LMS Analytics

Краткое описание

Платформа для школьников и студентов на data-driven подходе

• Агрегирует информацию об успеваемости, поведению, SEL (социально-эмоциональное обучение), посещаемости
• Предоставляет выводы и данные в дашборд панели.
• Интегрируема с любой внешней системой посредством предоставления публичного REST API
• Акцент на простоте старта использования и целостности предоставления данных об обучающемся.

Возможности

Для студентов

• Видеть свою успеваемость, посещаемость, делать выводы из этой информации
• Получать обратную связь от преподавателей в виде текста
• Проходит эмоционально-психологические тесты и узнавть их результаты, благодаря чему делать выводы о своем психологическом состоянии, получать рекомендации от системы
• Оценивать процесс преподавания
• При желании смогут давать обратную связь друг другу, что поспособствует развитию социально-эмоционального обучения (SEL), а также интерес и мотивацию к командной работе

Для преподавателей и других сотрудников образовательных организаций

• Получать отчеты в виде дашбордов и списков статистик о каждом студенте/ученике
• Получать агрегированную версию отчета о группе студентов/учеников
• Отправлять обратную связь ученикам в виде текста
• Запускать собственные психологические тестирования, что позволит собирать статистику о состоянии студентов/учеников, делать выводы, корректировать процесс обучения

Для организаций

• Смогут произвести интеграцию функционала данной системы в собственную при наличии доступа к API системы

Инструкция по запуску

Вариант 1. Открытие развернутого сайта (предпочтительно)

Требования: современный веб-браузер

1. Перейти по https://lms-analytics.netlify.app/
2. ??
3. Profit

Вариант 2. Запуск из исходного кода

Требования: современный веб-браузер, Node.js (рекомендуется 20 версия), пакетный менеджер (npm, pnpm, ...)

1. Склонировать данный репозиторий
2. Перейти в директорию lms-analytics/frontend/
3. Установить зависимости npm install или pnpm install
4. Запустить в режиме разработчика npm run dev или pnpm run dev
5. Перейти по http://localhost:3000
6. Надеюсь всё получилось)

Скринкаст (демо)

Ссылка