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AI 评分量规生成器

创建可衡量的标准、权重、表现水平和面向学生的版本。

结果示例议论文——可观察的20分量规

标准和权重

  • 论点和推理过程 — 4
  • 来源证据的使用 — 6
  • 证据解释 — 5

可观察证据

对于“证据解释”,最高水平会将每项引用或转述的细节与论点关联起来,并说明一项相关局限性。

您的输入

描述实际教学任务

试试为中级商务课程设计一个时长五分钟、价值 20 分的产品展示。

你的输入仅用于生成此结果,不会存储在公开的工具使用记录中。请移除姓名和其他个人数据。

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示例解析

议论文——可观察的20分量规

撰写简短、基于证据的论证文章的高中高年级写作者

输入

  • 任务:使用提供的两份来源材料撰写 700 字论证文章
  • 总计:20 分
  • 必须使用适合学生理解的措辞

标准和权重

  • 论点和推理过程 — 4
  • 来源证据的使用 — 6
  • 证据解释 — 5
  • 组织 — 3
  • 语言与惯例 — 2

可观察证据

对于“证据解释”,最高水平会将每项引用或转述的细节与论点关联起来,并说明一项相关局限性。

适合学生理解的措辞

说明每项来源细节如何支持你的主张;不要让证据缺乏解释。

模糊标准警告

用审核者可指认的证据替换“出色的论证”。除非它们是既定目标的一部分,否则避免奖励自信、篇幅或文风。

使用前查看: 检查权重是否反映学习目标,以及不同评阅者能否识别相同的可观察证据。

示例解析

录制的口语面试

接受五分钟访谈的中级语言学习者

输入

  • 口头回答
  • 准确性不得抹去沟通证据
  • 已标记转录文本的不确定性

标准和权重

  • 任务完成与答案展开 — 5
  • 可理解性 — 5
  • 表达范围与掌控度 — 4
  • 回答组织 — 3
  • 后续细节的使用 — 3

优秀表现描述

回答了全部四个问题,补充了相关细节,并始终保持易于理解。可能出现错误,但很少妨碍理解。

适合学生理解的措辞

回答每一个问题,补充理由或示例,并组织好每个回答,让听者能够跟上。

人工审核触发条件

当文本记录不确定,或证据取决于发音和可理解性时,应随时聆听原始音频。

使用前查看: 当转录内容或发音证据不确定时,请听录音。

示例解析

科学演示文稿

解释模型及其局限性的九年级学习者

输入

  • 六分钟演示
  • 模型准确性与证据
  • 结尾处的问题

标准和权重

  • 科学准确性 — 8
  • 证据与解释——5
  • 模型局限性——3
  • 问题回答 — 2
  • 沟通 — 2

优秀表现描述

准确解释模型,将至少两条证据与解释关联起来,并指出一项局限性,而不声称模型证明了超出其展示内容的更多信息。

适合学生理解的措辞

解释模型展示的内容,使用证据支持解释,并告诉受众模型无法呈现的一件事。

人工审核触发条件

教师检查简化表述是否适合九年级,以及对问题的回答是否揭示了误解。

使用前查看: 除非呈现技能是主要目标,否则应让内容证据比表面润色更有分量。

使用结果前应审核什么

  • 标准彼此明确且可观察
  • 权重与目标相符
  • 表现等级描述证据
  • 学生措辞可直接执行
  • 歧义和人工审核触发条件明确

针对本工具的问题

继续前查看问题

有用的下一步

使用量规审核一套真实练习题

SubSchool 支持练习集和可由教师批改的评估,但不会将公开评分量表导入通用评分量表构建器。

在 SubSchool 中继续

将草稿转化为连贯的教学流程

此公开结果不会自动导入或保存到 SubSchool。请复制该结果,然后使用相应的已认证编辑器或工作流程创建受支持的产品实体。