क्या आप स्कोर पर भरोसा कर सकते हैं?
स्कोर तभी उपयोगी है जब वह सटीक हो। हम इसे ऐसे परखते हैं।
स्कोर सुसंगत होते हैं
जब शिक्षार्थी एक सप्ताह के भीतर आकलन दोबारा लेते हैं, तो उन्हें प्रश्नों का अलग सेट मिलता है, फिर भी उनके स्कोर काफ़ी मेल खाते हैं। हमारे आकलन व्यापक रूप से उपयोग किए जाने वाले test-retest reliability मानक को पूरा करते हैं—यह वही माप है जिसका उपयोग शोधकर्ता यह जाँचने के लिए करते हैं कि कोई परीक्षण लगातार परिणाम देता है या नहीं।
शिक्षार्थी अपने परिणामों से सहमत होते हैं
हर आकलन के बाद, हम शिक्षार्थियों से पूछते हैं कि क्या उनका स्कोर उनके कौशल को दर्शाता है। 2026 में, 93% ने कहा कि हाँ।
स्कोर प्रमाणन सफलता का पूर्वानुमान लगाते हैं
कई शिक्षार्थी आगे चलकर DataCamp प्रमाणन लेते हैं, जो एक अलग, उच्च-दांव परीक्षा है। 23,000 से अधिक शिक्षार्थियों के बीच, Skill Assessment पर किसी की प्रवीणता का स्तर जितना ऊँचा था, उनके संबंधित प्रमाणन को पहली बार में पास करने की संभावना उतनी ही अधिक थी। SQL के लिए, Novice स्तर के शिक्षार्थियों में पहली बार पास दर 50% से बढ़कर Upper Advanced स्तर वालों में 99% तक पहुँच जाती है।
स्कोर वास्तविक प्रगति दिखाते हैं
जिन शिक्षार्थियों ने AI Fundamentals ट्रैक पूरा करने से पहले और बाद में AI Fundamentals आकलन लिया, उनका स्कोर औसतन लगभग 35 अंक बढ़ा, और हर तीन में से दो कम-से-कम एक प्रवीणता स्तर ऊपर चले गए। जो Novice स्तर से शुरू हुए, उन्होंने औसतन 60 से अधिक अंक हासिल किए और Upper Intermediate तक पहुँचे।
शुरू करें
व्यक्तिगत शिक्षार्थियों के लिए: एक Skill Assessment लें ताकि आप जान सकें कि आप कहाँ खड़े हैं और आगे क्या सीखना है, इसकी व्यक्तिगत योजना पाएं।
टीमों के लिए: DataCamp for Business के साथ, आप अपने संगठन में कौशल का आकलन कर सकते हैं और परिणामों को लक्षित शिक्षण योजनाओं में बदल सकते हैं। हमारी टीम से अधिक जानने के लिए बात करें।
लेखक
DataCamp Team
इंटरैक्टिव पाठ्यक्रमों, वास्तविक परियोजनाओं और उद्योग द्वारा मान्यता प्राप्त प्रमाणपत्रों के माध्यम से Python, ChatGPT, Power BI और अन्य में मांग वाली कौशल में निपुण बनें
चाहे आप अपनी अगली भूमिका के लिए Python सीख रहे हों या किसी टीम को AI रोलआउट के जरिए नेतृत्व दे रहे हों, वही प्रश्न सामने आते हैं: आज हमारे कौशल कहाँ खड़े हैं, और आगे हमें क्या सीखना चाहिए? DataCamp Skill Assessments दोनों का उत्तर देने के लिए बनाए गए हैं। लगभग 10 मिनट में, आपको अपने कौशल स्तर की सटीक तस्वीर और उसे बेहतर बनाने की एक व्यक्तिगत योजना मिलती है।
कौशल आकलन से आपको क्या मिलता है
प्रत्येक आकलन में 15 प्रश्न होते हैं। समाप्त करने पर, आपको मिलता है:
अनुशंसाओं पर काम करने के बाद, आप यह देखने के लिए आकलन दोबारा दे सकते हैं कि आपने कितना सुधार किया है।
संगठनों के लिए, ये परिणाम विभागों, टीमों और व्यक्तियों के बीच कौशल का समग्र दृश्य देते हैं, ताकि आप देख सकें कि आपकी मजबूती कहाँ है और प्रशिक्षण से सबसे अधिक फर्क कहाँ पड़ेगा।
यह कैसे काम करता है
DataCamp Skill Assessments इस पर दशकों के शोध पर आधारित हैं कि परीक्षण कौशल को कैसे मापते हैं। व्यवहार में, यह चार बातों पर आकर ठहरता है।
प्रश्न आपके अनुसार ढलते हैं
किसी प्रश्न का सही उत्तर दें तो अगला कठिन होगा; गलत उत्तर दें तो अगला आसान। इसे कंप्यूटरीकृत अनुकूली परीक्षण (computerized adaptive testing) कहते हैं। इसका अर्थ है हर प्रश्न आपके स्तर के क़रीब होता है—यही वह जगह है जहाँ प्रश्न आपके कौशल के बारे में सबसे ज़्यादा बताता है। इसलिए 15 प्रश्न ही पर्याप्त हैं।
अलग प्रश्न, एक ही पैमाना
हर शिक्षार्थी प्रश्नों का अलग सेट देखता है, जो विषय की उप-कौशलों में संतुलित होता है। Item Response Theory नामक सांख्यिकीय विधि प्रत्येक प्रश्न की कठिनाई और यह कि वह शुरुआती और विशेषज्ञों के बीच कितना अंतर कर पाता है, का अनुमान लगाती है। इससे हम हर स्कोर को एक ही पैमाने पर रिपोर्ट कर पाते हैं, ताकि परिणामों की तुलना लोगों, टीमों और समय के साथ की जा सके।
केवल बहुविकल्प नहीं, बल्कि हाथों-हाथ कार्य
विषय के अनुसार, आप वैचारिक प्रश्नों का उत्तर देंगे और ऐसे व्यावहारिक चुनौतियों का सामना करेंगे जहाँ आप कोड लिखते हैं और डेटा के साथ काम करते हैं। केवल विकल्प चुनने के बजाय काम करके दिखाना, आपकी वास्तविक क्षमता की अधिक सटीक तस्वीर देता है।
सवाल जो लगातार बेहतर होते जाते हैं
हज़ारों DataCamp शिक्षार्थी Skill Assessments लेते हैं, और उनके परिणाम प्रश्न बैंक को निरंतर परिष्कृत करने के लिए उपयोग किए जाते हैं। विषय विशेषज्ञ हर नए प्रश्न की समीक्षा करते हैं, और नए प्रश्नों को लाइव आकलनों में आज़माया जाता है—किसी का स्कोर प्रभावित किए बिना—जब तक हमें ठीक-ठीक पता न चल जाए कि वे कैसे व्यवहार करते हैं। जो प्रश्न कौशल का कमजोर संकेत साबित होते हैं, उन्हें चिह्नित कर दिया जाता है, और तकनीकों में बदलाव के साथ बैंक को अद्यतन किया जाता है।
आप किन चीज़ों का आकलन कर सकते हैं
40 से अधिक आकलन उन डेटा और AI कौशलों को कवर करते हैं जो सबसे अधिक मायने रखते हैं, जिनमें शामिल हैं: