Schnellere Feedback-Bearbeitung bei hohem Aufkommen

Wenn 150 Einreichungen in derselben Woche wie die Zwischenprüfungen anfallen, muss man Abstriche machen. AI Feedback & Grader entwirft rubrikengerechtes Feedback zu jeder Einreichung, bevor Sie die erste öffnen, sodass Sie überprüfen und veröffentlichen, anstatt unter Druck bei Null anfangen zu müssen.

Erleben Sie es in Aktion

Warum
es
Angelegenheiten

Überprüfen und veröffentlichen, anstatt bei jeder Einreichung bei Null anzufangen

AI Feedback & Grader entwirft Feedback zu jeder Einreichung, bevor Sie die Warteschlange öffnen, sodass Sie bei jeder einzelnen entscheiden, ob Sie veröffentlichen, den Ton anpassen oder eine persönliche Anmerkung hinzufügen möchten, anstatt sich zu fragen, wo Sie anfangen sollen.

Time saving

Studierende erhalten Ergebnisse, solange die Aufgabe noch relevant ist

Wenn Dozenten einen Rückstand in Stunden statt in Tagen abarbeiten können, erhalten Studierende ihre Ergebnisse und können auf spezifische, identifizierte Lücken reagieren, bevor das Material in Vergessenheit gerät oder der Kurs weitergeht.

Student experience improvement

Die Feedback-Qualität sinkt nie, egal wie überlastet der Dozent ist

AI Feedback & Grader gewährleistet eine konsistente Basis für jede Einreichung in der Warteschlange. Jeder Studierende erhält rubrikspezifisches Feedback, unabhängig davon, ob seine Einreichung die erste oder die hundertvierundvierzigste im Stapel war.

Supporting equity and inclusion

Wie man Aufgaben-Feedback skalierbar mit KI gibt

Globale Feedback-Funktionen und benutzerdefinierte Anweisungen im Dashboard einstellen

Im LearnWise-Dashboard unter dem Tab „KI-Feedback“ aktivieren Sie allgemeines Feedback, die Generierung von rubrikenspezifischem Feedback und Notenvorschläge. Fügen Sie benutzerdefinierte Anweisungen hinzu, um den grundlegenden Ton und die Struktur für alle Dozenten festzulegen, zum Beispiel, ob Stärken zuerst genannt werden sollen oder wie direkt auf Kursmaterialien verwiesen werden soll.

Ein Feedback-Profil einrichten, bevor Sie die Warteschlange öffnen

Bevor Feedback zu einer Einreichung generiert wird, richten Dozenten ihr Feedback-Profil direkt auf dem Bewertungsbildschirm ein. Dies definiert ihren persönlichen Ton, ihre Bewertungspräferenzen und die Feedback-Struktur. Das Profil wird einmal festgelegt und bleibt für alle nachfolgenden Bewertungssitzungen bestehen.

Warteschlange öffnen: Entwürfe sind bereit, bevor Sie mit der Überprüfung beginnen

AI Feedback & Grader bereitet Entwürfe im Hintergrund vor, sobald Einreichungen eingehen. Jedes Rubrikkriterium wird unabhängig bewertet und liefert spezifische Kommentare pro Kriterium. Wenn Sie eine Einreichung öffnen, warten bereits rubrikenspezifisches Feedback und Notenvorschläge. Sie überprüfen die Ausgabe, anstatt darauf zu warten, dass sie generiert wird.

Jede Einreichung überprüfen, anpassen und veröffentlichen

Passen Sie den Ton an, fügen Sie eine persönliche Anmerkung hinzu, korrigieren Sie einen Notenvorschlag oder verwenden Sie das Panel „Feedback anpassen“, um eine Überarbeitung in einer anderen Länge anzufordern. Sobald Sie zufrieden sind, veröffentlichen Sie und gehen zur nächsten Einreichung über. Nichts erreicht die Studierenden ohne Ihre Bestätigung. Der Fortschritt in der Warteschlange wird sitzungsübergreifend gespeichert.

So funktioniert's

Administratoren legen die Basis im LearnWise-Dashboard fest, indem sie Feedback-Funktionen aktivieren und globale benutzerdefinierte Anweisungen hinzufügen, die für alle Dozenten gelten, die das Tool verwenden. Darüber hinaus richtet jeder Dozent sein eigenes Feedback-Profil direkt auf dem Bewertungsbildschirm vor seiner ersten Sitzung ein. Das Profil erfasst ihren Ton, ihre Bewertungspräferenzen und die Feedback-Struktur und bleibt für jede nachfolgende Sitzung bestehen, sodass es nur einmal konfiguriert werden muss.

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Die Generierung beginnt im Hintergrund, sobald Einreichungen eingehen. Wenn ein Dozent eine Einreichung öffnet, ist der Entwurf bereits vorbereitet. Jedes Rubrikkriterium wird unabhängig bewertet, sodass das Feedback die Einreichung Kriterium für Kriterium aufschlüsselt, anstatt einen einzigen, undifferenzierten Kommentar zu erstellen. Dozenten überprüfen, passen an und veröffentlichen. Sie können eine Überarbeitung anfordern oder das Panel „Feedback anpassen“ verwenden, um spezifische Punkte zu verfeinern, ohne den gesamten Entwurf zu verwerfen.

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Jedes veröffentlichte Feedback wurde von einem Dozenten geprüft, bevor es einen Studenten erreichte. Das Tool reduziert die für jede Einreichung aufgewendete Zeit, nicht aber die menschliche Beurteilung.

Erleben Sie es in Aktion

Funktionen

Gesamtfeedback zur Einreichung, automatisch bei Eingang generiert
Feedback auf Rubrikebene und vorgeschlagene Note für jedes Kriterium
Kursinhalte werden bei Relevanz referenziert, um das Feedback zu bereichern
Text-, Datei- und Video-Einreichungen werden alle im selben Workflow verarbeitet
Kontrolle auf Aufgaben-Ebene via CSV, sodass die automatische Benotung nur dort angewendet wird, wo sie konfiguriert ist
Alle automatisierten Aufzeichnungen sind im Dashboard zur Überprüfung durch den Koordinator sichtbar
Einzelne Einreichungen können jederzeit zur Nachverfolgung durch den Dozenten markiert werden

KI-Feedback, das Pädagogen nicht ersetzt

AI Feedback & Grader entwirft Feedback und schlägt Noten vor. Es veröffentlicht nichts. Jede Einreichung erfordert die Bestätigung des Dozenten, bevor das Feedback den Studenten erreicht, und jede Aktion wird protokolliert.

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