Завдання має вимагати доказ, з якого справді видно критерії, за якими його оцінюють.

У конструкторі курсу кожен критерій показує, з якого доказу його видно, а прогалину позначено ще до публікації. Смак оцінюють лише на практиках.

Явні рубрики роблять оцінювання надійнішим і найкраще працюють, коли студент знає стандарт ще до початку й може порівняти з ним свою роботу.

Спільна бібліотека критеріїв із названими рівнями. Студент бачить, як оцінюють роботу і який доказ надіслати, ще до здачі.

Куди я йду, як у мене виходить, що далі.

Кожен розбір має «Що вдалося», «Відносно V1» і «Наступного разу», прив’язані до критеріїв завдання.

Розгорнутий фідбек, прив’язаний до завдання й поданий у посильному обсязі, допомагає більше, ніж бал.

Коментарі прив’язані до точки на фото або таймкоду у відео, розбір обмежується кількома пунктами, а рівні названо словами поруч із балами.

Фідбек працює, лише коли студент його розуміє й використовує в наступній спробі.

V2 починається з розбору: його пункти переходять у техкарту й на екран відправки, а ментор позначає кожен як виправлений або частково.

Часте формувальне оцінювання з можливістю покращити роботу підвищує результати більше, ніж одне фінальне рішення.

Роботу повертають, а не «не зараховують». Спроби рахуються без штрафу, а прийняття — окреме рішення від балів.

Навичка росте через повторну практику конкретних слабких місць із фідбеком невдовзі після кожної спроби.

Наступна спроба будується навколо відкритих пунктів. Перевірка має SLA 48 годин, ітерації йдуть першими в черзі, а прогрес підказує фокус.

Learning analytics мають випливати з дизайну навчання й бути зрозумілими тим, хто за ними діє.

Сигнали називають причину й правило, наприклад повернутий розбір, не відкритий 9 днів. Непрозорого risk score немає.

Досягнення мають бути переносними й перевірюваними поза платформою, що їх видала.

Сертифікати видаються за модулями з посиланням для поширення; спонсор від компанії бачить лише їхній статус.