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# Retro de Cohort Análisis post-cohort: ingesta xAPI statements + feedback forms, mapea a Kirkpatrick L1-L4, prioriza qué iterar. ## Inputs - `course-slug` (required). ## Flujo ### Paso 1 — Load course + cohort number 1. Cargar `course.json`. 2. Detectar siguiente N para `retros/retro-cohort-{N}.md` (incrementar desde el último). ### Paso 2 — Ingest xAPI > "¿Tenés un CSV con xAPI statements de la cohort? (ver formato esperado en > `${CLAUDE_PLUGIN_ROOT}/references/adapters/xapi/csv.md`). > > Path al archivo (o 'skip' si no tenés):" Si provisto: leer y parsear según `adapters/xapi/csv.md`. Si skip: WARN "L2 Learning no podrá ser medido sin xAPI data" y continuar. ### Paso 3 — Ingest feedback (Tally/Typeform) > "¿Tenés CSVs de Tally o Typeform por módulo? (uno por módulo, formato > documentado en `${CLAUDE_PLUGIN_ROOT}/references/adapters/feedback/`). > > Lista de paths (uno por línea, o 'skip'):" Si provistos: parsear según `adapters/feedback/{tally,typeform}-csv.md`. Si skip: WARN "L1 Reaction no podrá ser medido sin feedback data" y continuar. ### Paso 4 — L3 + L4 manual prompts (opcional) > "Kirkpatrick L3 (Behavior 30 días después) y L4 (Results / capstone tracking) > requieren input manual. > > L3: ¿hiciste follow-up survey 30 días post-curso? Si sí, dame los datos clave > (ej. '5/8 siguen usando Riverpod en proyectos personales'). > > L4: ¿cuántos alumnos completaron el capstone? ¿Con qué calidad?" ### Paso 5 — Mapear a Kirkpatrick L1-L4 Por cada level, agregar la data: - **L1 Reaction**: por módulo — avg rating, top 3 feedback recurrentes (free text cluster), confusion points. - **L2 Learning**: por AU — pass rate (passed / launched), score distribution, time-on-task vs estimated. - **L3 Behavior** (si data manual provista): summary qualitativo. - **L4 Results** (si data manual provista): capstone completion rate + quality highlights/lowlights. ### Paso 6 — Priorize iteration candidates Para cada signal anómalo (rating < 3.5, pass rate < 60%, time 2x estimated, etc.), generar un iteration candidate con: - Descripción del problema - Impact estimate (cuántos alumnos afectados) - Ease estimate (1-5: trivial → architectural change) - Score = impact × ease Ordenar por score descendente. Top 5 al usuario. ### Paso 7 — Generate report `docs/instructional-design/courses/{slug}/retros/retro-cohort-{N}.md`: ```markdown # Retro: {course title}, Cohort {N} **Date**: {today} **Cohort size**: {N learners} **Course version at cohort start**: {version} ## L1 Reaction | Módulo | Rating avg | N | Top feedback | |---|---|---|---| ## L2 Learning | AU | Pass rate | Score distribution | Time vs estimate | |---|---|---|---| ## L3 Behavior (manual) [summary] ## L4 Results (manual) [summary] ## Top 5 Iteration Candidates (impact × ease) 1. ... ``` **PUERTA** (sola): confirmar antes de escribir el report. ## Recursos - `${CLAUDE_PLUGIN_ROOT}/references/adapters/xapi/csv.md` - `${CLAUDE_PLUGIN_ROOT}/references/adapters/feedback/tally-csv.md` - `${CLAUDE_PLUGIN_ROOT}/references/adapters/feedback/typeform-csv.md` - `${CLAUDE_PLUGIN_ROOT}/assets/skill-references/kirkpatrick-evaluation.md` - `${CLAUDE_PLUGIN_ROOT}/references/kirkpatrick-feedback-tools.md`