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Retours AI sur les dissertations pour les enseignants

Préparez des retours spécifiques aux critères sans prendre la décision finale d’évaluation de l’enseignant.

  • Résultat utile avant l’inscription
  • Propulsé par l’intégration Foundry AI de SubSchool
  • Résultat modifiable
01

Décrivez ce dont vous avez besoin

Supprimez le nom de l’apprenant et toutes les informations personnelles avant de coller son travail. L’historique d’utilisation public n’enregistre pas votre saisie.

02

Votre résultat modifiable

Remplissez le formulaire pour voir ici un résultat pratique.

Exemples visibles avant l’inscription

Exemples résolus que vous pouvez examiner et préremplir

Chaque exemple est fictif, disponible dans le HTML de la page et attend que vous appuyiez sur Générer ou Calculer.

Exemple résolu

Commentaires sur une courte dissertation argumentative

Apprenant en fin de secondaire révisant une argumentation de 450 mots

Example
Input
  • Extrait anonymisé
  • Critères : affirmation, preuve, explication
  • Retour uniquement — pas une note finale

Preuves observées

La réponse énonce une affirmation claire et utilise un détail pertinent de la source fournie.

Problème possible

Le détail provenant de la source est suivi d’une conclusion, mais le raisonnement qui les relie est implicite.

Révision exploitable

Ajoutez une phrase expliquant pourquoi le détail de la source rend l'affirmation plus probable, puis vérifiez si une limite modifie ce raisonnement.

Nécessite le jugement de l’enseignant

Si les preuves sélectionnées sont suffisantes pour cette tâche et quel poids l’explication manquante doit avoir.

Examiner avant utilisation: Comparez les retours avec la consigne et les critères d’origine ; supprimez tout élément qui invente des preuves ou qui ressemble à une note finale.

Examiner avant utilisation

Ce qu’il faut vérifier avant d’utiliser le résultat

  • Le retour cite des éléments observés
  • Les problèmes sont formulés comme possibles et spécifiques
  • Les actions de révision sont gérables
  • Aucun fait inventé ni formulation sur la note finale
  • Le jugement de l’enseignant est indiqué lorsque les éléments sont ambigus
Questions spécifiques à cet outil

Examiner les questions avant de continuer

Le feedback de dissertation par AI constitue-t-il une note finale ?

Non. Cet outil public rédige des retours spécifiques aux critères. Un enseignant doit examiner la réponse originale, le contexte et la grille d'évaluation avant toute décision finale d'évaluation.

Que dois-je supprimer avant de coller un texte d’apprenant ?

Supprimez les noms, coordonnées, identifiants d’établissement et informations personnelles ou sensibles inutiles. Utilisez uniquement du matériel que vous êtes autorisé à traiter.

Ressources connectées
GuideExaminer les décisions relatives aux preuves et aux retoursTemplateCopier le modèle de grille d’évaluation des devoirsFlux de travail du produitVoir la génération de devoirs fondée sur les leçonsOutil associéCréer une grille d’évaluation mesurableOutil associéCréez une fiche de travail imprimable
Prochaine étape utile

Examiner les soumissions prises en charge avec contrôle de l’enseignant

SubSchool peut fournir une première analyse par AI pour les réponses de dissertation et d’entretien prises en charge ; l’enseignant peut examiner, modifier ou confirmer le résultat.

Voir la révision assistée par AIOuvrir la progression et l'évaluation de l'enseignant
Continuer dans le produit

Examiner les soumissions prises en charge dans SubSchool

Ce résultat public n’est ni importé ni enregistré automatiquement dans SubSchool. Copiez-le, puis utilisez l’éditeur authentifié ou le workflow correspondant pour créer les entités de produit prises en charge.

Découvrez comment cela fonctionneCommencer dans SubSchool
FAQ

Ce résultat est-il prêt à être publié ou attribué ?

Non. Considérez le contenu généré comme une première ébauche modifiable. Vérifiez l'exactitude, le niveau, les exemples, l'accessibilité et l'adéquation avec vos apprenants avant de l'utiliser.

Les données des apprenants sont-elles stockées ?

L’enregistrement public d’utilisation stocke les métadonnées d’utilisation et de coût, mais pas vos données saisies. Supprimez les noms et les informations permettant d’identifier une personne avant de soumettre les travaux des apprenants.

Pourquoi y a-t-il une limite gratuite ?

Cela permet de réserver la génération AI coûteuse à une véritable évaluation. Après l'allocation anonyme, connectez-vous et continuez avec le même solde AI utilisé dans SubSchool.