minor changes in the tutorials

Author: GuyliannEngels

inst/tutorials/B02La_reg_multi/B02La_reg_multi.Rmd

@@ -1,9 +1,9 @@
 ---
 title: "Régression linéaire multiple"
 author: "Guyliann Engels & Philippe Grosjean"
-description: "**[SDD II Module 2](https://wp.sciviews.org/sdd-umons2/?iframe=wp.sciviews.org/sdd-umons2-2020/r%25C3%25A9gression-lin%25C3%25A9aire-multiple.html)** Application des concepts liés la régression linéaire multiple."
+description: "**SDD II Module 2** Application des concepts liés la régression linéaire multiple."
 tutorial:
-  id: "B01Lb_reg_multi"
+  id: "B02La_reg_multi"
   version: 1.0.0
 output: 
   learnr::tutorial:
@@ -82,12 +82,12 @@ df1 <- tibble(
   y = reg_lin(vec2, 0.5, 0) + rnorm(sd=0.5, n = length(vec1)))
 ```
 
-```{r reglin, exercise = TRUE, exercise.setup = "reglin-prep"}
+```{r reglin_noscore, exercise = TRUE, exercise.setup = "reglin-prep", exercise.checker=learndown::checker_ack_learnr}
 #
 summary(df1)
 ```
 
-```{r reglin-hint-1}
+```{r reglin_noscore-hint-1}
 #snippet
 summary(lm. <- lm(data = DF, YNUM ~ XNUM))
 lm. %>.% (function (lm, model = lm[["model"]], vars = names(model))
@@ -102,21 +102,21 @@ lm. %>.% (function (lm, model = lm[["model"]], vars = names(model))
   stat_smooth(method = "lm", formula = y ~ x + 0))(.)
 ```
 
-```{r reglin-solution}
+```{r reglin_noscore-solution}
 summary(lm. <- lm(data = df1, y~ x+ 0))
 lm. %>.% (function (lm, model = lm[["model"]], vars = names(model))
   chart(model, aes_string(x = vars[2], y = vars[1])) +
   geom_point() +
   stat_smooth(method = "lm", formula = y ~ x + 0))(.)
 ```
 
-```{r reglin-check}
+```{r reglin_noscore-check}
 # TODO 
 ```
 
 Suite à votre analyse répondez aux questions suivantes
 
-```{r qu_reglin1}
+```{r qu_reglin1_noscore}
 quiz(
   question(text = "Quelle est la valeur de l'ordonnée à l'origine ?",
     answer(sprintf("%.2f", 0), correct = TRUE),
@@ -144,7 +144,6 @@ quiz(
 )
 ```
 
-
 ## Régression linéaire multiple
 
 ```{r regmulti-init}
@@ -208,32 +207,32 @@ df2 <- tibble::tibble(
                 b = 2))
 ```
 
-```{r regmulti, exercise = TRUE, exercise.setup = "regmulti-prep"}
+```{r regmulti_noscore, exercise = TRUE, exercise.setup = "regmulti-prep", exercise.checker=learndown::checker_ack_learnr}
 # résumé des données 
 df2
 #
 ```
 
-```{r regmulti-hint-1}
+```{r regmulti_noscore-hint-1}
 # Snippet
 summary(lm. <- lm(data = DF, FORMULA))
 ```
 
-```{r regmulti-hint-2}
+```{r regmulti_noscore-hint-2}
 summary(lm. <- lm(data = DF, formula =  Y  ~ VAR1 + VAR2))
 ```
 
-```{r regmulti-solution}
+```{r regmulti_noscore-solution}
 summary(lm. <- lm(data = df2, formula = y ~ x + x1))
 ```
 
-```{r regmulti-check}
+```{r regmulti_noscore-check}
 #TODO
 ```
 
 Suite à votre analyse répondez aux questions suivantes : 
 
-```{r qu_regmulti}
+```{r qu_regmulti_noscore}
 quiz(
   question(text = "Quelle est la valeur de l'ordonnée à l'origine ?",
     answer(sprintf("%.2f", lm_mult_coef$estimate[1]), correct = TRUE),
@@ -257,13 +256,12 @@ quiz(
 
 Vous venez de terminer votre séance d'exercice.
 
-Laissez nous vos impressions sur cet outil pédagogique ou expérimentez encore dans la zone ci-dessous. Rappelez-vous que pour placer un commentaire dans une zone de code R, vous devez utilisez un dièse (`#`) devant vos phrases.
-
-```{r comm, exercise=TRUE, exercise.lines = 8}
-# Ajout de commentaires 
-# ...
-```
-
-```{r comm-check}
-# Not yet...
+```{r comm_noscore, echo=FALSE}
+question_text(
+  "Laissez-nous vos impressions sur ce learnr",
+  answer("", TRUE, message = "Pas de commentaires... C'est bien aussi."),
+  incorrect = "Vos commentaires sont enregistrés.",
+  placeholder = "Entrez vos commentaires ici...",
+  allow_retry = TRUE
+)
 ```

inst/tutorials/B02Lb_reg_poly/B02Lb_reg_poly.Rmd

@@ -1,9 +1,9 @@
 ---
 title: "Régression linéaire polynomiale"
 author: "Guyliann Engels & Philippe Grosjean"
-description: "**[SDD II Module 2](https://wp.sciviews.org/sdd-umons2/?iframe=wp.sciviews.org/sdd-umons2-2020/r%25C3%25A9gression-lin%25C3%25A9aire-polynomiale.html)** Application des concepts liés la régression linéaire polynomiale."
+description: "**SDD II Module 2** Application des concepts liés la régression linéaire polynomiale."
 tutorial:
-  id: "B01b_reg_poly"
+  id: "B02Lb_reg_poly"
   version: 1.0.0
 output: 
   learnr::tutorial:
@@ -85,15 +85,15 @@ df <- tibble(
 ```
 
 
-```{r regpoly, exercise = TRUE, exercise.setup = "regpoly-prep"}
+```{r regpoly_noscore, exercise = TRUE, exercise.setup = "regpoly-prep", exercise.checker=learndown::checker_ack_learnr}
 # Résumé des données
 summary(df)
 # 
 
 
 ```
 
-```{r regpoly-hint-1}
+```{r regpoly_noscore-hint-1}
 #snippet
 summary(lm. <- lm(data = DF,
   YNUM ~  XNUM + I(XNUM^2)))
@@ -103,7 +103,7 @@ lm. %>.% (function (lm, model = lm[["model"]], vars = names(model))
   stat_smooth(method = "lm", formula = y ~ x + I(x^2)))(.)
 ```
 
-```{r regpoly-solution}
+```{r regpoly_noscore-solution}
 summary(lm. <- lm(data = df,
   y ~  x + I(x^2)))
 lm. %>.% (function (lm, model = lm[["model"]], vars = names(model))
@@ -112,13 +112,13 @@ lm. %>.% (function (lm, model = lm[["model"]], vars = names(model))
   stat_smooth(method = "lm", formula = y ~ x + I(x^2)))(.)
 ```
 
-```{r regpoly-check}
+```{r regpoly_noscore-check}
 # TODO 
 ```
 
 Suite à votre analyse répondez aux questions suivantes
 
-```{r qu_regpoly}
+```{r qu_regpoly_noscore}
 quiz(
   question(text = "Quelle est la valeur de l'ordonnée à l'origine ?",
     answer(sprintf("%.2f", lm_poly_coef$estimate[1]), correct = TRUE),
@@ -208,15 +208,15 @@ lm_lp_coef <- broom::tidy(lm_lin_poly)
 lm_lp_param <- broom::glance(lm_lin_poly)
 ```
 
-```{r regpoly_simp, exercise = TRUE, exercise.setup = "regpoly_simp-prep"}
+```{r regpoly_simp_noscore, exercise = TRUE, exercise.setup = "regpoly_simp-prep", exercise.checker=learndown::checker_ack_learnr}
 # résumé 
 summary(df)
 #
 #
 ```
 
 
-```{r regpoly_simp-hint-1}
+```{r regpoly_simp_noscore-hint-1}
 # snippet
 summary(lm. <- lm(data = DF,
   YNUM ~  XNUM + I(XNUM^2)))
@@ -226,7 +226,7 @@ lm. %>.% (function (lm, model = lm[["model"]], vars = names(model))
   stat_smooth(method = "lm", formula = y ~ x + I(x^2)))(.)
 ```
 
-```{r regpoly_simp-hint-2}
+```{r regpoly_simp_noscore-hint-2}
 # snippet (suite)
 summary(lm. <- lm(data = DF, YNUM ~ XNUM))
 lm. %>.% (function (lm, model = lm[["model"]], vars = names(model))
@@ -235,26 +235,26 @@ lm. %>.% (function (lm, model = lm[["model"]], vars = names(model))
   stat_smooth(method = "lm", formula = y ~ x))(.)
 ```
 
-```{r regpoly_simp-hint-3}
+```{r regpoly_simp_noscore-hint-3}
 # snippet (suite)
 AIC(lm.)
 ```
 
-```{r regpoly_simp-solution}
+```{r regpoly_simp_noscore-solution}
 summary(lm_lin_poly <- lm(data = df,
   y ~  x + I(x^2)))
 summary(lm_lin_simp <- lm(data = df,
   y ~  x ))
 AIC(lm_lin_poly, lm_lin_simp)
 ```
 
-```{r regpoly_simp-check}
+```{r regpoly_simp_noscore-check}
 # TODO 
 ```
 
 Suite à votre analyse répondez aux questions suivantes
 
-```{r qu_regpoly_simp}
+```{r qu_regpoly_simp_noscore}
 quiz(
   question(text = "Quelle est la valeur du critère d'Akaike de la régression polynomiale ?",
            answer(sprintf("%.2f", lm_lp_param$AIC), correct = TRUE),
@@ -278,18 +278,16 @@ quiz(
 )
 ```
 
-
 ## Conclusion
 
 Vous venez de terminer votre séance d'exercice.
 
-Laissez nous vos impressions sur cet outil pédagogique ou expérimentez encore dans la zone ci-dessous. Rappelez-vous que pour placer un commentaire dans une zone de code R, vous devez utilisez un dièse (`#`) devant vos phrases.
-
-```{r comm, exercise=TRUE, exercise.lines = 8}
-# Ajout de commentaires 
-# ...
-```
-
-```{r comm-check}
-# Not yet...
+```{r comm_noscore, echo=FALSE}
+question_text(
+  "Laissez-nous vos impressions sur ce learnr",
+  answer("", TRUE, message = "Pas de commentaires... C'est bien aussi."),
+  incorrect = "Vos commentaires sont enregistrés.",
+  placeholder = "Entrez vos commentaires ici...",
+  allow_retry = TRUE
+)
 ```