📈 Course Dynamics Reportדוח דינמיקה קורס

Complete User Guideמדריך משתמש מלא

📊 Introduction

The Course Dynamics Report provides a comprehensive view of student engagement and learning behavior throughout the entire semester. Unlike the weekly snapshot, this report shows trends over time and helps you:

  • Track how student engagement evolves week by week
  • Identify patterns in feature usage and study habits
  • Spot students at risk of dropping out early
  • Make data-driven decisions to improve course outcomes
💡 Note: All scores in this report are normalized to a 0-100 scale where 50 is the expected baseline. Scores above 50 indicate better-than-expected performance, while scores below 50 suggest areas needing attention.

📋 Executive Summary - The 6 Key Metrics

The executive summary displays 6 color-coded boxes showing your course's current status across critical dimensions. Each box uses a traffic-light color system:

Green: Excellent (>60)
Yellow: Needs Attention (26-60)
Red: Critical (<26)

📊 Visual Example: Executive Summary Boxes

This is what the Executive Summary looks like in your report:

45.2%
Current Activity Rate
% of Active So Far
Total Active So Far: 84
38/186
57.32
Consistency Engagement Score
↑ +2.15 vs last week
3:45:23
Cumulative Time
↑ +0:32:18 vs last week
62.4%
Repeating Users
↑ +2.3% vs last week
84, 52, 62.4%
68.5
Retention Score
↑ +1.2 vs last week
🟢 Quiz (45.8%)
⚫ Mind Map (12.3%)
Top / Bottom Features
Semester Score: 64.29/100 | H:2 M:3 L:2
📚 Top Concepts This Week
Recursion, Dynamic Programming, Sorting
🎓 Top Concepts This Semester
Data Structures, Algorithms, Big-O

📈 Visual Example: Active Users Trend Chart

Weekly Active Users Over Time
50 40 30 0 Wk1 Wk3 Wk5 Wk7 Wk9
Active Users (count)
% of Active So Far

📊 Visual Example: Engagement Stacked Chart

Consistency Engagement Over Time
100% 50% 0%
Consistent ≥60%
Moderate 25-59%
Sporadic <25%
Engagement Score

🔧 Visual Example: Feature Usage Info Box

Semester Usage Score (≥2 weeks)
64.29/100
3
High
≥40%
2
Moderate
20-39%
2
Low
<20%
Usage % (Status)
58.12/100
2
High
≥40%
3
Moderate
20-39%
2
Low
<20%

📊 Visual Example: Executive Summary Boxes

This is what the Executive Summary looks like in your report:

45.2%
Current Activity Rate
% of Active So Far
Total Active So Far: 84
38/186
57.32
Consistency Engagement Score
↑ +2.15 vs last week
3:45:23
Cumulative Time
↑ +0:32:18 vs last week
62.4%
Repeating Users
↑ +2.3% vs last week
84, 52, 62.4%
68.5
Retention Score
↑ +1.2 vs last week
🟢 Quiz (45.8%)
⚫ Mind Map (12.3%)
Top / Bottom Features
Semester Score: 64.29/100 | H:2 M:3 L:2
📚 Top Concepts This Week
Recursion, Dynamic Programming, Sorting
🎓 Top Concepts This Semester
Data Structures, Algorithms, Big-O

📈 Visual Example: Active Users Trend Chart

Weekly Active Users Over Time
50 40 30 0 Wk1 Wk3 Wk5 Wk7 Wk9
Active Users (count)
% of Active So Far

📊 Visual Example: Engagement Stacked Chart

Consistency Engagement Over Time
100% 50% 0%
Consistent ≥60%
Moderate 25-59%
Sporadic <25%
Engagement Score

🔧 Visual Example: Feature Usage Info Box

Semester Usage Score (≥2 weeks)
64.29/100
3
High
≥40%
2
Moderate
20-39%
2
Low
<20%
Usage % (Status)
58.12/100
2
High
≥40%
3
Moderate
20-39%
2
Low
<20%

Metric 1: Current Activity Rate

🎯 What it shows:

The percentage of students who have been active at least once this semester ("Active So Far") that were active this week.

Formula:
Current Activity Rate = (Active Users This Week / Cumulative Active Users) × 100

📊 Example:

45.2% of Active So Far
Total Active So Far: 84 students

Interpretation: Out of 84 students who have been active at some point this semester, 38 students (45.2%) were active this week.

✅ What's Good:

  • Rate >60%: Most active students are consistently engaged
  • Stable or increasing trend over weeks

⚠️ Warning Signs:

  • Rate <40%: Many previously active students are disengaging
  • Declining trend: Student dropout risk

Metric 2: Consistency Engagement Score

🎯 What it shows:

A weighted score (0-100) measuring how consistently students engage with the course. Based on weekly activity patterns.

Categories:
Consistent: Active ≥60% of available weeks (Weight: 10)
Moderate: Active 25-59% of weeks (Weight: 3)
Sporadic: Active <25% of weeks (Weight: 1)

Expected Score: 50 (baseline)
Higher scores indicate better consistency

📊 Example:

57.32/100 (↑ +2.15 vs last week)
Interpretation: Above-average consistency. More students are engaging regularly compared to expectations.

✅ What's Good:

  • Score >60: Strong consistent engagement
  • Increasing trend: Students building good habits

⚠️ Warning Signs:

  • Score <40: Too many sporadic users
  • Declining trend: Students losing interest

Metric 3: Cumulative Time

🎯 What it shows:

Cumulative median time spent by active students across all weeks in the course (h:m:s format).

📊 Example:

3:45:23 (↑ +0:32:18 vs last week)
Interpretation: The median student has spent 3 hours and 45 minutes in total across all weeks. Time is steadily increasing.

✅ What's Good:

  • Steady weekly increases
  • Aligns with course workload expectations

⚠️ Warning Signs:

  • Very low total time compared to course content
  • Plateau or decrease: Students giving up

Metric 4: Repeating Users

🎯 What it shows:

The percentage of cumulative active students who have been active for 2 or more weeks during the semester. This measures retention among engaged users.

Formula:
Repeating Users = (Students Active ≥2 Weeks / Total Active Users) × 100
Detail line shows: #active, #repeating, % repeating

📊 Example:

62.4%
Detail line: 84, 52, 62.4%

Interpretation: Out of 84 students who have been active at least once, 52 students (62.4%) have been active for 2 or more weeks. Good retention among engaged users.

✅ What's Good:

  • >70%: Excellent retention among active users
  • Steadily increasing throughout semester

⚠️ Warning Signs:

  • <40%: Poor retention, active users are not coming back
  • Plateau early in semester: One-time usage without return

Metric 5: Retention Score

🎯 What it shows:

A composite score (0-100) combining at-risk percentage and reactivation rate, measuring your ability to retain and re-engage students.

Formula:
Retention Score = (100 - At-Risk %) × 0.7 + Reactivation Rate × 0.3

📊 Example:

68.5 (↑ +1.2 vs last week)
Interpretation: Good retention with improving reactivation of previously inactive students.

✅ What's Good:

  • Score >70: Excellent retention
  • Low at-risk % + high reactivation rate

⚠️ Warning Signs:

  • Score <50: Many at-risk students
  • Low reactivation rate: Lost students don't return

Metric 6: Top / Bottom Features

🎯 What it shows:

The highest-used and lowest-used features this week, with a semester-level feature adoption score in the footer.

Display:
🟢 Top Feature Name (usage %)
⚫ Bottom Feature Name (usage %)
Footer: Semester Score: X/100 | H:X M:X L:X

📊 Example:

🟢 Quiz (45.8%)
⚫ Mind Map (12.3%)
Semester Score: 64.29/100 | H:2 M:3 L:2

Interpretation: Quiz is the most-used feature (45.8% of active users), Mind Map is least used (12.3%). The semester feature adoption score of 64.29/100 is above the expected baseline of 50.

✅ What's Good:

  • Top feature usage >40%: Core feature well adopted
  • Semester Score >60: Broad feature adoption

⚠️ Warning Signs:

  • Bottom feature <10%: Feature almost unused — consider promoting it
  • Semester Score <40: Students are not exploring the platform

📈 Cumulative Engagement

This section tracks two key cumulative metrics over time:

Median Cumulative Time

Chart Type: Line chart showing total time accumulation

What to look for:

  • Steady upward slope: Students consistently spending time each week
  • Steep increases: Intensive study periods (e.g., before exams)
  • Plateaus: Weeks with low engagement (holidays, breaks)

Repeating Users (% of Active Users)

Chart Type: Line chart showing % of active users who return for ≥2 weeks

What to look for:

  • Rapid initial growth: Good onboarding, students trying the platform and returning
  • Continued gradual growth: Converting one-time users to repeating users
  • Early plateau: May indicate onboarding issues or limited appeal after first use
  • High percentage (>70%): Most active users are coming back regularly

👥 Active Users Trend

This section shows three complementary views of weekly activity:

Active Users (this week)

The raw count of students active in the current week

Also shows: Active So Far (cumulative)

% of Total Active So Far

What percentage of all semester-active students were active this week

% of Registered

What percentage of enrolled students were active this week

Chart: Weekly Active Users Over Time

What to look for:

  • Spikes: Assignment deadlines, exam preparation, new content release
  • Dips: Holidays, breaks, difficult material
  • Overall trend: Increasing = growing engagement, Decreasing = student dropout
  • % of Active So Far line: Should stay >50% for healthy retention

🎯 Consistency Engagement Score

This section provides a detailed breakdown of student engagement patterns.

The Stacked Area Chart

Shows the distribution of students across three engagement levels:

  • 🟢 Consistent (≥60%): Students active in at least 60% of weeks - your engaged core
  • 🟡 Moderate (25-59%): Students with irregular engagement - potential to improve
  • 🔴 Sporadic (<25%): Students rarely active - at risk of dropping out
💡 Goal: Over time, you want to see the green area (Consistent) growing and the red area (Sporadic) shrinking. This indicates students are building good study habits.

Engagement Score Line

The purple line overlaid on the chart shows the normalized engagement score (0-100, expected=50).

  • >50: Better than expected consistency
  • ~50: Meeting expectations
  • <50: Below-expected consistency, needs intervention

🔧 Feature Usage Trends

This section helps you understand which features students are actually using and how effectively.

Top Info Box: Dual Metrics

The info box at the top shows TWO different feature usage perspectives:

1. Semester Usage Score (≥2 weeks)

Based on students who have been active for ≥2 weeks and used each feature ≥2 times. This measures sustained, committed usage.

2. Usage % (Status)

Based on weekly active users who used each feature this week. This measures current week activity.

💡 Why both? Semester score shows deep engagement patterns, while weekly score shows immediate usage. Compare them to spot trends: if weekly is high but semester is low, students are trying features but not sticking with them.

The H/M/L Breakdown

High: ≥40% usage - Strong adoption
Moderate: 20-39% usage - Decent adoption
Low: <20% usage - Needs promotion

Feature Usage Table

The table shows each feature with two columns:

  • Usage % (Status): Weekly usage with color-coded indicator (🟢🟡⚫)
  • Semester Usage (≥2 weeks): Long-term adoption rate
Example row:
Quiz | 45.2% 🟢 | 38.5% 🟡

Interpretation: 45.2% of this week's active students used Quiz (high), but only 38.5% of committed users (≥2 weeks active) have used it regularly (moderate). This suggests Quiz is popular when available but not part of regular study habits yet.

Feature Score Chart

Shows the normalized feature score (0-100, expected=50) over time based on semester usage.

  • Increasing trend: Features becoming more integrated into learning
  • Decreasing trend: Feature fatigue or lack of perceived value
  • Spikes: New features introduced or features promoted

Detailed Feature Trends (Expandable)

Click "Show Detailed Feature Trends" to see individual line charts for each feature's weekly usage percentage over time.

Use this to:

  • Identify which features are growing vs. declining
  • Spot correlation between features (e.g., do Quiz users also use Evaluation?)
  • Plan which features need more promotion or training

💡 How to Interpret & Take Action

Scenario 1: High Activity Rate, Low Retention

What it means: Currently active students are very engaged, but many enrolled students never established regular usage.

Action items:

  • ✅ Improve onboarding process for new students
  • ✅ Send re-engagement emails to inactive students
  • ✅ Add early alerts for students who don't activate within first 2 weeks

Scenario 2: High Retention, Declining Activity Rate

What it means: Many students tried the platform, but week-over-week engagement is dropping.

Action items:

  • ✅ Add fresh content weekly to maintain interest
  • ✅ Gamification elements (streaks, achievements)
  • ✅ Survey students about why they're using the platform less

Scenario 3: Low Feature Scores

What it means: Students aren't exploring or adopting available features.

Action items:

  • ✅ Feature tutorials and in-app guidance
  • ✅ Highlight feature benefits in course materials
  • ✅ Assign tasks that require specific features
  • ✅ Consider if some features are genuinely not valuable (remove or redesign)

Scenario 4: Low Consistency Score (Many Sporadic Users)

What it means: Students are using the platform irregularly, cramming rather than consistent study.

Action items:

  • ✅ Add weekly deadlines or checkpoints
  • ✅ Spaced repetition reminders
  • ✅ Reward consistent engagement (bonus points, recognition)
  • ✅ Make content available in smaller, more frequent chunks
⚠️ Remember: No single metric tells the full story. Always look at multiple metrics together and consider external factors (exams, holidays, course difficulty, etc.) when interpreting trends.

📊 מבוא

דוח דינמיקה הקורס מספק תמונה מקיפה של מעורבות הסטודנטים והתנהגות הלמידה לאורך כל הסמסטר. בניגוד לדוח השבועי, דוח זה מציג מגמות לאורך זמן ועוזר לך:

  • לעקוב אחר התפתחות מעורבות הסטודנטים משבוע לשבוע
  • לזהות דפוסים בשימוש בפיצ'רים ובהרגלי למידה
  • לאתר סטודנטים בסכנת נשירה מוקדמת
  • לקבל החלטות מבוססות נתונים לשיפור תוצאות הקורס
💡 שים לב: כל הציונים בדוח זה מנורמלים לסקלה של 0-100 כאשר 50 הוא קו הבסיס הצפוי. ציונים מעל 50 מעידים על ביצועים טובים מהצפוי, בעוד ציונים מתחת ל-50 מצביעים על תחומים הדורשים תשומת לב.

📋 תקציר מנהלים - 6 המדדים המרכזיים

תקציר המנהלים מציג 6 תיבות מקודדות צבע המראות את המצב הנוכחי של הקורס שלך במימדים קריטיים. כל תיבה משתמשת במערכת צבעי רמזור:

ירוק: מצוין (>60)
צהוב: דורש תשומת לב (26-60)
אדום: קריטי (<26)

📊 דוגמה ויזואלית: תיבות תקציר מנהלים

כך נראה תקציר המנהלים בדוח שלך:

45.2%
שיעור פעילות נוכחי
% מפעילים עד כה
סה"כ פעילים עד כה: 84
38/186
57.32
ציון מעורבות עקביות
↑ +2.15 לעומת השבוע שעבר
3:45:23
זמן מצטבר
↑ +0:32:18 לעומת השבוע שעבר
62.4%
משתמשים חוזרים
↑ +2.3% לעומת השבוע שעבר
84, 52, 62.4%
68.5
ציון שימור
↑ +1.2 לעומת השבוע שעבר
🟢 Quiz (45.8%)
⚫ Mind Map (12.3%)
פיצ'רים מוביל / נמוך ביותר
Semester Score: 64.29/100 | H:2 M:3 L:2
📚 נושאים מובילים השבוע
רקורסיה, תכנות דינמי, מיון
🎓 נושאים מובילים בסמסטר
מבני נתונים, אלגוריתמים, סיבוכיות

📈 דוגמה ויזואלית: גרף מגמת משתמשים פעילים

משתמשים פעילים שבועיים לאורך זמן
50 40 30 0 ש1 ש3 ש5 ש7 ש9
משתמשים פעילים (ספירה)
% מפעילים עד כה

📊 דוגמה ויזואלית: גרף מעורבות מוערם

מעורבות עקביות לאורך זמן
100% 50% 0%
עקבי ≥60%
בינוני 25-59%
ספורדי <25%
ציון מעורבות

🔧 דוגמה ויזואלית: תיבת מידע שימוש בפיצ'רים

ציון שימוש סמסטריאלי (≥2 שבועות)
64.29/100
3
גבוה
≥40%
2
בינוני
20-39%
2
נמוך
<20%
אחוז שימוש (סטטוס)
58.12/100
2
גבוה
≥40%
3
בינוני
20-39%
2
נמוך
<20%

מדד 1: שיעור פעילות נוכחי

🎯 מה זה מראה:

אחוז הסטודנטים שהיו פעילים לפחות פעם אחת בסמסטר הזה ("פעילים עד כה") שהיו פעילים השבוע.

נוסחה:
שיעור פעילות נוכחי = (משתמשים פעילים השבוע / משתמשים פעילים מצטברים) × 100

📊 דוגמה:

45.2% מהפעילים עד כה
סה"כ פעילים עד כה: 84 סטודנטים

פרשנות: מתוך 84 סטודנטים שהיו פעילים בשלב כלשהו בסמסטר, 38 סטודנטים (45.2%) היו פעילים השבוע.

✅ מה טוב:

  • שיעור >60%: רוב הסטודנטים הפעילים מעורבים באופן עקבי
  • מגמה יציבה או עולה לאורך השבועות

⚠️ סימני אזהרה:

  • שיעור <40%: סטודנטים רבים שהיו פעילים מתנתקים
  • מגמה יורדת: סיכון לנשירת סטודנטים

מדד 2: ציון מעורבות עקביות

🎯 מה זה מראה:

ציון משוקלל (0-100) המודד עד כמה סטודנטים מתקשרים באופן עקבי עם הקורס. מבוסס על דפוסי פעילות שבועיים.

קטגוריות:
עקבי: פעיל ≥60% מהשבועות הזמינים (משקל: 10)
בינוני: פעיל 25-59% מהשבועות (משקל: 3)
ספורדי: פעיל <25% מהשבועות (משקל: 1)

ציון צפוי: 50 (קו בסיס)
ציונים גבוהים יותר מעידים על עקביות טובה יותר

📊 דוגמה:

57.32/100 (↑ +2.15 לעומת השבוע שעבר)
פרשנות: עקביות מעל הממוצע. יותר סטודנטים מתקשרים באופן קבוע בהשוואה לציפיות.

✅ מה טוב:

  • ציון >60: מעורבות עקבית חזקה
  • מגמה עולה: סטודנטים בונים הרגלים טובים

⚠️ סימני אזהרה:

  • ציון <40: יותר מדי משתמשים ספורדיים
  • מגמה יורדת: סטודנטים מאבדים עניין

מדד 3: זמן מצטבר

🎯 מה זה מראה:

זמן חציוני מצטבר שהושקע על ידי סטודנטים פעילים בכל השבועות בקורס (פורמט ש:ד:ש).

📊 דוגמה:

3:45:23 (↑ +0:32:18 לעומת השבוע שעבר)
פרשנות: הסטודנט החציוני השקיע 3 שעות ו-45 דקות בסך הכל בכל השבועות. הזמן עולה בהתמדה.

✅ מה טוב:

  • עליות שבועיות יציבות
  • תואם לציפיות עומס העבודה של הקורס

⚠️ סימני אזהרה:

  • זמן כולל נמוך מאוד בהשוואה לתוכן הקורס
  • מישור או ירידה: סטודנטים מוותרים

מדד 4: משתמשים חוזרים

🎯 מה זה מראה:

אחוז הסטודנטים הפעילים המצטברים שהיו פעילים 2 שבועות או יותר במהלך הסמסטר. מודד שימור בקרב משתמשים מעורבים.

נוסחה:
משתמשים חוזרים = (סטודנטים פעילים ≥2 שבועות / סה"כ פעילים מצטברים) × 100
שורת פרטים: #פעילים, #חוזרים, % חוזרים

📊 דוגמה:

62.4%
שורת פרטים: 84, 52, 62.4%

פרשנות: מתוך 84 סטודנטים שהיו פעילים לפחות פעם אחת, 52 (62.4%) היו פעילים שבועיים או יותר.

✅ מה טוב:

  • >70%: שימור מצוין בקרב משתמשים פעילים
  • עליה מתמדת לאורך הסמסטר

⚠️ סימני אזהרה:

  • <40%: שימור נמוך, משתמשים פעילים לא חוזרים
  • מישור מוקדם: שימוש חד-פעמי ללא חזרה

מדד 5: ציון שימור

🎯 מה זה מראה:

ציון משולב (0-100) המשלב אחוז בסיכון ושיעור הפעלה מחדש, מודד את היכולת לשמר ולשתף מחדש סטודנטים.

נוסחה:
ציון שימור = (100 - אחוז בסיכון) × 0.7 + שיעור הפעלה מחדש × 0.3

📊 דוגמה:

68.5 (↑ +1.2 לעומת השבוע שעבר)
פרשנות: שימור טוב עם שיפור בהפעלה מחדש של סטודנטים שהיו לא פעילים.

✅ מה טוב:

  • ציון >70: שימור מצוין
  • אחוז בסיכון נמוך + שיעור הפעלה מחדש גבוה

⚠️ סימני אזהרה:

  • ציון <50: סטודנטים רבים בסיכון
  • שיעור הפעלה מחדש נמוך: סטודנטים שאבדו לא חוזרים

מדד 6: פיצ'רים מוביל / נמוך ביותר

🎯 מה זה מראה:

הפיצ'ר עם השימוש הגבוה ביותר והפיצ'ר עם השימוש הנמוך ביותר השבוע, עם ציון אימוץ פיצ'רים סמסטריאלי בשורת הפרטים.

תצוגה:
🟢 שם הפיצ'ר המוביל (% שימוש)
⚫ שם הפיצ'ר הנמוך ביותר (% שימוש)
Semester Score: X/100 | H:X M:X L:X

📊 דוגמה:

🟢 Quiz (45.8%)
⚫ Mind Map (12.3%)
Semester Score: 64.29/100 | H:2 M:3 L:2

פרשנות: Quiz הוא הפיצ'ר הנפוץ ביותר (45.8%), Mind Map הנמוך ביותר (12.3%). ציון אימוץ הפיצ'רים 64.29/100 מעל קו הבסיס הצפוי (50).

✅ מה טוב:

  • פיצ'ר מוביל >40%: פיצ'ר מרכזי מאומץ היטב
  • Semester Score >60: אימוץ רחב של פיצ'רים

⚠️ סימני אזהרה:

  • פיצ'ר נמוך <10%: פיצ'ר כמעט לא בשימוש — כדאי לקדם אותו
  • Semester Score <40: סטודנטים לא חוקרים את הפלטפורמה

📈 מעורבות מצטברת

סעיף זה עוקב אחר שני מדדים מצטברים מרכזיים לאורך זמן:

זמן מצטבר חציוני

סוג גרף: גרף קו המציג הצטברות זמן כוללת

מה לחפש:

  • שיפוע עולה יציב: סטודנטים משקיעים זמן באופן עקבי בכל שבוע
  • עליות תלולות: תקופות למידה אינטנסיביות (למשל, לפני בחינות)
  • מישורים: שבועות עם מעורבות נמוכה (חגים, הפסקות)

משתמשים פעילים ≥2 שבועות (אחוז כיסוי)

סוג גרף: גרף קו המציג אחוז שימור

מה לחפש:

  • צמיחה ראשונית מהירה: חניכה טובה, סטודנטים מנסים את הפלטפורמה
  • צמיחה הדרגתית מתמשכת: המרת משתמשי ניסיון למשתמשים קבועים
  • מישור מוקדם: עשוי להצביע על בעיות חניכה או משיכה מוגבלת

👥 מגמת משתמשים פעילים

סעיף זה מציג שלוש תצוגות משלימות של פעילות שבועית:

משתמשים פעילים (השבוע)

הספירה הגולמית של סטודנטים פעילים בשבוע הנוכחי

מציג גם: פעילים עד כה (מצטבר)

% מסך הפעילים עד כה

איזה אחוז מכל הסטודנטים הפעילים בסמסטר היו פעילים השבוע

% מהרשומים

איזה אחוז מהסטודנטים הרשומים היו פעילים השבוע

גרף: משתמשים פעילים שבועיים לאורך זמן

מה לחפש:

  • שיאים: מועדים אחרונים למשימות, הכנה לבחינות, שחרור תוכן חדש
  • שפלים: חגים, הפסקות, חומר קשה
  • מגמה כללית: עולה = מעורבות גדלה, יורדת = נשירת סטודנטים
  • קו % מפעילים עד כה: צריך להישאר >50% לשימור בריא

🎯 ציון מעורבות עקביות

סעיף זה מספק פירוט מפורט של דפוסי מעורבות הסטודנטים.

גרף השטח המוערם

מציג את התפלגות הסטודנטים בשלוש רמות מעורבות:

  • 🟢 עקבי (≥60%): סטודנטים פעילים לפחות ב-60% מהשבועות - הליבה המעורבת שלך
  • 🟡 בינוני (25-59%): סטודנטים עם מעורבות לא סדירה - פוטנציאל לשיפור
  • 🔴 ספורדי (<25%): סטודנטים פעילים לעתים רחוקות - בסיכון לנשירה
💡 מטרה: לאורך זמן, אתה רוצה לראות את השטח הירוק (עקבי) גדל ואת השטח האדום (ספורדי) מצטמצם. זה מצביע על כך שסטודנטים בונים הרגלי למידה טובים.

קו ציון המעורבות

הקו הסגול המונח על הגרף מציג את ציון המעורבות המנורמל (0-100, צפוי=50).

  • >50: עקביות טובה מהצפוי
  • ~50: עומד בציפיות
  • <50: עקביות נמוכה מהצפוי, דורש התערבות

🔧 מגמות שימוש בפיצ'רים

סעיף זה עוזר לך להבין באילו פיצ'רים הסטודנטים באמת משתמשים ועד כמה ביעילות.

תיבת מידע עליונה: מדדים כפולים

תיבת המידע בחלק העליון מציגה שתי פרספקטיבות שונות של שימוש בפיצ'רים:

1. ציון שימוש סמסטריאלי (≥2 שבועות)

מבוסס על סטודנטים שהיו פעילים ≥2 שבועות והשתמשו בכל פיצ'ר ≥2 פעמים. זה מודד שימוש מתמשך ומחויב.

2. אחוז שימוש (סטטוס)

מבוסס על משתמשים פעילים שבועיים שהשתמשו בכל פיצ'ר השבוע. זה מודד פעילות שבוע נוכחי.

💡 למה שניהם? ציון סמסטריאלי מציג דפוסי מעורבות עמוקים, בעוד ציון שבועי מציג שימוש מיידי. השווה אותם כדי לזהות מגמות: אם השבועי גבוה אך הסמסטריאלי נמוך, סטודנטים מנסים פיצ'רים אבל לא נצמדים אליהם.

פירוט ג/ב/נ (גבוה/בינוני/נמוך)

גבוה: ≥40% שימוש - אימוץ חזק
בינוני: 20-39% שימוש - אימוץ הגון
נמוך: <20% שימוש - דורש קידום

טבלת שימוש בפיצ'רים

הטבלה מציגה כל פיצ'ר עם שתי עמודות:

  • אחוז שימוש (סטטוס): שימוש שבועי עם אינדיקטור מקודד צבע (🟢🟡⚫)
  • שימוש סמסטריאלי (≥2 שבועות): שיעור אימוץ לטווח ארוך
שורה לדוגמה:
בוחן | 45.2% 🟢 | 38.5% 🟡

פרשנות: 45.2% מהסטודנטים הפעילים השבוע השתמשו בבוחן (גבוה), אך רק 38.5% מהמשתמשים המחויבים (≥2 שבועות פעילים) השתמשו בו באופן קבוע (בינוני). זה מצביע על כך שהבוחן פופולרי כשזמין אבל עדיין לא חלק מהרגלי למידה קבועים.

גרף ציון פיצ'רים

מציג את ציון הפיצ'רים המנורמל (0-100, צפוי=50) לאורך זמן על בסיס שימוש סמסטריאלי.

  • מגמה עולה: פיצ'רים הופכים משולבים יותר בלמידה
  • מגמה יורדת: עייפות מפיצ'רים או חוסר ערך נתפס
  • שיאים: פיצ'רים חדשים הוצגו או פיצ'רים קודמו

מגמות פיצ'רים מפורטות (ניתן להרחבה)

לחץ על "הצג מגמות פיצ'רים מפורטות" כדי לראות גרפי קו בודדים עבור אחוז השימוש השבועי של כל פיצ'ר לאורך זמן.

השתמש בזה כדי:

  • לזהות אילו פיצ'רים צומחים לעומת מתדרדרים
  • לאתר מתאם בין פיצ'רים (למשל, האם משתמשי בוחן משתמשים גם בהערכה?)
  • לתכנן אילו פיצ'רים זקוקים ליותר קידום או הדרכה

💡 כיצד לפרש ולבצע פעולות

תרחיש 1: שיעור פעילות גבוה, שימור נמוך

משמעות: הסטודנטים הפעילים כרגע מעורבים מאוד, אך סטודנטים רשומים רבים מעולם לא ביססו שימוש קבוע.

פעולות מומלצות:

  • ✅ שפר תהליך חניכה לסטודנטים חדשים
  • ✅ שלח אימיילי שיתוף מחדש לסטודנטים לא פעילים
  • ✅ הוסף התראות מוקדמות לסטודנטים שלא מפעילים בשבועיים הראשונים

תרחיש 2: שימור גבוה, שיעור פעילות יורד

משמעות: סטודנטים רבים ניסו את הפלטפורמה, אך המעורבות משבוע לשבוע יורדת.

פעולות מומלצות:

  • ✅ הוסף תוכן טרי שבועי לשמור על עניין
  • ✅ אלמנטי גיימיפיקציה (רצפים, הישגים)
  • ✅ סקור סטודנטים למה הם משתמשים בפלטפורמה פחות

תרחיש 3: ציוני פיצ'רים נמוכים

משמעות: סטודנטים לא חוקרים או מאמצים פיצ'רים זמינים.

פעולות מומלצות:

  • ✅ מדריכים לפיצ'רים והדרכה באפליקציה
  • ✅ הדגש יתרונות פיצ'רים בחומרי קורס
  • ✅ הקצה משימות הדורשות פיצ'רים ספציפיים
  • ✅ שקול אם חלק מהפיצ'רים באמת לא בעלי ערך (הסר או עצב מחדש)

תרחיש 4: ציון עקביות נמוך (משתמשים ספורדיים רבים)

משמעות: סטודנטים משתמשים בפלטפורמה באופן לא סדיר, דוחסים במקום למידה עקבית.

פעולות מומלצות:

  • ✅ הוסף מועדים אחרונים או נקודות ביקורת שבועיים
  • ✅ תזכורות חזרה מרווחת
  • ✅ תגמל מעורבות עקבית (נקודות בונוס, הכרה)
  • ✅ הפוך תוכן לזמין בנתחים קטנים ותכופים יותר
⚠️ זכור: אף מדד בודד לא מספר את הסיפור המלא. תמיד הסתכל על מספר מדדים ביחד ושקול גורמים חיצוניים (בחינות, חגים, קושי בקורס וכו') בעת פרשנות מגמות.