TokyoR#84_Rexams

Transcript

1. オンラインテストの作成 with R/exams @nonki1974 Tokyo.R #84
2. こんにちは
3. moodle Learning Management System（LMS） スライド、レジュメの配布 アンケート、出欠確認、URL、ページ作成 小テスト
4. 小テスト（計算問題の作成） {a}はワイルドカードデータセット → 出題のたびに値が変わる
5. 小テスト（解答の設定）
6. 小テスト（値生成ルール設定）
7. 小テスト（プレビュー）
8. 統計の授業で使ってみよう！
9. ・・・・ 階乗や組み合わせの関数がない・・・！
10. Rで問題を作る：examsパッケージ
11. Rで問題を作る：examsパッケージ Rmarkdownで問題＆解答を作成 Moodleにインポート Moodle XMLフォーマットに出力 1 2 3
12. フォーマット ```{r echo = FALSE, results='hide'} # 問題中のパラメータ設定など a <- round(runif(1, 1, 10), 2) b <- round(runif(1, 1, 10), 2) res <- a + b ``` Question ======== 以下の値を求めなさい。 $$ `r a` + `r b` $$ Solution ======== 答えは $$ `r a` + `r b` = `r res` $$ Meta-information ================ extype: num exsolution: `r fmt(res)` exname: 足し算のテスト extol: 0.01
13. とりあえずの確認 library(exams) exams2html("add_ex.Rmd")
14. 結果
15. Moodle XMLフォーマットに出力 # add_ex.xmlが生成される exams2moodle(file = "add_ex.Rmd", n = 10, name = "add_ex")
16. Moodleにインポート → プレビュー
17. 実戦投入 ```{r echo = FALSE, results = "hide"} lambda <- sample(seq(0.1, 5, 0.1), 1) x <- ceiling(lambda) res <- c(dpois(x, lambda), 1-dpois(0, lambda)) ``` Question ======== ある店舗の1分間あたりの来客数$X$は，$¥lambda=`r lambda`$の ポアソン分布に従うと仮定する。このとき，以下の確率を求めな さい。 Answerlist ---------- * 1分間にちょうど`r x`人の来客がある確率 * 1分間に少なくとも1人以上の来客がある確率 Solution ======== 1分間にちょうど`r x`人の来客がある確率は， ¥begin{align} P(X = `r ceiling(x)`) &= ¥frac{`r lambda`^`r x`}{`r x`!}e^ {-`r lambda`} ¥¥ &= `r fmt(res[1])` ¥end{align} 1分間に少なくとも1人以上の来客がある確率は， ¥begin{align} P(X¥geqq 1) &= 1 - P(X = 0) ¥¥ &= 1 - e^{-`r lambda`} ¥¥ &= 1 - `r exp(-lambda)` ¥¥ &= `r fmt(res[2])` ¥end{align} となる． Answerlist ---------- * 1分間にちょうど`r x`人の来客がある確率は `r fmt(res[1])`． * 1分間に少なくとも1人以上の来客がある確率は `r fmt(res[2])`． Meta-information ================ extype: cloze exclozetype: num|num exsolution: `r fmt(res[1])`|`r fmt(res[2])` exname: poisson_ex_word extol: 0.01
18. こんな感じ
19. 未解決 Windows環境では×（UTF-8保存でもダメ） 日本語PDFは×
20. Enjoy!