[curriculum-eval] side-quest-01-02-environment-reference.md: cognitive_load — 1433 words glossary with low activity density

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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
72/100
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
技術スタック
github, github-actions, markdown
領域
content, documentation

調査の方向性

workshop/side-quest-01-02-environment-reference.mdを読み、「Workshop tools and model options」と「Verify your tools are ready」に注目してください。現在の語数と検証アクティビティの密度を確認します。ツールに関する内容をリンク付きのサイドクエストに分けるか、簡潔な details ブロックにまとめ、検証セクションとチェックポイントは維持してください。ページを追加する場合は workshop/README.md を更新し、その後 npx --yes markdownlint-cli2 "**/*.md" を実行してください。メインページが指定された語数と概念の目標を満たし、2つの検証コマンドを含めば完了です。

索引モデルが issue の本文から書いたものです。

説明

curriculum documentation quality

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 ≥ 8 (≤ 800 words, ≤ 15 concepts) −1.7 (1433 words, 17 concepts)
active_learning 2.1 ≥ 7 (density ≥ 3) −4.9 (density 0.63)

Root Cause (≤ 2 sentences):
One page defines ~10 tools and environments (Codespaces, VS Code, terminal, gh, gh-aw, Copilot CLI, Copilot app, Claude, Codex) each with a "conceptual screenshot", nearly doubling the word budget. Only one short verification block provides hands-on activity. (The "missing checkpoint" flag is a scorer false positive; the page has a Checkpoint.)

Evidence (quoted from the file):

## Conceptual screenshots ... #### OpenAI Codex — "You may see OpenAI Codex as a coding-focused model option that reads files and suggests ed..."

Learning Science Rationale:
Sweller's Cognitive Load Theory predicts that presenting many novel elements at once overloads working memory, and Mayer's segmenting principle recommends splitting long multimedia explanations into learner-paced chunks. Splitting reference material into a short core and optional per-tool pages lets learners verify only what they need.

Improvement Prompt (for an agent):

Edit workshop/side-quest-01-02-environment-reference.md. Keep the "Verify your tools are ready" section and Checkpoint on this page. Split the "Workshop tools and model options" section (gh, gh-aw, Copilot CLI, Copilot app, Claude, OpenAI Codex) into a new side-quest page, linking to it from the original, or collapse each tool into a <details> block with a 2-sentence summary. Target ≤ 800 words and ≤ 15 concepts on the main page, add two verification commands (e.g. `gh auth status`, `gh extension list`) to raise activity density to ≥ 3. Update workshop/README.md if a page is added, and run `npx --yes markdownlint-cli2 "**/*.md"`.

Expected Score After Fix: 5.5 / 10.0 with current rubric (≈ 8 once checkpoint regex is fixed)

Generated by 🔬 Curriculum Quality Evaluator · copilot · auto · ~44 AIC · ⌖ ~1 AIC · ⊞ 5K · ◷

  • expires on Nov 11, 2026, 3:31 AM UTC
主要言語
JavaScript
スター
58
フォーク
40
平均マージ
1日 22時間
マージ済み PR（30日）
7

環境構築

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