学科横断的にコースデータをインポート、分析、比較する。
| コースID | パスワード | 部門 |
|---|
0 エントリー フェーズ1
ここにExcelからデータを挿入してください。形式:コースIDパスワード部署名(ヘッダー行は自動的に検出されます)。
0 検出されたエントリ フェーズ1
染色工程はブラインド方式(結果は擦った後にのみ確認可能)であり、Pires 2020(30%→60%)やLehotsky 2015(50%→85%)などのUVキャビネット研究と方法論的に同等である。
| フェーズ1 | フェーズ2 | フェーズ3 | |
|---|---|---|---|
| ダイアー(失明) | |||
| 平均誤差 | 0.00 | 0.00 | 0.00 |
| 中央値 | 0.0 | 0.0 | 0.0 |
| 最小値/最大値 | 0 / 0 | 0 / 0 | 0 / 0 |
| 20パーセンタイル | 0.0 | 0.0 | 0.0 |
| 80パーセンタイル | 0.0 | 0.0 | 0.0 |
| IQR(分散) | 0.0 | 0.0 | 0.0 |
| 色除去ツール(フィードバック付き) | |||
| 平均誤差 | 0.00 | 0.00 | 0.00 |
| 中央値 | 0.0 | 0.0 | 0.0 |
| 最小値/最大値 | 0 / 0 | 0 / 0 | 0 / 0 |
| 20パーセンタイル | 0.0 | 0.0 | 0.0 |
| 80パーセンタイル | 0.0 | 0.0 | 0.0 |
| IQR(分散) | 0.0 | 0.0 | 0.0 |
各分野における全段階を直接比較することで、学習の進捗が最も著しい分野が明らかになる。
方法論に関する注記: Fehler sind Self-Report. Beim Färber ist das Ergebnis verblindet (Response-Shift-Bias minimal); beim Entfärber mit Live-Feedback. Für wissenschaftliche Auswertung bitte die Färber-Metriken als primäres Outcome betrachten.
生データをCSV形式でエクスポートします。トレーニングセッションごとに1行、個々の濡れエラーごとに1列(0=正常、1=エラー)となります。

