TimelyGrader Giới thiệu
TimelyGrader là một trợ lý chấm điểm và phản hồi được hỗ trợ bởi AI giúp giáo viên tối ưu hóa quy trình chấm điểm của họ trong khi vẫn duy trì sự giám sát của con người và cung cấp phản hồi cá nhân hóa cho sinh viên.
Xem thêmTimelyGrader là gì
TimelyGrader là một nền tảng công nghệ giáo dục đổi mới tích hợp trí tuệ nhân tạo để biến đổi quy trình chấm điểm cho giảng viên tại các trường cao đẳng và đại học. Ra mắt vào năm 2024, nó phục vụ như một giải pháp chấm điểm toàn diện có thể xử lý nhiều loại bài tập khác nhau bao gồm tiểu luận, bài viết, bài thuyết trình, biểu đồ và nhiều hơn nữa. Nền tảng duy trì cách tiếp cận có sự tham gia của con người, nơi giảng viên giữ quyền kiểm soát cuối cùng đối với các quyết định chấm điểm trong khi tận dụng AI để nâng cao hiệu quả và chất lượng phản hồi.
TimelyGrader hoạt động như thế nào?
TimelyGrader hoạt động bằng cách cho phép giảng viên tải lên chi tiết bài tập bao gồm mô tả, rubrics và thông số kỹ thuật. Hệ thống có thể xử lý các lô lớn lên đến 600 bài nộp của sinh viên cùng một lúc. Sử dụng các mô hình AI tiên tiến, nó phân tích các bài nộp và cung cấp các đề xuất chấm điểm tùy chỉnh và phản hồi chi tiết. Nền tảng tích hợp liền mạch với các hệ thống quản lý học tập lớn như Canvas và D2L, cho phép các tính năng như đăng nhập một lần, đồng bộ hóa bài tập và tự động chuyển điểm. Giảng viên có thể xem xét và chỉnh sửa phản hồi do AI tạo ra trước khi hoàn tất điểm số, và sinh viên có thể truy cập phản hồi ngay lập tức thông qua một tính năng tùy chọn cho phép họ yêu cầu đánh giá bất kỳ lúc nào.
Lợi ích của TimelyGrader
Nền tảng cung cấp những lợi ích đáng kể cho cả giáo viên và sinh viên. Đối với giảng viên, TimelyGrader giảm thời gian chấm điểm lên đến 60%, cho phép họ tập trung nhiều hơn vào việc giảng dạy và hỗ trợ sinh viên. Nó phát hiện những chi tiết có thể bị bỏ lỡ trong việc chấm điểm thủ công và tổ chức phản hồi một cách toàn diện. Sinh viên được hưởng lợi từ phản hồi thường xuyên và chi tiết hơn, giúp họ cải thiện công việc của mình theo từng bước. Khả năng mở rộng của hệ thống có nghĩa là các tổ chức có thể duy trì tiêu chuẩn đánh giá chất lượng cao ngay cả với kích thước lớp học lớn, trong khi phương pháp hỗ trợ AI đảm bảo tính nhất quán trong việc chấm điểm đồng thời vẫn giữ được sự phán xét của con người trong quá trình đánh giá.
Bài viết phổ biến
OpenAI Chính Thức Ra Mắt Công Cụ Tìm Kiếm ChatGPT: Đối Thủ Cạnh Tranh với Google
Nov 1, 2024
Red Panda: Một Mô Hình Tạo Ảnh AI Mới Xuất Hiện
Oct 31, 2024
Red Panda được phát hành như Mô hình Tạo Hình ảnh Recraft V3
Oct 31, 2024
Meta ra mắt NotebookLlama: Một giải pháp mã nguồn mở thay thế cho NotebookLM của Google
Oct 30, 2024
Xem thêm