой прототип: https://pdd.datalaboratory.ru/
Используя тот же кирпичик можно «построить» индивидуальную картину обучения пользователя, проанализировать затраченное на решение вопросов время, оценить эффективность разных тактик (регулярно/нерегулярно, по билетам/вразнобой).
Присылайте вопросы о визуализации данных на почту: data@datalaboratory.ru, ответы публикуются по понедельникам. При участии Сергея Долинина.