Beschreibung
TimelyGrader ist eine KI-gestützte Benotungslösung für Hochschulen, die darauf abzielt, die Bewertung aussagekräftiger, personalisierter und skalierbarer zu gestalten. Die Plattform unterstützt Lehrende von Anfang bis Ende, indem sie erste Vorschläge und Feedback für verschiedene Aufgabentypen, einschließlich Essays, Videos und Präsentationen, liefert. Dieser Ansatz ermöglicht es Pädagogen, die Bewertung neu zu gestalten und über traditionelle Methoden hinauszugehen.
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Die Funktionsweise ist unkompliziert: Die KI von TimelyGrader analysiert studentische Aufgaben anhand von vom Lehrenden definierten Bewertungsrastern und generiert Entwurfsfeedback. Lehrende überprüfen und finalisieren diese Ergebnisse, bevor die Noten an die Studierenden zurückgegeben werden. Dieses Human-in-the-Loop-Modell gewährleistet Genauigkeit und Validierung und kombiniert KI-Effizienz mit wesentlichem menschlichem Urteilsvermögen. Das System unterstützt vielfältige Lernstile, indem es nicht nur akademische Essays und technische Texte bewertet, sondern auch Videopräsentationen.
Zu den Kernfunktionen gehören die Bewertung akademischer Texte auf Klarheit, Organisation und Originalität sowie die Bewertung technischer Argumentation in MINT-Fächern auf Genauigkeit und kommunikative Effektivität. Für die Videobewertung unterstützt TimelyGrader verschiedene Einreichungsformate. Die Plattform legt Wert auf personalisiertes Feedback und weicht von generischen Vorlagen ab, um spezifische, umsetzbare Vorschläge zu machen, die einen produktiveren Lernraum fördern. Diese Skalierbarkeit ermöglicht häufigeres und detaillierteres Feedback, ohne die Arbeitsbelastung der Lehrenden zu erhöhen.
TimelyGrader ist institutionsbereit und bietet LMS-Integrationen mit Canvas und D2L für den nahtlosen Import und Export von Aufgabendaten und Noten. Es ist auch auf Barrierefreiheit ausgelegt, entspricht den WCAG 2.2 AA-Standards und bietet einen VPAT-Bericht. Sicherheit hat oberste Priorität, mit SOC 2 Typ II-Konformität und HECVAT 4.0-Bereitschaft, um Datenschutz und FERPA-Konformität zu gewährleisten. Die Plattform wurde von über 1300 Institutionen genutzt, mehr als 40.000 studentische Einreichungen benotet und über 2.200 Lehrende eingebunden.
Das Wertversprechen liegt darin, Lehrenden erhebliche Zeit zu sparen und gleichzeitig die Qualität des Feedbacks und der studentischen Arbeiten zu verbessern. Durch die Bereitstellung von Vorschlägen und deren Begründung befähigt TimelyGrader die Lehrenden, die endgültigen Entscheidungen zu treffen und so Genauigkeit und Effizienz zu gewährleisten. Diese Mischung aus KI und menschlicher Validierung ist zentral für seinen Ansatz und macht es zu einem wertvollen Werkzeug für die moderne Hochschulbildung.
- KategorieKI-Kurserstellung
- PreismodellKontakt
- BereitstellungCloud
- PlattformenWeb
TimelyGrader's Kernfunktionen
KI-gestützte Benotung für Essays, Videos und Präsentationen
Vom Lehrenden definierte Rasteranalyse
Generierung von Entwurfsfeedback und Vorschlägen
Human-in-the-Loop-Validierungsprozess
Personalisiertes Feedback in großem Maßstab
LMS-Integrationen (Canvas, D2L)
WCAG 2.2 AA Barrierefreiheitskonformität
SOC 2 Typ II-Konformität
HECVAT 4.0 und FERPA-Konformität
Unterstützung für verschiedene Aufgabentypen, einschließlich schriftlicher Arbeiten, technischer Texte und Videos
Single Sign-On (SSO)
Synchronisierung von Aufgaben und Einreichungen
Rückgabe von Noten und Feedback
Wie verwendet man TimelyGrader?
Konfigurieren: Richten Sie Ihren Kurs ein, laden Sie Aufgaben hoch und definieren Sie Bewertungsraster.
Analysieren: Die KI von TimelyGrader analysiert studentische Einreichungen anhand des Rasters.
Überprüfen: Lehrende überprüfen KI-generiertes Entwurfsfeedback und Vorschläge.
Validieren: Lehrende finalisieren Noten und Feedback und nehmen notwendige Anpassungen vor.
Liefern: Noten und personalisiertes Feedback werden an die Studierenden zurückgegeben.
TimelyGrader's Anwendungsfälle
- Essay-Benotung
- Bewertung von Videopräsentationen
- Technische MINT-Texte
- Personalisiertes Feedback
- Rasterbasierte Benotung
- LMS-Integration
- Formative Bewertung
