TimelyGrader Recursos
TimelyGrader é um assistente de correção e feedback impulsionado por IA que ajuda educadores a otimizar seu processo de correção, mantendo a supervisão humana e fornecendo feedback personalizado aos estudantes.
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TimelyGrader é um assistente de avaliação e feedback impulsionado por IA que ajuda educadores a otimizar seu processo de avaliação enquanto mantém a supervisão humana. Ele suporta vários tipos de tarefas, incluindo ensaios, trabalhos acadêmicos, apresentações e até conteúdo visual, oferecendo sugestões de avaliação instantâneas por IA e feedback abrangente. A plataforma se integra com os principais sistemas de gerenciamento de aprendizagem, como Canvas e D2L, e afirma reduzir o tempo de avaliação em até 60% enquanto fornece feedback mais frequente e detalhado aos alunos.
Avaliação Assistida por IA: Fornece sugestões de avaliação instantâneas com explicações e destaca áreas específicas das submissões para justificar as notas sugeridas
Integração com LMS: Integra-se totalmente com Canvas e D2L, oferecendo autenticação única, sincronização de tarefas e capacidades de retorno de notas
Processamento em Lote Escalável: Gerencia até 600 submissões de alunos simultaneamente com tempos de processamento rápidos
Rubricas Personalizáveis: Permite que os instrutores carreguem suas próprias rubricas e calibrem a pontuação usando trabalhos exemplares
Casos de Uso do TimelyGrader
Avaliação de Tarefas Escritas: Avalie ensaios, trabalhos de conclusão de curso e relatórios de pesquisa com pontuação sugerida por IA e feedback detalhado
Avaliação de Conteúdo Visual: Avalie apresentações, gráficos e tarefas visuais com feedback abrangente
Análise de Caso de Negócios: Avalie tarefas específicas de negócios, como análise SWOT, planos de marketing e planos estratégicos
Prós
Reduz significativamente o tempo de avaliação em até 60%
Fornece feedback mais frequente e detalhado aos alunos
Mantém consistência na avaliação em um grande número de submissões
Contras
Requer verificação humana das sugestões da IA
Pode ter limitações com certos tipos de conteúdo especializado
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