[curriculum-eval] curriculum_assessment.py: checkpoint_quality/scaffolding — regex ignores :shortcode: headings, 92/94 pages scored 0
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Valutazione
- Difficoltà
- 2/5
- Tempo stimato
- 1-3 ore
- Idoneità per principianti
- 72/100
- Tipo di issue
- Bug
- Chiarezza
- Specificata chiaramente
- Stato di attività
- Attiva
- Stack tecnologico
- github-actions, markdown, python
- Ambito
- documentation, tooling
Direzione di ricerca
Inizia da .github/skills/curriculum-quantitative-assessment/curriculum_assessment.py e individua CHECKPOINT_RE e la regex has_prereq_section. Controlla una pagina del workshop, come workshop/04-github-actions-intro.md, per vedere i titoli con gli shortcode :white_check_mark: e :clipboard:. È completato quando sia la forma emoji sia quella shortcode corrispondono, i test unitari coprono ogni forma e checkpoint_quality non è più uniformemente 0.0 in tutto il corpus.
Scritto dal modello di indicizzazione a partire dal testo della issue.
Descrizione
File: .github/skills/curriculum-quantitative-assessment/curriculum_assessment.py
Overall Score: n/a (tooling defect; corpus mean 6.06)
Flagged Dimensions:
| Dimension | Score | Benchmark | Delta |
|---|---|---|---|
| checkpoint_quality | 0.0 on 92/94 pages | ≥ 10 with ≥ 4 items | −10 |
| scaffolding | 5.0 on 94/94 pages | 10 when Before You Start present | −5 |
Root Cause (≤ 2 sentences):
CHECKPOINT_RE is ##\s+✅\s*Checkpoint and the prereq check uses ##\s+📋\s*Before You Start, but workshop files use the GitHub shortcodes :white_check_mark: and :clipboard:. Only side-quest-13-01 and 13-02 use literal emoji, so they are the only pages scored correctly (8.59 and 8.39 vs corpus mean 6.06).
Evidence (quoted from the file):
## :white_check_mark: Checkpoint— followed by 5–7- [ ]items (e.g.workshop/04-github-actions-intro.md), yet flaggedmissing_checkpoint.
Learning Science Rationale:
Valid measurement is a precondition for acting on any rubric: Kirkpatrick-style evaluation and formative assessment both rely on instruments that detect the construct they claim to measure. A systematic false negative on checkpoints (the retrieval-practice mechanism, Roediger & Karpicke) hides real gaps and drives authors toward needless edits.
Improvement Prompt (for an agent):
In .github/skills/curriculum-quantitative-assessment/curriculum_assessment.py update CHECKPOINT_RE to match both "## ✅ Checkpoint" and "## :white_check_mark: Checkpoint" (e.g. r"##\s+(?:✅|:white_check_mark:)\s*Checkpoint"), and update the has_prereq_section regex to match both "## 📋 Before You Start" and "## :clipboard: Before You Start" as well as "## Prerequisites". Add a unit test for each form. Re-run the assessment and confirm checkpoint_quality and scaffolding are no longer uniformly 0.0/5.0 and that the `missing_checkpoint` flag only fires on pages genuinely lacking a checkpoint.
Expected Score After Fix: ~8.0 / 10.0 corpus mean
Generated by 🔬 Curriculum Quality Evaluator · copilot · auto · ~44 AIC · ⌖ ~1 AIC · ⊞ 5K · ◷
- expires on Nov 3, 2026, 3:33 AM UTC
- Lingua principale
- JavaScript
- Stelle
- 56
- Fork
- 40
- Merge medio
- 2g 14h
- PR unite (30g)
- 13
Preparare l'ambiente
Avvia il container di sviluppo del progetto nel browser, con il tuo account GitHub.
- Nessun Dockerfile né file Docker Compose
- Nessun modello di pull request
- Nessuna guida per i contributori
Come iniziare
- Leggi tutta la issue e poi la guida ai contributi del progetto.
- Commenta sulla issue per dire che te ne occupi tu — evita che due persone facciano lo stesso lavoro.
- Fai un fork del repository e lavora su un branch.
- Apri una pull request che faccia riferimento al numero della issue.
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