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[workshop-sim] Improve: Split the Step 4 vocabulary-labeling exercise with an intermediate checkpoint

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評価

難易度
2/5
見積もり時間
1〜3時間
初心者へのやさしさ
74/100
issue の種類
ドキュメント
明瞭さ
明確に書かれている
活発さ
活発
領域
documentation

調査の方向性

まず workshop/04-github-actions-intro.md を読み、特に 96-120 行のラベル付けエクササイズとチェックリストのセクションを確認して、現在の用語の提示方法を把握する。エクササイズを 2 つのより短いガイド付きパート（最初に trigger/job/runner、次に action/step）に再構成し、中間のリビール/チェックポイントを設け、そのチェックポイントに関連付けたチェックリスト項目を 1 つ追加する。5 つの語彙用語と比較表がそのまま残り、新しいチェックリスト項目が共有ルーブリックのチェックポイントパターンに従って採点され、定量評価の実行で overall_score、active_learning、checkpoint_quality が現行の 5.39/3.9/0.0 のベースラインに対して横ばいか改善していることを示したときに完了。

索引モデルが issue の本文から書いたものです。

説明

feedback simulation workshop

Problem statement

04-github-actions-intro.md is the corpus's lowest-scoring curriculum step (overall_score 5.39/10) and the top pure learning-barrier dropout (19.0% conditional dropout across 44,174 at-risk runs, 95% CI 18.6%–19.4%), with 100% of failures classified as concept-overload. The page introduces five vocabulary terms (trigger, job, runner, step, action) plus a classic-vs-agentic comparison table in a single "5 minute refresher," has checkpoint_quality of 0.0/10 (no checklist items scored under the shared rubric's checkpoint pattern), and active_learning of only 3.9/10 despite one labeling exercise (workshop/04-github-actions-intro.md:96-120). No-coding-background beginners who reach this step show a 0% simulated success rate.

Proposed change

Split the single labeling exercise (workshop/04-github-actions-intro.md:96-120) into two shorter guided activities with an intermediate reveal/checkpoint between them: first label just trigger/job/runner on the minimal example already in the page, confirm understanding, then introduce action/step with the second example. Add one additional checklist item tied to the new intermediate checkpoint so the step scores above 0 on checkpoint_quality under the shared rubric's checklist-item scoring.

Failure mode classification: Learning barrier

Quantitative guardrail

Current 04-github-actions-intro.md scores: overall_score 5.39/10, active_learning 3.9/10, checkpoint_quality 0.0/10, scaffolding 5.0/10 (learning KPI index 2.87/10). Splitting one dense activity into two scaffolded activities with an added intermediate checklist increases activity_density (more checklist items relative to word count) which the rubric's score_active_learning and score_checkpoint_quality functions both reward directly — this should raise, not lower, active_learning and checkpoint_quality, and therefore the learning KPI index, while preserving the same total concept count (no content is removed).

Acceptance criteria

  • The shared curriculum quantitative assessment overall_score for 04-github-actions-intro.md stays flat or improves after the change
  • The learning KPI index (2.0 × active_learning + 2.0 × checkpoint_quality + 1.5 × scaffolding) / 5.5 for this step stays flat or improves, with active_learning and checkpoint_quality specifically increasing
  • The original five vocabulary terms and the full comparison table are preserved — the labeling exercise is restructured into two scaffolded parts, not shortened or removed
  • The simulated concept-overload dropout rate at 04-actions-intro decreases in a follow-up simulation run, especially for no-coding-background learners

Suggested owner: copilot coding agent
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主要言語
JavaScript
スター
52
フォーク
26
平均マージ
11時間 32分
マージ済み PR（30日）
22

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