README

   1 Setting up the Discord Bot
   2 ======================================
   3
   4 I run the Discord bot from my laptop. It requires the discord Python
   5 module available in PyPi and installable like:
   6
   7     $ pip3 install discord
   8
   9 I don't have details on how I set up my own Discord bot and/or invited
  10 it to my server but I hope you'll add to this file as you do this and
  11 figure out what needs to happen.
  12
  13 Using the Cold Call Bot
  14 ======================================
  15
  16 1. All students must have the role "Student" in Discord. If they do
  17    not have the roll, they will not be called upon.
  18
  19 2. The "classroom" is the "Classroom Voice" channel. This is currently
  20    hard coded.
  21
  22 3. The bot has only one command: "$next" which calls a person and
  23    records this information in the logs. You can run this command in
  24    any channel that the bot has access to (e.g., #bot-commands) but I
  25    do it a public channel called "#classroom-questions" so that
  26    students can watch it operate.
  27
  28
  29 Daily Process
  30 ======================================
  31
  32 You need to start the bot from the laptop each day. I do that by:
  33
  34   $ ./coldcallbot.py
  35
  36 The bot will run in the terminal, print out data as it works including
  37 detailed weights as it goes, and it will record data into files in the
  38 /data/ directory.
  39
  40
  41 After class, you will have two new files created that will be named
  42 like this (with today's date):
  43
  44     attendance-2020-10-05.tsv
  45     call_list-2020-10-05.tsv
  46
  47 Each day, you need to open up "call_list-YYYY-MM-DD.tsv" and edit the
  48 final two columns. The first columns `answered` means that the person
  49 responded and answered the question (i.e., they were present in the
  50 room but away from their computer and unresponsive). This is almost
  51 always TRUE but would be FALSE if the student were missing.
  52
  53 The final column `assessment` is GOOD, FAIR, or BAD in my rubric. I've
  54 detailed what that means on this page:
  55
  56 https://wiki.communitydata.science/User:Benjamin_Mako_Hill/Assessment#Rubric_for_case_discussion_answers
  57
  58 I take notes on student answers on paper during class (typically I
  59 only note down non "GOOD" answers) and then add these to the sheet
  60 immediately after class.
  61
  62 I keep my entire data directory in git and I'd recommend that you do
  63 too.
  64
  65 I don't expect that these will necessary work without
  66 modification. It's a good idea to go line-by-line through these to
  67 make sure they are doing what *you* want and that you agree with the
  68 assessment logic built into this.
  69
  70 Assessment and Tracking
  71 ======================================
  72
  73 These scripts rely on a file in this repository called
  74 `data/student_information.csv` which I have set to be downloaded
  75 automatically from a Google form using a 1-line wget command.
  76
  77 For reference, that file has the following column labels (this is the
  78 full header, in order):
  79
  80     Timestamp
  81     Your UW student number
  82     Name you'd like to go by in class
  83     Your Wikipedia username
  84     Your username on the class Discord server
  85     Preferred pronouns
  86     Anything else you'd like me to know?
  87
  88 The scripts in this directory are meant to be run or sourced *from*
  89 the data directory. As in:
  90
  91     $ cd ../data
  92     $ R --no-save < ../assessment_and_tracking/track_participation.R
  93
  94 There are three files in that directory:
  95
  96 track_enrolled.R:
  97
  98     This file keeps track of who is in Discord, who is enrolled for
  99     the class, etc. This helps me remove people from the
 100     student_informaiton.csv spreadsheet who are have dropped the
 101     class, deal with users who change their Discord name, and other
 102     things that the scripts can't deal with automatically.
 103
 104     This all need to be dealt with manually, one way or
 105     another. Sometimes by modifying the script, sometimes by modifying
 106     the files in the data/ directory.
 107
 108     This requires an additional file called
 109     `myuw-COM_482_A_autumn_2020_students.csv` which is just the saved
 110     CSV from https://my.uw.edu which includes the full class list. I
 111     download this one manually.
 112
 113 track_participation.R:
 114
 115     This file generates histograms and other basic information about
 116     the distribution of participation and absences. I've typically run
 117     this weekly after a few weeks of the class and share these images
 118     with students at least once or twice in the quarter.
 119
 120     This file is also sourced by compute_final_case_grades.R.
 121
 122 compute_final_case_grades.R:
 123
 124     You can find a narrative summary of my assessment process here:
 125
 126     https://wiki.communitydata.science/User:Benjamin_Mako_Hill/Assessment#Overall_case_discussion_grade
 127
 128     This also requires the registration file (something like
 129     `myuw-COM_482_A_autumn_2020_students.csv`) which is described
 130     above.
 131
 132     To run this script, you will need to create the following subdirectories:
 133
 134     data/case_grades
 135     data/case_grades/student_reports
 136
 137
 138 One final note: A bunch of things in these scripts assumes a UW 4.0
 139 grade scale. I don't think it should be hard to map these onto some
 140 other scale, but that's an exercise I'll leave up to those that want
 141 to do this.