Ciclos de feedback lentos
Cohortes grandes y pruebas subjetivas dificultan devolver un feedback mientras el alumnado aún puede actuar.
Hecho para educación superior
Convierta cada evaluación en inteligencia académica.
Ayude al profesorado a evaluar respuestas subjetivas a escala con procesamiento por lotes: devuelva feedback útil antes y vea los patrones de aprendizaje detrás de las notas agregadas.
De la nota al significado
Evaluación → Señales de aprendizaje → Intervención docente
La brecha de evaluación en educación superior
Las universidades evalúan sin parar. El feedback llega tarde.
El problema no es la falta de exámenes. Es convertir un gran volumen de respuestas en feedback útil y acción académica a tiempo.
Señales de aprendizaje fragmentadas
Las notas se guardan, pero los malentendidos, las lagunas de razonamiento y los patrones por pregunta rara vez se capturan a escala.
Carga del profesorado
Evaluar compite con docencia, tutoría, investigación, administración y el tiempo para intervenir.
Una capa de evaluación conectada
Alrededor del trabajo que el profesorado ya hace
Chanakya AI añade ayuda a la evaluación y analítica de aprendizaje a los flujos actuales, con el control en el profesorado.
Evaluación de respuestas manuscritas
Digitalice y evalúe respuestas descriptivas según rúbricas y baremos aprobados por el profesorado.
Feedback accionable
Devuelva orientación concreta sobre malentendidos, razonamiento incompleto y conceptos a repasar.
Inteligencia a nivel de curso
Vea preguntas difíciles, conceptos débiles, patrones de cohorte y alumnado que necesita apoyo.
Evaluación uniforme
Aplique rúbricas comunes entre secciones, con verificación y juicio académico del profesorado.
Flujos de examen actuales
Añada inteligencia a exámenes manuscritos sin rediseñar todo el proceso.
Procesamiento por lotes a gran escala
Procese copias de varias secciones y cursos en lotes, sin horas extra lineales para el claustro.
Supervisión humana responsable
Defina umbrales de revisión, reglas de escalado y flujos de verificación para respuestas ambiguas.
Verificado por el profesorado, por diseño
Asistencia, no autonomía
La IA puede absorber lo repetitivo y mostrar patrones. El profesorado sigue siendo responsable de la nota final, el matiz, las excepciones y la intervención.
01
Configurar
El profesorado aporta el enunciado, la rúbrica y las expectativas de calificación.
02
Digitalizar
Las copias recogidas se escanean en un flujo de evaluación seguro.
03
Evaluar
La IA propone notas, feedback y señales de aprendizaje por concepto.
04
Verificar
El profesorado revisa excepciones, muestrea resultados y conserva la autoridad académica.
05
Intervenir
Los insights del curso orientan tutorías, repaso, mentoría y decisiones de currículo.
Empiece con un curso. Demuestre el valor académico.
Haga un piloto centrado en un curso de alto volumen, una rúbrica aprobada y medidas de éxito que el equipo académico acepte.
Medir el tiempo de devolución del feedback
Validar resultados con revisión docente
Identificar lagunas conceptuales recurrentes
Comprobar si los insights impulsan la intervención