Cycles de feedback trop lents
Les grandes promotions et les copies subjectives rendent difficile un retour tant que les étudiants peuvent encore agir.
Conçu pour l’enseignement supérieur
Transformez chaque évaluation en intelligence académique.
Aidez les enseignants à évaluer les réponses subjectives à grande échelle grâce au traitement en lots — renvoyez un feedback utile plus tôt, et voyez les schémas d’apprentissage derrière les moyennes.
Des notes au sens
Évaluation → Signaux d’apprentissage → Intervention pédagogique
Le fossé de l’évaluation dans le supérieur
Les universités évaluent sans cesse. Le feedback arrive trop tard.
Le problème n’est pas le manque d’examens. C’est de transformer un volume élevé de réponses en retours utiles et en action académique à temps.
Signaux d’apprentissage fragmentés
Les notes sont stockées, mais les malentendus, les lacunes de raisonnement et les schémas par question sont rarement captés à l’échelle.
Charge des enseignants
L’évaluation concurrence l’enseignement, le mentorat, la recherche, l’administration et le temps d’intervention ciblée.
Une couche d’évaluation connectée
Autour du travail que les enseignants font déjà
Chanakya AI ajoute une aide à l’évaluation et des analytics d’apprentissage aux flux existants, tout en laissant le contrôle aux enseignants.
Évaluation des réponses manuscrites
Numérisez et évaluez les réponses descriptives selon des grilles et barèmes validés par les enseignants.
Feedback actionnable
Renvoyez des conseils précis sur les malentendus, le raisonnement incomplet et les notions à revoir.
Intelligence au niveau du cours
Voyez les questions difficiles, les notions faibles, les schémas de cohorte et les étudiants à accompagner.
Évaluation homogène
Appliquez des grilles communes entre sections, avec vérification et jugement académique côté enseignants.
Flux d’examen existants
Ajoutez de l’intelligence aux examens manuscrits sans tout reconcevoir.
Traitement en lots pour grands déploiements
Traitez par lots des copies multi-sections et multi-cours, sans heures supplémentaires linéaires pour le corps enseignant.
Supervision humaine responsable
Définissez seuils de relecture, règles d’escalade et flux de vérification pour les réponses ambiguës.
Vérifié par les enseignants, par conception
Une aide, pas une autonomie
L’IA peut absorber le répétitif et faire émerger des schémas. Les enseignants restent responsables des notes finales, des nuances, des exceptions et de l’intervention.
01
Configurer
L’enseignant fournit le sujet, la grille et les attentes de notation.
02
Numériser
Les copies collectées sont scannées dans un flux d’évaluation sécurisé.
03
Évaluer
L’IA propose notes, feedback et signaux d’apprentissage par notion.
04
Vérifier
L’enseignant revoit les exceptions, échantillonne et garde l’autorité académique.
05
Intervenir
Les insights du cours orientent tutorats, révisions, mentorat et décisions de programme.
Commencez par un cours. Prouvez la valeur académique.
Lancez un essai ciblé autour d’un cours à fort volume, d’une grille validée, et d’indicateurs de succès que l’équipe académique reconnaît.
Mesurer le délai de retour
Valider les résultats avec une relecture enseignante
Identifier les lacunes de notions récurrentes
Vérifier si les insights mènent à une intervention