Data-Driven Assessment Insights

Sí o No

Jugadas 9 %Acierto 80 Tiempo medio 01:22

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Data-led analysis of learner results

Creada por

AILINE BERNARDO

Filipinas

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Top 10 resultados

#	Jugador	Acierto	tiempo
1	Anónimo 9 de Septiembre de 2026	% 100	01:36
2	Anónimo 9 de Septiembre de 2026	% 90	01:06
3	Camille Samson 9 de Septiembre de 2026	% 80	01:11
4	Anónimo 9 de Septiembre de 2026	% 80	01:31
5	Dyodyo 9 de Septiembre de 2026	% 80	01:32
6	Anónimo 9 de Septiembre de 2026	% 80	01:42
7	Anónimo 9 de Septiembre de 2026	% 80	01:59
8	Anónimo 9 de Septiembre de 2026	% 80	02:45
9	Anónimo 9 de Septiembre de 2026	% 50	02:45

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Data-Driven Assessment InsightsVersión en línea Data-led analysis of learner results por AILINE BERNARDO 1 All questions that many students get wrong indicate poor instruction. Yes No 2 Data-driven instruction uses assessment results to tailor lessons. Yes No 3 Data should be collected only at the end of a course and not during. Yes No 4 You should ignore outliers in data when planning instruction. Yes No 5 Item analysis helps identify difficult items and guide curriculum adjustments. Yes No 6 A single test score is enough to fully understand a learner's abilities. Yes No 7 Disaggregating data by subgroups reveals achievement gaps. Yes No 8 Qualitative observations are irrelevant when analyzing assessment results. Yes No 9 Visualization of results supports evidence-based decision making. Yes No 10 Trends in learner performance over time inform instructional pacing. Yes No

Data-Driven Assessment InsightsVersión en línea

Data-led analysis of learner results

por AILINE BERNARDO

All questions that many students get wrong indicate poor instruction.

Yes

Data-driven instruction uses assessment results to tailor lessons.

Yes

Data should be collected only at the end of a course and not during.

Yes

You should ignore outliers in data when planning instruction.

Yes

Item analysis helps identify difficult items and guide curriculum adjustments.

Yes

A single test score is enough to fully understand a learner's abilities.

Yes

Disaggregating data by subgroups reveals achievement gaps.

Yes

Qualitative observations are irrelevant when analyzing assessment results.

Yes

Visualization of results supports evidence-based decision making.

Yes

Trends in learner performance over time inform instructional pacing.

Yes

Puedes integrar el juego en un LMS compatible con LTI 1.1 o LTI 1.3 como Canvas, Moodle, o Blackboard. De esta manera podrás guardar las puntuaciones automáticamente en el libro de calificaciones de esa plataforma.

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All questions that many students get wrong indicate poor instruction.

Data-driven instruction uses assessment results to tailor lessons.

Data should be collected only at the end of a course and not during.

You should ignore outliers in data when planning instruction.

Item analysis helps identify difficult items and guide curriculum adjustments.

A single test score is enough to fully understand a learner's abilities.

Disaggregating data by subgroups reveals achievement gaps.

Qualitative observations are irrelevant when analyzing assessment results.

Visualization of results supports evidence-based decision making.

Trends in learner performance over time inform instructional pacing.