हम समाधानों का मूल्यांकन करने और कीड़े खोजने में मार्कोव श्रृंखलाओं का उपयोग कैसे करते हैं। पायथन लिपि के साथ

हमारे लिए यह समझना महत्वपूर्ण है कि प्रशिक्षण के दौरान हमारे छात्रों के साथ क्या होता है, और ये घटनाएँ परिणाम को कैसे प्रभावित करती हैं, इसलिए हम ग्राहक यात्रा मानचित्र - ग्राहक अनुभव का मानचित्र बनाते हैं। आखिरकार, सीखने की प्रक्रिया निरंतर और अभिन्न कुछ नहीं है, यह परस्पर संबंधित घटनाओं और छात्र कार्यों की एक श्रृंखला है, और ये क्रियाएं विभिन्न छात्रों के बीच बहुत भिन्न हो सकती हैं। इसलिए वह एक सबक से गुजरा: वह आगे क्या करेगा? होमवर्क पर जाएं? मोबाइल ऐप लॉन्च करें? पाठ्यक्रम बदलें, शिक्षक को बदलने के लिए कहें? अगले पाठ में सही जाओ? या सिर्फ निराश होना? क्या इस कार्ड का विश्लेषण करके, पाठ्यक्रम के सफल समापन के लिए अग्रणी पैटर्न की पहचान करना संभव है, या इसके विपरीत, छात्र का "रोल-ऑफ"?



आमतौर पर, विशेष, बहुत महंगे, बंद स्रोत उपकरण CJMs बनाने के लिए उपयोग किए जाते हैं। लेकिन हम कम से कम प्रयास और संभवतः खुले स्रोत की आवश्यकता के साथ कुछ सरल करना चाहते थे। तो मार्कोव श्रृंखला का उपयोग करने के लिए विचार आया - और हम सफल रहे। हमने एक मानचित्र बनाया, एक ग्राफ के रूप में छात्र व्यवहार डेटा की व्याख्या की, वैश्विक व्यापार के सवालों के पूरी तरह से अस्पष्ट उत्तर देखे, और यहां तक ​​कि गहराई से छिपे हुए कीड़े भी पाए गए। हमने ओपन सोर्स पायथन स्क्रिप्ट सॉल्यूशंस की मदद से यह सब किया। इस लेख में मैं दो मामलों के बारे में बहुत ही स्पष्ट परिणामों के साथ बात करूंगा और सभी के साथ स्क्रिप्ट साझा करूंगा।

तो, मार्कोव श्रृंखला घटनाओं के बीच संक्रमण की संभावना दिखाते हैं। यहाँ एक आदिम विकिपीडिया उदाहरण है:



यहां, "ई" और "ए" इवेंट हैं, तीर उनके बीच संक्रमण हैं (एक घटना से संक्रमण तक), और तीर भार संक्रमण की संभावना ("भारित उन्मुख ग्राफ") हैं।

क्या इस्तेमाल किया?

श्रृंखला को मानक पायथन कार्यक्षमता द्वारा प्रशिक्षित किया गया था, जिसे छात्र गतिविधि लॉग द्वारा खिलाया गया था। परिणामस्वरूप मैट्रिक्स पर ग्राफ नेटवर्कएक्स लाइब्रेरी द्वारा बनाया गया था।

लॉग इस तरह दिखता है:



यह एक csv फ़ाइल है जिसमें तीन कॉलम की एक तालिका है: छात्र आईडी, घटना का नाम, समय जब यह हुआ। ये तीन क्षेत्र ग्राहक की गतिविधियों का पता लगाने, एक नक्शा बनाने और अंत में मार्कोव श्रृंखला प्राप्त करने के लिए पर्याप्त हैं।

लायब्रेरी निर्मित ग्राफ़ को .dot या .gexf प्रारूप में लौटाता है। पूर्व की कल्पना करने के लिए, आप मुफ्त ग्राफविज़ पैकेज (gvedit टूल) का उपयोग कर सकते हैं, हमने .gexf और Gephi के साथ काम किया, वह भी मुफ्त।

आगे, मैं मार्कोव श्रृंखलाओं के उपयोग के दो उदाहरण देना चाहता हूं, जिससे हमें अपने लक्ष्यों, शैक्षिक प्रक्रियाओं और स्काईंग इकोसिस्टम पर नए सिरे से विचार करने की अनुमति मिली। खैर, कीड़े को ठीक करें।

पहला मामला: मोबाइल ऐप

शुरू करने के लिए, हमने अपने सबसे लोकप्रिय उत्पाद, जनरल के माध्यम से छात्र के मार्ग का पता लगाया। उस समय, मैं स्काईेंग चिल्ड्रन डिपार्टमेंट में काम कर रहा था और हम देखना चाहते थे कि हमारे बच्चों के दर्शकों के साथ मोबाइल एप्लिकेशन कितनी कुशलता से काम करता है।

लॉग्स लेना और उन्हें स्क्रिप्ट के माध्यम से चलाना, मुझे कुछ इस तरह मिला:



प्रारंभ नोड स्टार्ट जनरल है, और नीचे तीन आउटपुट नोड हैं: छात्र "सो गया", पाठ्यक्रम बदल गया, कोर्स पूरा किया।

• फेल सो गया, "फेल सो" - इसका मतलब है कि कक्षाएं अब नहीं लग रही हैं, सबसे अधिक संभावना है, वह गिर गया। हम आशावादी रूप से इस स्थिति को "सो" कहते हैं, क्योंकि सिद्धांत रूप में, उसके पास अभी भी अपनी पढ़ाई जारी रखने का अवसर है। हमारे लिए सबसे बुरा परिणाम है।
• गिरा सामान्य, परिवर्तित पाठ्यक्रम - जनरल से किसी और चीज़ में बदल गया और हमारे मार्कोव श्रृंखला के लिए खो गया।
• समाप्त पाठ्यक्रम, मैंने पाठ्यक्रम से स्नातक किया है - सही स्थिति, व्यक्ति ने 80% सबक पूरा कर लिया है (सभी पाठों की आवश्यकता नहीं है)।

सफल कक्षा नोड में आने का अर्थ है शिक्षक के साथ हमारे मंच पर सफलतापूर्वक पाठ पूरा करना। यह पाठ्यक्रम की प्रगति और वांछित परिणाम के लिए सन्निकटन पर कब्जा कर लेता है - "पाठ्यक्रम समाप्त कर दिया।" हमारे लिए यह महत्वपूर्ण है कि छात्र इसमें अधिक से अधिक भाग लें।

मोबाइल एप्लिकेशन (ऐप सत्र नोड) के लिए अधिक सटीक मात्रात्मक निष्कर्ष प्राप्त करने के लिए, हमने प्रत्येक अंतिम नोड्स के लिए अलग-अलग श्रृंखलाएं बनाईं और फिर जोड़े में किनारों के वजन की तुलना की:

• एप्लिकेशन सत्र से वापस;
• ऐप सत्र से लेकर सफल वर्ग तक;
• सफल वर्ग से ऐप सत्र तक।

_{बाईं ओर - पाठ्यक्रम पूरा करने वाले छात्र, दाईं ओर - "सो"}

ये तीन रिब छात्र की सफलता और उनके मोबाइल एप्लिकेशन के उपयोग के बीच संबंध को दर्शाते हैं। हमने यह देखने की अपेक्षा की है कि पाठ्यक्रम पूरा करने वाले छात्रों के पास "गिरे हुए" की तुलना में आवेदन के साथ एक मजबूत संबंध होगा। हालांकि, वास्तव में, उन्हें इसके विपरीत परिणाम प्राप्त हुए:

• हमने सुनिश्चित किया है कि विभिन्न उपयोगकर्ता समूह मोबाइल एप्लिकेशन के साथ अलग-अलग बातचीत करते हैं;
• सफल छात्र मोबाइल एप्लिकेशन का उपयोग कम तीव्रता से करते हैं;
• सोते हुए छात्र मोबाइल एप्लिकेशन का अधिक सक्रिय रूप से उपयोग कर रहे हैं।

इसका मतलब है कि "सोते हुए" छात्र एक मोबाइल एप्लिकेशन में अधिक से अधिक समय बिताना शुरू करते हैं और अंत में, हमेशा के लिए इसमें रहते हैं।



सबसे पहले हम हैरान थे, लेकिन, सोचकर, हमें एहसास हुआ कि यह पूरी तरह से प्राकृतिक प्रभाव है। एक समय में, मैंने दो उपकरणों का उपयोग करके स्वतंत्र रूप से फ्रेंच का अध्ययन किया: एक मोबाइल एप्लिकेशन और YouTube पर व्याकरण पर व्याख्यान। सबसे पहले, मैंने उनके बीच के समय को 50 से 50 के अनुपात में विभाजित किया। लेकिन आवेदन अधिक मजेदार है, इसमें सरगम ​​है, सब कुछ सरल, त्वरित और समझने योग्य है, लेकिन आपको व्याख्यान में तल्लीन करने, कुछ लिखने, एक नोटबुक में अभ्यास करने की आवश्यकता है। धीरे-धीरे, मैंने स्मार्टफोन पर अधिक समय बिताना शुरू कर दिया, जब तक कि इसका हिस्सा 100% तक नहीं बढ़ गया: यदि यह तीन घंटे तक लटका रहता है, तो यह काम किए जाने की झूठी भावना पैदा करता है, जिसके कारण कुछ जाने और सुनने की इच्छा नहीं होती है।

लेकिन ऐसा कैसे? आखिरकार, हमने विशेष रूप से एक मोबाइल एप्लिकेशन बनाया , जिसे एबिंगहौस कर्व में बनाया गया , इसे गिमिफाइड किया, इसे आकर्षक बनाया ताकि लोगों ने इसमें समय बिताया, लेकिन यह पता चला कि यह केवल उन्हें विचलित करता है? वास्तव में, कारण यह है कि मोबाइल एप्लिकेशन टीम ने अपने कार्यों के साथ बहुत अच्छा किया, जिसके परिणामस्वरूप यह एक शांत आत्मनिर्भर उत्पाद बन गया और हमारे पारिस्थितिकी तंत्र से बाहर होना शुरू हो गया।

अध्ययन के परिणामस्वरूप, यह समझ में आया कि मोबाइल एप्लिकेशन को किसी तरह से बदलने की आवश्यकता है ताकि यह अध्ययन के मुख्य पाठ्यक्रम से कम आकर्षित हो। इसके अलावा, दोनों बच्चों और वयस्कों। अब यह काम चल रहा है।

केस टू: ऑनबोर्डिंग बग्स

भविष्य में संभावित तकनीकी समस्याओं को दूर करते हुए, नए छात्र को पंजीकृत करते समय ऑनबोर्डिंग एक वैकल्पिक अतिरिक्त प्रक्रिया है। मूल परिदृश्य का तात्पर्य है कि एक व्यक्ति जो लैंडिंग पृष्ठ पर पंजीकृत है, उसे अपने व्यक्तिगत खाते तक पहुंच मिली है, वे उससे संपर्क करते हैं और परिचयात्मक पाठ का संचालन करते हैं। उसी समय, हम परिचयात्मक पाठ के दौरान तकनीकी कठिनाइयों का एक बड़ा प्रतिशत नोट करते हैं: गलत ब्राउज़र संस्करण, माइक्रोफ़ोन या ध्वनि काम नहीं करता है, शिक्षक तुरंत समाधान का सुझाव नहीं दे सकता है, और यह सब विशेष रूप से मुश्किल है जब यह बच्चों की बात आती है। इसलिए, हमने आपके व्यक्तिगत खाते में एक अतिरिक्त एप्लिकेशन विकसित किया है, जहां आप चार सरल चरण कर सकते हैं: अपने ब्राउज़र, कैमरा, माइक्रोफ़ोन की जांच करें और पुष्टि करें कि माता-पिता परिचयात्मक पाठ के दौरान होंगे (आखिरकार, वे बच्चों की शिक्षा के लिए भुगतान करते हैं)।

ऑनबोर्डिंग के इन कुछ पन्नों ने दिखाया यह कीप:


_{1: तीन अलग-अलग (क्लाइंट के आधार पर) लॉगिन / पासवर्ड प्रविष्टि फॉर्म के साथ ब्लॉक शुरू करें।
2: ऑनबोर्डिंग के लिए अतिरिक्त प्रक्रिया के लिए जैकडॉ की सहमति।
2.1-2.3: माता-पिता की उपस्थिति, क्रोम और ध्वनि के संस्करण की जाँच करना।
3: अंतिम ब्लॉक।}

यह बहुत स्वाभाविक लगता है: पहले दो चरणों में, अधिकांश आगंतुक विलय करते हैं, यह महसूस करते हैं कि कुछ भरना है, जांच करना है, लेकिन समय नहीं है। यदि ग्राहक तीसरे चरण में पहुंच गया है, तो वह लगभग निश्चित रूप से अंतिम तक पहुंच जाएगा। कुछ संदेह करने के लिए फ़नल पर एक भी कारण दिखाई नहीं देता है।

फिर भी, हमने अपने ऑनबोर्डिंग का विश्लेषण क्लासिक एक आयामी फ़नल पर नहीं, बल्कि मार्कोव श्रृंखला का उपयोग करके किया। हमने थोड़ी और घटनाओं को चालू किया, स्क्रिप्ट को चलाया और इसे प्राप्त किया:



केवल एक चीज है जिसे इस अराजकता में स्पष्ट रूप से समझा जा सकता है: कुछ गलत हो गया। ऑनबोर्डिंग प्रक्रिया रैखिक है, यह डिजाइन में अंतर्निहित है, इसमें लिंक का ऐसा नेटवर्क नहीं होना चाहिए। और यहां आप तुरंत देख सकते हैं कि उपयोगकर्ता चरणों के बीच फेंकता है, जिसके बीच कोई संक्रमण नहीं होना चाहिए।



ऐसी अजीब तस्वीर के दो कारण हो सकते हैं:

• जाम बेस लॉग में क्रेप करता है;
• Shoals उत्पाद में ही मौजूद हैं - जहाज पर।

पहला कारण, सबसे अधिक संभावना है, घटित होता है, लेकिन इसकी जांच करना समय लेने वाली है, और लॉग को ठीक करने से यूएक्स में सुधार करने में मदद नहीं मिलेगी। लेकिन दूसरे के साथ, अगर एक है, तो कुछ करना जरूरी था। इसलिए, हम नोड्स की जांच करने, किनारों की पहचान करने के लिए गए, जो नहीं होना चाहिए, उनकी घटना के कारणों की तलाश करें। हमने देखा कि कुछ उपयोगकर्ता चक्रों में गए और हलकों में चले गए, अन्य बीच से शुरुआत तक गिर गए और तीसरे, सिद्धांत रूप में, पहले दो चरणों से बाहर नहीं निकल सके। डेटा क्यूए को हस्तांतरित किया गया था - और हां, यह पता चला कि ऑनबोर्डिंग में पर्याप्त कीड़े थे: यह एक ऐसा उप-उत्पाद है, एक बैसाखी उत्पाद का एक सा है, इसे गहराई से परीक्षण नहीं किया गया है, क्योंकि किसी भी समस्या की उम्मीद नहीं थी। अब पूरी रिकॉर्डिंग प्रक्रिया बदल गई है।

इस कहानी ने हमें क्यूए के क्षेत्र में मार्कोव श्रृंखलाओं का अप्रत्याशित अनुप्रयोग दिखाया।

यह अपने आप कोशिश करो!

मैंने सार्वजनिक डोमेन में मार्कोव श्रृंखला सीखने के लिए अपनी पायथन स्क्रिप्ट पोस्ट की - इसे स्वास्थ्य के लिए उपयोग करें। GitHub पर प्रलेखन, यहां सवाल पूछे जा सकते हैं, मैं हर चीज का जवाब देने की कोशिश करूंगा।

अच्छी तरह से और उपयोगी लिंक: NetworkX पुस्तकालय , ग्राफविज़ विज़ुअलाइज़र । और यहाँ हैबे पर मार्कोव श्रृंखला के बारे में एक लेख है । लेख में रेखांकन Gephi का उपयोग करके बनाया गया है ।