ដើរលើតុងរួច៖ កំហុសសំខាន់ៗចំនួន ១០ ក្នុងការអភិវឌ្ឍន៍ការសាកល្បងចំណេះដឹង

មុននឹងចុះឈ្មោះចូលរៀនវគ្គថ្មី Machine Learning Advanced យើងសាកល្បងសិស្សអនាគតដើម្បីកំណត់កម្រិតនៃការត្រៀមខ្លួនរបស់ពួកគេ និងយល់ពីអ្វីដែលពួកគេត្រូវការផ្តល់ជូនដើម្បីរៀបចំសម្រាប់វគ្គសិក្សា។ ប៉ុន្តែ​បញ្ហា​មួយ​កើត​ឡើង៖ ម៉្យាង​វិញ​ទៀត យើង​ត្រូវ​តែ​សាក​ល្បង​ចំណេះ​ដឹង​ផ្នែក Data Science ម្យ៉ាង​វិញ​ទៀត យើង​មិន​អាច​រៀប​ចំ​ការ​ប្រឡង​ពេញ ៤ ម៉ោង​បាន​ទេ។

ដើម្បីដោះស្រាយបញ្ហានេះ យើងបានដាក់ពង្រាយទីស្នាក់ការកណ្តាល TestDev ភ្លាមៗនៅក្នុងក្រុមអភិវឌ្ឍន៍វគ្គសិក្សាវិទ្យាសាស្ត្រទិន្នន័យ (ហើយវាមើលទៅដូចជានេះគ្រាន់តែជាការចាប់ផ្តើមប៉ុណ្ណោះ)។ យើងបង្ហាញជូនអ្នកនូវបញ្ជីនៃបញ្ហាចំនួន 10 ដែលត្រូវបានជួបប្រទះនៅពេលបង្កើតការធ្វើតេស្តដើម្បីវាយតម្លៃចំណេះដឹង។ សង្ឃឹម​ថា​ពិភព​នៃ​ការ​រៀន​តាម​អ៊ីនធឺណិត​នឹង​ល្អ​ប្រសើរ​បន្តិច​បន្ទាប់​ពី​នេះ។

តណ្ហាទី 1: បរាជ័យក្នុងការកំណត់គោលដៅសាកល្បងឱ្យបានច្បាស់លាស់

ដើម្បីកំណត់គោលដៅបានត្រឹមត្រូវ និងបង្កើតការសាកល្បងដែលនឹងយកមកពិចារណា នៅដំណាក់កាលធ្វើផែនការ យើងត្រូវឆ្លើយសំណួរជាច្រើន៖

1. តើយើងពិនិត្យអ្វីពិតប្រាកដ? 
2. តើ​ការ​ធ្វើ​តេស្ត​នឹង​ប្រព្រឹត្ត​ទៅ​ក្នុង​បរិយាកាស​បែប​ណា និង​ប្រើ​យន្តការ​អ្វី? តើមានដែនកំណត់អ្វីខ្លះនៅក្នុងបរិយាកាសនេះ? ចំណុចដូចគ្នានេះនឹងអនុញ្ញាតឱ្យអ្នកយល់ពីតម្រូវការបច្ចេកទេសសម្រាប់ឧបករណ៍ដែលការធ្វើតេស្តនឹងត្រូវបានអនុវត្ត និងសម្រាប់មាតិកាផងដែរ (ប្រសិនបើការធ្វើតេស្តត្រូវបានយកចេញពីទូរស័ព្ទ រូបភាពគួរតែអាចអានបានសូម្បីតែនៅលើអេក្រង់តូចក៏ដោយ វាគួរតែ អាចពង្រីកពួកវា។ល។)។
3. តើការធ្វើតេស្តនឹងចំណាយពេលប៉ុន្មាន? អ្នកត្រូវគិតអំពីលក្ខខណ្ឌដែលអ្នកប្រើប្រាស់នឹងធ្វើតេស្ត។ តើអាចមានស្ថានភាពដែលគាត់ត្រូវការរំខានដំណើរការធ្វើតេស្ត ហើយបន្តម្តងទៀតដែរឬទេ?
4. តើនឹងមានមតិកែលម្អទេ? តើយើងបង្កើត និងចែកចាយវាដោយរបៀបណា? តើអ្នកត្រូវការទទួលអ្វីខ្លះ? តើមានពេលវេលាយឺតយ៉ាវរវាងការប្រតិបត្តិការធ្វើតេស្ត និងមតិកែលម្អដែរឬទេ?

ក្នុងករណីរបស់យើង ដោយបានឆ្លើយសំណួរទាំងនេះ យើងបានកំណត់បញ្ជីគោលដៅខាងក្រោមសម្រាប់ការធ្វើតេស្តនេះ៖

1. ការធ្វើតេស្តគួរតែបង្ហាញថាតើសិស្សនាពេលអនាគតត្រៀមខ្លួនរួចរាល់ហើយឬនៅដើម្បីចូលរៀន ហើយថាតើពួកគេមានចំណេះដឹង និងជំនាញគ្រប់គ្រាន់ដែរឬទេ។
2. ការធ្វើតេស្តគួរតែផ្តល់ឱ្យយើងនូវសម្ភារៈសម្រាប់មតិកែលម្អ ចង្អុលបង្ហាញប្រធានបទដែលសិស្សបានធ្វើខុស ដើម្បីឱ្យពួកគេអាចបង្កើនចំណេះដឹងរបស់ពួកគេ។ យើងនឹងប្រាប់អ្នកពីរបៀបសរសេរវាខាងក្រោម។

តណ្ហាទី 2៖ ការបរាជ័យក្នុងការរៀបចំលក្ខណៈបច្ចេកទេសសម្រាប់អ្នកនិពន្ធសាកល្បងអ្នកជំនាញ

ដើម្បីសរសេរធាតុសាកល្បង វាមានសារៈសំខាន់ខ្លាំងណាស់ក្នុងការចូលរួមជាមួយអ្នកជំនាញក្នុងវិស័យដែលចំណេះដឹងកំពុងត្រូវបានសាកល្បង។ ហើយសម្រាប់អ្នកជំនាញ អ្នកត្រូវការការបញ្ជាក់បច្ចេកទេសដែលមានសមត្ថភាព (ការពិពណ៌នា) ដែលរួមមានប្រធានបទនៃការធ្វើតេស្ត ចំណេះដឹង/ជំនាញដែលកំពុងធ្វើតេស្ត និងកម្រិតរបស់វា។

អ្នកជំនាញនឹងមិនធ្វើលក្ខណៈបច្ចេកទេសបែបនេះសម្រាប់ខ្លួនគាត់ទេព្រោះការងាររបស់គាត់គឺត្រូវបំពេញភារកិច្ចមិនមែនជារចនាសម្ព័ន្ធនៃការធ្វើតេស្តនោះទេ។ លើសពីនេះទៅទៀត មានមនុស្សតិចណាស់ដែលបង្កើតការធ្វើតេស្តប្រកបដោយវិជ្ជាជីវៈ សូម្បីតែនៅក្នុងដំណើរការនៃការបង្រៀនក៏ដោយ។ នេះត្រូវបានបង្រៀននៅក្នុងឯកទេសដាច់ដោយឡែកមួយ - psychometrics ។

ប្រសិនបើអ្នកចង់ស្គាល់ចិត្តវិទ្យាយ៉ាងឆាប់រហ័សនោះនៅក្នុងប្រទេសរុស្ស៊ីមាន សាលារដូវក្តៅ សម្រាប់អ្នកចាប់អារម្មណ៍ទាំងអស់។ សម្រាប់ការសិក្សាស៊ីជម្រៅបន្ថែមទៀត វិទ្យាស្ថានអប់រំមាន ថ្នាក់អនុបណ្ឌិត និងសាលាបញ្ចប់ការសិក្សា។

នៅពេលរៀបចំ លក្ខណៈបច្ចេកទេស យើងប្រមូលការពិពណ៌នាលំអិតនៃការធ្វើតេស្តសម្រាប់អ្នកជំនាញ (ឬប្រសើរជាងនេះរួមគ្នាជាមួយគាត់): ប្រធានបទនៃភារកិច្ចប្រភេទភារកិច្ចលេខរបស់ពួកគេ។

តើធ្វើដូចម្តេចដើម្បីជ្រើសរើសប្រភេទនៃភារកិច្ច: ដោយបានសម្រេចចិត្តលើប្រធានបទ, យើងសម្រេចចិត្តថាតើភារកិច្ចណាដែលអាចសាកល្បងបានល្អបំផុត? ជម្រើសបុរាណ៖ កិច្ចការបើកចំហ កិច្ចការជម្រើសច្រើន ឬតែមួយ ការផ្គូផ្គង។ល។ (កុំភ្លេចអំពីដែនកំណត់បច្ចេកទេសនៃបរិយាកាសសាកល្បង!)។ បន្ទាប់ពីកំណត់ និងបញ្ជាក់ប្រភេទភារកិច្ចរួចមក យើងមានការបញ្ជាក់បច្ចេកទេសរួចរាល់សម្រាប់អ្នកជំនាញ។ អ្នកអាចហៅវាថាជាការបញ្ជាក់សាកល្បង។

តុងរួច 3: មិនពាក់ព័ន្ធនឹងអ្នកជំនាញក្នុងការអភិវឌ្ឍន៍ការសាកល្បងទេ។

នៅពេលដាក់បញ្ចូលអ្នកជំនាញក្នុងការអភិវឌ្ឍន៍ការសាកល្បង វាមានសារៈសំខាន់ខ្លាំងណាស់មិនត្រឹមតែបង្ហាញដល់គាត់នូវ "វិសាលភាពនៃការងារ" ប៉ុណ្ណោះទេ ប៉ុន្តែត្រូវចូលរួមជាមួយគាត់ក្នុងដំណើរការអភិវឌ្ឍខ្លួនឯង។

វិធីធ្វើឱ្យការធ្វើការជាមួយអ្នកជំនាញមានប្រសិទ្ធភាពតាមដែលអាចធ្វើទៅបាន៖

• រៀបចំវាជាមុន ហើយចំណាយពេលខ្លះនិយាយអំពីវិទ្យាសាស្ត្រនៃការអភិវឌ្ឍន៍ការធ្វើតេស្ត និងចិត្តវិទ្យា។
• ផ្តោតលើការយកចិត្តទុកដាក់របស់អ្នកវាយតម្លៃលើការបង្កើតឧបករណ៍វាយតម្លៃត្រឹមត្រូវ និងអាចទុកចិត្តបាន មិនមែនបញ្ជីសំណួរទេ។
• ពន្យល់ថាការងាររបស់គាត់រួមបញ្ចូលដំណាក់កាលត្រៀម មិនត្រឹមតែការអភិវឌ្ឍន៍ភារកិច្ចខ្លួនឯងប៉ុណ្ណោះទេ។

អ្នកជំនាញខ្លះ (ដោយសារតែធម្មជាតិរបស់ពួកគេ) អាចយល់ឃើញថា នេះជាការសាកល្បងនៃការងាររបស់ពួកគេ ហើយយើងពន្យល់ពួកគេថា ទោះបីជាយើងបង្កើតកិច្ចការដ៏ល្អក៏ដោយ ក៏ពួកគេប្រហែលជាមិនសមនឹងគោលដៅសាកល្បងជាក់លាក់នោះទេ។

ដើម្បីធ្វើឱ្យដំណើរការដំណើរការបានលឿន យើងរៀបចំតារាងគ្របដណ្តប់ប្រធានបទ (ចំណេះដឹង និងជំនាញ) ជាមួយអ្នកជំនាញ ដែលជាផ្នែកមួយនៃការបញ្ជាក់ការធ្វើតេស្ត។ វាគឺជាតារាងនេះដែលអនុញ្ញាតឱ្យយើងធ្វើការយ៉ាងត្រឹមត្រូវនូវសំណួរ និងកំណត់នូវអ្វីដែលយើងនឹងវាស់វែង។ ក្នុងករណីជាក់លាក់នីមួយៗវាអាចត្រូវបានចងក្រងខុសគ្នាបន្តិចបន្តួច។ ភារកិច្ចរបស់យើងគឺពិនិត្យមើលថាតើមនុស្សម្នាក់យល់ច្បាស់ពីចំនេះដឹង និងជំនាញនៃវគ្គសិក្សាមូលដ្ឋានមុនៗប៉ុណ្ណា ដើម្បីយល់ពីរបៀបដែលគាត់ត្រៀមខ្លួនក្នុងការសិក្សាក្នុងវគ្គសិក្សាថ្មី។

Rake 4: គិតថាអ្នកជំនាញ "ដឹងល្អបំផុត"

ស្គាល់ប្រធានបទកាន់តែប្រសើរ។ ប៉ុន្តែវាមិនតែងតែពន្យល់ច្បាស់ទេ។ វាមានសារៈសំខាន់ខ្លាំងណាស់ក្នុងការត្រួតពិនិត្យពាក្យនៃកិច្ចការ។ សរសេរការណែនាំច្បាស់លាស់ ឧទាហរណ៍ "ជ្រើសរើសជម្រើសត្រឹមត្រូវ 1"។ ក្នុង 90% នៃករណី អ្នកជំនាញរៀបចំសំណួរតាមរបៀបដែលពួកគេយល់។ ហើយវាមិនអីទេ។ ប៉ុន្តែមុននឹងប្រគល់ការប្រឡងទៅឱ្យអ្នកដែលនឹងទទួលវា អ្វីៗត្រូវពិនិត្យ និងសិតសក់ ដើម្បីឲ្យអ្នកធ្វើតេសយល់ច្បាស់ពីអ្វីដែលតម្រូវឱ្យពួកគេ ហើយកុំធ្វើខុស ដោយពួកគេអាចនឹងបកស្រាយអត្ថបទនៃកិច្ចការខុស។

ដើម្បីជៀសវាងការបកស្រាយពីរដងនៃកិច្ចការ យើងធ្វើ "មន្ទីរពិសោធន៍ការយល់ដឹង"។ យើងស្នើឱ្យមនុស្សពីទស្សនិកជនគោលដៅធ្វើតេស្ត ដោយនិយាយឱ្យខ្លាំង ៗ នូវអ្វីដែលពួកគេគិត និងកត់ត្រាវាឱ្យបានលម្អិត។ នៅ "មន្ទីរពិសោធន៍ការយល់ដឹង" អ្នកអាច "ចាប់" សំណួរមិនច្បាស់លាស់ ពាក្យមិនល្អ និងទទួលបានមតិកែលម្អដំបូងលើការធ្វើតេស្ត។

តណ្ហាទី 5៖ មិនអើពើនឹងពេលវេលាអនុវត្តការសាកល្បង

របៀប sarcasm: បើក
ជាការពិតណាស់ ការធ្វើតេស្តរបស់យើងគឺល្អបំផុត គ្រប់គ្នាស្រមៃចង់ឆ្លងកាត់វា! បាទ ទាំងអស់ 4 ម៉ោង។
របៀប sarcasm: បិទ

នៅពេលដែលមានបញ្ជីនៃអ្វីគ្រប់យ៉ាងដែលអាចត្រួតពិនិត្យបាន រឿងសំខាន់គឺមិនត្រូវធ្វើវា (នៅ glance ដំបូងវាស្តាប់ទៅចម្លែកមែនទេ?) ។ អ្នកត្រូវកាត់ផ្តាច់ ដោយកំណត់អត្តសញ្ញាណចំនេះដឹង និងជំនាញសំខាន់ៗជាមួយអ្នកជំនាញ (បាទ ជំនាញមួយចំនួនក៏អាចសាកល្បងបានក្នុងការសាកល្បងដែរ)។ យើងក្រឡេកមើលប្រភេទនៃភារកិច្ច និងប៉ាន់ស្មានពេលវេលាបញ្ចប់គោលដៅ៖ ប្រសិនបើអ្វីៗនៅតែលើសពីដែនកំណត់ដែលសមហេតុផល យើងកាត់វាចោល!

ដើម្បីកាត់បន្ថយកម្រិតសំឡេង អ្នកក៏អាចសាកល្បង (ដោយប្រុងប្រយ័ត្ន) សាកល្បងជំនាញពីរក្នុងកិច្ចការមួយ។ ក្នុងករណីនេះវាពិបាកក្នុងការយល់ថាហេតុអ្វីបានជាបុគ្គលនោះមានកំហុសប៉ុន្តែប្រសិនបើធ្វើបានត្រឹមត្រូវជំនាញទាំងពីរអាចត្រូវបានគេយកមកពិចារណា។ វាមានសារៈសំខាន់ណាស់ក្នុងការធ្វើឱ្យប្រាកដថាជំនាញទាំងពីរនេះត្រូវគ្នាទៅនឹងផ្នែកនៃចំណេះដឹងដូចគ្នា។

តណ្ហាទី ៦៖ មិនគិតតាមរយៈប្រព័ន្ធដាក់ពិន្ទុ

ជាញឹកញយ ពេលចងក្រងការធ្វើតេស្តវាយតម្លៃ ពួកគេប្រើប្រព័ន្ធដាក់ពិន្ទុបុរាណ ឧទាហរណ៍ 1 ពិន្ទុសម្រាប់កិច្ចការងាយស្រួល និង 2 ពិន្ទុសម្រាប់កិច្ចការពិបាក។ ប៉ុន្តែវាមិនមែនជាសកលទេ។ គ្រាន់តែផលបូកនៃពិន្ទុផ្អែកលើលទ្ធផលតេស្តនឹងមិនប្រាប់យើងច្រើនទេ៖ យើងមិនដឹងថាសម្រាប់កិច្ចការណាដែលពិន្ទុទាំងនេះត្រូវបានទទួល ហើយយើងអាចកំណត់បានត្រឹមតែចំនួនកិច្ចការត្រឹមត្រូវប៉ុណ្ណោះ។ យើងត្រូវយល់ច្បាស់អំពីអ្វីដែលអ្នកធ្វើតេស្តជំនាញកំពុងបង្ហាញ។ លើស​ពី​នេះ យើង​ចង់​ផ្តល់​មតិ​កែលម្អ​ពួកគេ​អំពី​ប្រធានបទ​ណា​ដែល​ត្រូវ​កែលម្អ។

យ៉ាងណាមិញ យើងកំពុងធ្វើការសាកល្បងដែលនឹងបែងចែកមនុស្សទៅជាអ្នកដែលត្រៀមខ្លួន និងអ្នកដែលមិនទាន់ត្រៀមខ្លួនដើម្បីបញ្ចប់កម្មវិធី យើងនឹងណែនាំខ្លះៗដើម្បីត្រៀមខ្លួនសម្រាប់វគ្គសិក្សាតាមរយៈការបណ្តុះបណ្តាលដោយឥតគិតថ្លៃ។ វាមានសារៈសំខាន់សម្រាប់ពួកយើងដែលក្រុមនេះរួមបញ្ចូលតែអ្នកដែលពិតជាត្រូវការវា និងអ្នកដែលត្រៀមខ្លួនសម្រាប់វា។

អ្វីដែលយើងធ្វើក្នុងស្ថានភាពរបស់យើង៖ យើងកំណត់នៅក្នុងក្រុមអ្នកបង្កើតការសាកល្បងដែលក្រុមមនុស្សត្រូវកំណត់អត្តសញ្ញាណ (ឧទាហរណ៍ ត្រៀមខ្លួនជាស្រេចដើម្បីរៀន ត្រៀមខ្លួនជាស្រេចដោយផ្នែក) និងបង្កើតតារាងនៃលក្ខណៈនៃក្រុមទាំងនោះ ដែលបង្ហាញពីជំនាញ និងចំណេះដឹង។ នឹងមានភាពពាក់ព័ន្ធសម្រាប់ក្រុមត្រៀមខ្លួនដើម្បីរៀនបណ្តុះបណ្តាល។ វិធីនេះអ្នកអាចបង្កើត "ភាពលំបាក" នៃភារកិច្ចសម្រាប់ការធ្វើតេស្តបែបនេះ។

Rake 7: វាយតម្លៃលទ្ធផលដោយស្វ័យប្រវត្តិ

ជាការពិតណាស់ ការវាយតម្លៃគួរតែមានគោលបំណងតាមដែលអាចធ្វើទៅបាន ដូច្នេះសម្ភារៈសិស្សមួយចំនួនត្រូវបានវាយតម្លៃដោយស្វ័យប្រវត្តិ "ដោយគ្រាប់ចុច" - ប្រៀបធៀបជាមួយចម្លើយត្រឹមត្រូវ។ ទោះបីជាមិនមានប្រព័ន្ធសាកល្បងពិសេសក៏ដោយ មានដំណោះស្រាយឥតគិតថ្លៃជាច្រើន។ ហើយប្រសិនបើអ្នកយល់ពីគោលការណ៍នៃការសរសេរស្គ្រីប នោះអ្នកអាចធ្វើអ្វីដែលអ្នកចង់បានជាមួយនឹងទម្រង់ Google និងលទ្ធផលនៅក្នុងតារាង។ ប្រសិនបើកិច្ចការមួយចំនួនត្រូវបានត្រួតពិនិត្យដោយអ្នកជំនាញ នោះយើងត្រូវគិតអំពីការផ្តល់ចម្លើយដល់អ្នកជំនាញ ដោយមិនមានព័ត៌មានអំពីអ្នកធ្វើតេស្តនោះទេ។ ហើយគិតអំពីរបៀបបញ្ចូលលទ្ធផលនៃការធ្វើតេស្តរបស់អ្នកជំនាញចូលទៅក្នុងការវាយតម្លៃចុងក្រោយ។

ដំបូងឡើយ យើងចង់ធ្វើកិច្ចការបើកចំហជាច្រើនដោយប្រើកូដ ដែលអ្នកជំនាញវាយតម្លៃដំណោះស្រាយដោយផ្អែកលើលក្ខណៈវិនិច្ឆ័យដែលបានបង្កើតជាមុន ហើយយើងថែមទាំងរៀបចំប្រព័ន្ធដែលនាំចេញចម្លើយបុគ្គលពីអ្នកចូលរួមសាកល្បងទៅកាន់តារាងពិសេសសម្រាប់អ្នកជំនាញ ហើយបន្ទាប់មកនាំចូលលទ្ធផលទៅក្នុង តារាងដែលមានការគណនាការវាយតម្លៃ។ ប៉ុន្តែបន្ទាប់ពីពិភាក្សាជាមួយអ្នកតំណាងនៃទស្សនិកជនគោលដៅ អ្នកគ្រប់គ្រងផលិតផល និងអ្នករចនាផ្នែកអប់រំ យើងមានអារម្មណ៍ថាការធ្វើបទសម្ភាសន៍បច្ចេកទេសជាមួយនឹងមតិយោបល់របស់អ្នកជំនាញភ្លាមៗ និងការពិភាក្សាអំពីកូដ ក៏ដូចជាបញ្ហាបុគ្គលនឹងកាន់តែមានប្រសិទ្ធភាព និងមានប្រយោជន៍សម្រាប់អ្នកចូលរួមខ្លួនឯង។ .

ឥឡូវនេះអ្នកជំនាញផ្ទៀងផ្ទាត់ការបញ្ចប់នៃការធ្វើតេស្តនេះដោយបញ្ជាក់ពីសំណួរមួយចំនួន។ ដើម្បីធ្វើដូច្នេះ យើងបានរៀបចំការណែនាំអំពីសំណួរ និងលក្ខណៈវិនិច្ឆ័យវាយតម្លៃសម្រាប់ការសម្ភាសន៍បច្ចេកទេស។ មុនពេលសម្ភាសន៍បច្ចេកទេស អ្នកប្រឡងទទួលបានផែនទីនៃចម្លើយរបស់អ្នកប្រឡង ដើម្បីជួយគាត់ជ្រើសរើសសំណួរដែលត្រូវសួរ។

Rake 8: កុំពន្យល់ពីលទ្ធផលតេស្ត

ការផ្តល់មតិត្រឡប់ទៅកាន់អ្នកចូលរួមគឺជាបញ្ហាដាច់ដោយឡែកមួយ។ យើងមិនត្រឹមតែត្រូវជូនដំណឹងអំពីពិន្ទុតេស្តប៉ុណ្ណោះទេ ប៉ុន្តែថែមទាំងផ្តល់នូវការយល់ដឹងអំពីលទ្ធផលតេស្តផងដែរ។
វាអាចជាៈ 

• កិច្ចការដែលអ្នកចូលរួមបានធ្វើខុស ហើយដែលគាត់បំពេញបានត្រឹមត្រូវ។
• ប្រធានបទដែលអ្នកចូលរួមបានធ្វើខុស។
• ចំណាត់ថ្នាក់របស់គាត់ក្នុងចំណោមអ្នកដែលប្រឡង។
• ការពិពណ៌នាអំពីកម្រិតរបស់អ្នកចូលរួម ដោយអនុលោមតាមឧទាហរណ៍ ជាមួយនឹងការពិពណ៌នាអំពីកម្រិតអ្នកឯកទេស (ផ្អែកលើការពិពណ៌នាអំពីតំណែងទំនេរ)។

ក្នុងអំឡុងពេលនៃការបើកដំណើរការសាកល្បងរបស់យើង សម្រាប់អ្នកដែលចង់ចុះឈ្មោះក្នុងកម្មវិធី រួមជាមួយនឹងលទ្ធផល យើងបានបង្ហាញបញ្ជីប្រធានបទដែលចាំបាច់ត្រូវកែលម្អ។ ប៉ុន្តែនេះពិតជាមិនសមស្របទេ យើងនឹងកែលម្អ និងផ្តល់មតិកែលម្អឱ្យកាន់តែប្រសើរឡើង។

Rake 9: កុំពិភាក្សាអំពីការធ្វើតេស្តជាមួយអ្នកអភិវឌ្ឍន៍

ប្រហែលជា តុងរួច ដែលមិនពេញចិត្តជាពិសេសគឺត្រូវបញ្ជូនការធ្វើតេស្ត ការពិពណ៌នា និងមាត្រដ្ឋានពិន្ទុទៅកាន់អ្នកអភិវឌ្ឍន៍ “ដូចដែល”។
អ្វីដែលចាំបាច់ត្រូវពិភាក្សា៖

• រូបរាងនៃសំណួរ រចនាសម្ព័ន្ធ ទីតាំងនៃក្រាហ្វិក តើជម្រើសនៃចម្លើយត្រឹមត្រូវមើលទៅដូចអ្វី។
• តើពិន្ទុត្រូវបានគណនាយ៉ាងដូចម្តេច (បើចាំបាច់) តើមានលក្ខខណ្ឌបន្ថែមដែរឬទេ។
• តើមតិស្ថាបនាត្រូវបានបង្កើតយ៉ាងដូចម្តេច កន្លែងដែលត្រូវទទួលអត្ថបទ តើមានប្លុកដែលបង្កើតដោយស្វ័យប្រវត្តិបន្ថែម។
• តើអ្នកត្រូវការព័ត៌មានបន្ថែមអ្វីខ្លះដើម្បីប្រមូល និងនៅចំណុចណា (ទំនាក់ទំនងដូចគ្នា)។

ដើម្បីជៀសវាងការយល់ច្រឡំ យើងសុំឱ្យអ្នកអភិវឌ្ឍន៍របស់យើងសរសេរកូដ 2 ឬ 3 សំណួរផ្សេងគ្នាដើម្បីឱ្យពួកគេអាចមើលឃើញថាតើពួកគេមើលទៅដូចអ្វីមុននឹងសរសេរកូដសាកល្បងខ្លួនឯង។

Rake 10: ដោយគ្មានការសាកល្បង សូមបង្ហោះដោយផ្ទាល់ទៅកាន់ផលិតកម្ម

3 ដង, បុរស, ការធ្វើតេស្តគួរតែត្រូវបានត្រួតពិនិត្យ 3 ដងដោយមនុស្សផ្សេងគ្នា, ឬប្រសើរជាងនេះ, 3 ដងគ្នា. ការពិតនេះត្រូវបានទទួលដោយឈាម, ញើសនិងភីកសែលនៃបន្ទាត់កូដ។

ការធ្វើតេស្តរបស់យើងពិនិត្យមើលទាំងបីខាងក្រោម៖

1. ផលិតផល - ពិនិត្យមើលការធ្វើតេស្តសម្រាប់ការអនុវត្ត, រូបរាង, មេកានិច។
2. អ្នកអភិវឌ្ឍន៍សាកល្បង - ពិនិត្យអត្ថបទនៃភារកិច្ច, លំដាប់របស់ពួកគេ, ទម្រង់នៃការធ្វើការជាមួយការធ្វើតេស្ត, ប្រភេទនៃភារកិច្ច, ចម្លើយត្រឹមត្រូវ, ការអាននិងការមើលក្រាហ្វិកធម្មតា។
3. អ្នកនិពន្ធនៃភារកិច្ច (អ្នកជំនាញ) ពិនិត្យមើលការសាកល្បងសម្រាប់ភាពស្មោះត្រង់ពីមុខតំណែងអ្នកជំនាញ។

ឧទាហរណ៍ពីការអនុវត្ត៖ មានតែនៅលើការរត់លើកទី 1 អ្នកនិពន្ធនៃកិច្ចការបានឃើញថាកិច្ចការ XNUMX នៅតែមាននៅក្នុងកំណែចាស់នៃពាក្យ។ អ្នកមុនៗទាំងអស់ក៏បានគ្រប់គ្រងយ៉ាងសកម្មផងដែរ។ ប៉ុន្តែនៅពេលដែលការធ្វើតេស្តត្រូវបានសរសេរកូដ វាមើលទៅខុសពីការគិតដំបូង។ វាទំនងជាថាអ្វីមួយនឹងត្រូវកែតម្រូវ។ នេះចាំបាច់ត្រូវយកមកពិចារណា។

លទ្ធផល

ដោយប្រុងប្រយ័ត្នដោយឆ្លងកាត់ "តុងរួច" ទាំងអស់នេះយើងបានបង្កើតពិសេសមួយ។ bot នៅក្នុង Telegramដើម្បីសាកល្បងចំណេះដឹងរបស់អ្នកដាក់ពាក្យ។ នរណាម្នាក់អាចសាកល្បងវាបាន ខណៈពេលដែលយើងកំពុងរៀបចំសម្ភារៈបន្ទាប់ ដែលយើងនឹងប្រាប់អ្នកពីអ្វីដែលបានកើតឡើងនៅក្នុង bot និងអ្វីដែលវាបានប្រែក្លាយនៅពេលក្រោយ។

អ្នកអាចទទួលបានវិជ្ជាជីវៈដែលស្វែងរកតាំងពីដំបូង ឬកម្រិតឡើងលើជំនាញ និងប្រាក់ខែដោយទទួលយកវគ្គសិក្សាតាមអ៊ីនធឺណិត SkillFactory៖

• វគ្គសិក្សាម៉ាស៊ីន (12 សប្តាហ៍)
• វគ្គសិក្សាកម្រិតខ្ពស់ "Machine Learning Pro + Deep Learning" (20 សប្តាហ៍)
• វគ្គសិក្សា "គណិតវិទ្យា និងម៉ាស៊ីនរៀនសម្រាប់វិទ្យាសាស្ត្រទិន្នន័យ" (20 សប្តាហ៍)
• បង្រៀនជំនាញ Data Science ពីដំបូង (12 ខែ)

វគ្គសិក្សាច្រើនទៀត

• បង្រៀនជំនាញ Data Science ពីដំបូង (12 ខែ)
• វិទ្យាសាស្រ្តទិន្នន័យ កម្មវិធី Bootcamp អនឡាញ (14 សប្តាហ៍)
• ការវិភាគទិន្នន័យលើបណ្តាញ Bootcamp (5 សប្តាហ៍)
• វិជ្ជាជីវៈអ្នកវិភាគនៅកម្រិតចាប់ផ្តើមណាមួយ។ (18 ខែ)
• វគ្គសិក្សាវិភាគទិន្នន័យ (6 ខែ)
• វគ្គសិក្សា DevOps (12 ខែ)
• អ្នកបង្កើតគេហទំព័រអាជីព (8 ខែ)
• Python សម្រាប់វគ្គសិក្សាអភិវឌ្ឍន៍គេហទំព័រ (9 ខែ)
• មុខរបរអ្នកអភិវឌ្ឍន៍ iOS ពីដំបូង (12 ខែ)
• វិជ្ជាជីវៈអ្នកអភិវឌ្ឍន៍ Android ពីដំបូង (18 ខែ)
• វិជ្ជាជីវៈអ្នកអភិវឌ្ឍន៍ Java ពីដំបូង (18 ខែ)
• វគ្គសិក្សា JavaScript (12 ខែ)
• អ្នករចនា UX វិជ្ជាជីវៈពីដំបូង (9 ខែ)
• វិជ្ជាជីវៈអ្នករចនាគេហទំព័រ (7 ខែ)

ប្រភព: www.habr.com