[curriculum-eval] side-quest-01-02-environment-reference.md: cognitive_load — 1433-word glossary with 0.63 activity density
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Evaluación
- Dificultad
- 2/5
- Tiempo estimado
- 1-3 horas
- Aptitud para principiantes
- 76/100
- Tipo de issue
- Documentación
- Claridad
- Bien especificado
- Estado de actividad
- Activo
- Stack tecnológico
- markdown
- Área
- documentation
Línea de trabajo
Lee workshop/side-quest-01-02-environment-reference.md e identifica las secciones más extensas sobre referencias de herramientas y las oportunidades para que los estudiantes practiquen. Reduce la página a 900 palabras o menos, añade dos pasos de aprendizaje activo y conserva las secciones Before You Start y Checkpoint. Si añades un archivo de side quest, actualiza workshop/README.md; al terminar, ejecuta el comando markdownlint especificado.
Escrito por el modelo de indexación a partir del texto del issue.
Descripción
File: workshop/side-quest-01-02-environment-reference.md
Overall Score: 4.9 / 10.0 (corpus mean: 6.1)
Flagged Dimensions:
| Dimension | Score | Benchmark | Delta |
|---|---|---|---|
| cognitive_load | 6.3 | ≥ 9 (≤ 800 words, ≤ 15 concepts) | −2.7+ (1433 words, 17 concepts) |
| active_learning | 2.1 | ≥ 10 (density ≥ 3) | −7.9 (density 0.63) |
(checkpoint/scaffolding zeros are a regex artefact, see the rubric issue; the page does have both sections.)
Root Cause (≤ 2 sentences):
The page packs ~9 tools and environments into one 1433-word reference (almost 2× the corpus median), with only 2 code blocks and 7 checklist items. A single scroll of glossary entries has no practice between concepts.
Evidence (quoted from the file):
"This is a reference page — you can read it any time. Come back here whenever the workshop uses a term you want to clarify."
Learning Science Rationale:
Sweller's Cognitive Load Theory predicts that presenting many unrelated elements at once exceeds working memory; Mayer's segmenting principle recommends splitting content into learner-paced chunks. A long glossary with little interaction encourages passive reading rather than retrieval practice.
Improvement Prompt (for an agent):
Edit workshop/side-quest-01-02-environment-reference.md. Reduce it to ≤ 900 words by (1) splitting the "Workshop tools and model options" section (gh, gh-aw, Copilot CLI, Copilot app, Claude, OpenAI Codex) into a new side quest file or collapsing each entry into a one-line summary inside a table, and (2) wrapping secondary detail in <details>. Add two short active-learning steps, e.g. "run `gh --version` and note the output" and a match-the-tool-to-its-role mini quiz. Keep the Before You Start and Checkpoint sections, keep headings unnumbered, update workshop/README.md if a file is added, and run `npx --yes markdownlint-cli2 "**/*.md"`.
Expected Score After Fix: 5.5 / 10.0 with current rubric (≈ 7.3 after the rubric regex fix)
Generated by 🔬 Curriculum Quality Evaluator · copilot · auto · ~48 AIC · ⌖ ~1 AIC · ⊞ 5K · ◷
- expires on Nov 8, 2026, 3:03 AM UTC
- Lenguaje dominante
- JavaScript
- Estrellas
- 58
- Forks
- 40
- Merge medio
- 4 d 4 h
- PR fusionados (30 d)
- 8
Preparar el entorno
Inicia el contenedor de desarrollo del proyecto en tu navegador, con tu propia cuenta de GitHub.
- Sin Dockerfile ni archivo de Docker Compose
- Sin plantilla de pull request
- Sin guía de contribución
Primeros pasos
- Lee el issue completo y luego la guía de contribución del proyecto.
- Comenta en el issue que vas a ocuparte — evita que dos personas hagan lo mismo.
- Haz un fork del repositorio y trabaja en una rama.
- Abre un pull request que haga referencia al número del issue.
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