Data-Driven Assessment Insights

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Parties jouées 9 %Précision 80 Temps moyen 01:22

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Data-led analysis of learner results

Créé par

AILINE BERNARDO

Philippines

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Top 10 résultats

#	Jeux	Précision	temps
1	Anonyme 9 Septembre 2026	% 100	01:36
2	Anonyme 9 Septembre 2026	% 90	01:06
3	Camille Samson 9 Septembre 2026	% 80	01:11
4	Anonyme 9 Septembre 2026	% 80	01:31
5	Dyodyo 9 Septembre 2026	% 80	01:32
6	Anonyme 9 Septembre 2026	% 80	01:42
7	Anonyme 9 Septembre 2026	% 80	01:59
8	Anonyme 9 Septembre 2026	% 80	02:45
9	Anonyme 9 Septembre 2026	% 50	02:45

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Data-Driven Assessment InsightsVersion en ligne Data-led analysis of learner results par 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

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Data-led analysis of learner results

par 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

Vous pouvez intégrer le jeu dans un LMS compatible avec LTI 1.1 ou LTI 1.3 comme Canvas, Moodle ou Blackboard. Les scores seront ainsi automatiquement enregistrés dans le carnet de notes de la plateforme.

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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.