Instructivo

Para utilizar la base de preguntas es necesarios tener instalado R. Además, en este instructivo, utilizaremos RStudio para generar los exámenes de ejemplo. Primero instalaremos el paquete exams:

install.packages("exams")

exams instalará automáticamente la mayoría de las dependencias necesarias para su utilización. Sin embargo, si alguna dependencia no está satisfecha, deberemos instalarla también. En el caso que querramos generar un examen escrito, también tendremos que tener instalado Latex en nuestra computadora.
Una vez instaladas las dependencias, procederemos a descargar el proyecto, haciendo click en clone or download, o, si preferimos la consola:

git clone https://github.com/mentoldo/exam_stat  

Si utilizamos RStudio, podremos abrir el proyecto directamente desde el archivo exam_stat.Rproj. Esto configurará automáticamente el directorio de trabajo en la carpeta donde se encuentra el proyecto. En el caso contrarió deberemos indicar el directorio de trabajo:

setwd("PATCH/A/PROYECTO")

Moodle

Abrimos el archivo hacerExamenMoodle.R y cargamos la librería exams

file.edit("hacerExamenMoodle.R")

library(exams)

Vamos a generar 100 preguntas aleatorias de P_boxplot2.Rmd.

## El argumento rule = "none" permite que las respuestas erradas no resten puntos
## Hacer R2018_0004
exams2moodle("./preguntas/html/P_boxplot2.Rmd",
             n = 100,
             name = "P_boxplot2",
             rule = "none",
             dir = "moodle")

Este código nos generará 100 preguntas diferentes listas para importar en moodle en el archivo ./moodle/Pboxplot2.xml. Si queremos generar todas las preguntas disponibles en el proyecto, podremos ejecutar el resto del script.

## Creamos una función para exportar las preguntas
preg <- list.files("./preguntas/html", full.names = TRUE)

exportar <- function(x) {
    exams2moodle(x,
                 n = 100, # La cantidad de preguntas
                 name = gsub("./preguntas/html/|.Rmd", "", x), # Construye el nombre a partir del nombre original
                 rule = "none", # El argumento rule = "none" permite que las respuestas erradas no resten puntos
                 dir = "moodle") # Manda la salida a la carpeta moodle
}

## Exportamos todas las preguntas
lapply(preg, exportar)

Ahora tendremos todas las preguntas que se encuentran en preguntas/ convertidas en archivos .xml listos para importar en Moodle.

Examen escrito

Veamos como generar un examen escrito.

file.edit("ejemplosencilloNops.R")

A modo de mostrar cómo pueden variar las preguntas, generaremos un examen con una sola pregunta, repetida 30 veces.

prueba <- exams2nops(rep("preguntas/latex/R2018_0015_L.Rmd", 30),
                      n = 1,
                      dir = "./examenes/ejemplosencillo/", 
                      name = "2018_formaA",
                      title = "Ejemplo",
                      institution = "Universidad Nacional de Córdoba",
                      logo = "/img/logo_UNC_2.png",
                      date = "2018-07-07",
                      language = "es",
                      blank = 0,
                      usepackage = c("inputenc", "booktabs", "longtable"),
                      encoding = "utf-8",
                      reglength = 8)

Se generará el siguiente archivo en la carpeta ./examen/ejemplosencillo/

2018_formaA1.pdf

La función exams2nops tiene una gran cantidad de argumentos que podremos modificar para ajustar a nuestras necesidades. Veamos ahora como generar un examen completo con 10 preguntas, eligiendo al azar entre las preguntas disponibles.

file.edit("hacerExamenNops.R")

Lo primero que haremos será listar todas las preguntas existentes. Para ello, he creado una función llamada listarpreguntas que hace ese trabajo. Cargamos la funcion y colocamos el listado de preguntas en una variable

source("listarpreguntas.R") ## la funcion listar preguntas lista todas
## las preguntas para formato PDF

preguntas <- listarpreguntas()

En general, cuando utilizamos generación de datos aleatorios, es una buena costumbre utilizar la función set.seed, pues esto nos permitirá reproducir exactamente los mismos resultados. Esto podría ayudarnos por ejemplo a solucionar un problema o un error con una pregunta específica.

set.seed(-605196)

Del listado total de preguntas, seleccionaremos 10 al azar para la forma A, y 10 al azar para la forma B.

muestraA <- sample(preguntas, 10)
muestraB <- sample(preguntas, 10)

Una vez elegidas las preguntas de cada forma, ejecutamos la instrucción para generar los exámenes. Generaremos dos modelos diferentes para cada forma.

## Forma A
pruebaA <- exams2nops(muestraA,
                      n = 2,
                      dir = "./examenes/ejemplo/", 
                      name = "2018_formaA",
                      title = "Estadística, Forma A",
                      institution = "Universidad Nacional de Córdoba",
                      logo = "img/logo_UNC_2.png",
                      date = "2018-07-07",
                      language = "es",
                      blank = 0,
                      usepackage = c("inputenc", "booktabs", "longtable"),
                      encoding = "utf-8",
                      reglength = 8)

## Forma B
pruebaB <- exams2nops(muestraB,
                      n = 2,
                      dir = "./examenes/ejemplo/", 
                      name = "2018_formaB",
                      title = "Estadística, Forma B",
                      institution = "Universidad Nacional de Córdoba",
                      logo = "img/logo_UNC_2.png",
                      date = "2018-07-07",
                      language = "es",
                      blank = 0,
                      usepackage = c("inputenc", "booktabs", "longtable"),
                      encoding = "utf-8",
                      reglength = 8)

Ahora tenemos los exámenes creados en formato PDF en la dirección indicada ./examenes/ejemplo.

2018_formaA1.pdf 2018_formaA2.pdf 2018_formaB1.pdf 2018_formaB2.pdf

Adicionalmente se genera un archivo .rds. Este archivo es utilizado para la corrección automática. exams tiene una función que nos permite corregir automáticamente los exámenes y generar un informe digital que eventualmente se puede enviar al alumno (http://www.r-exams.org/tutorials/exams2nops/). No hemos realizado experiencias con esta función, aunque actualmente estamos realizando algunos pilotos.
Si por alguna razón deseamos imprimir una hoja de respuesta para el examen, he creado una función llamada impresp.R que nos genera un archivo .csv con la grilla de respuestas.

## Respuestas.
solA <- exams_metainfo(pruebaA)
solB <- exams_metainfo(pruebaB)

## impresp (Imprimir respuestas) crea un archivo .csv con las respuestas correctas.
source("impresp.R")
impresp(solA, solB)