Optimiza la evaluación de tus cursos desde nuestra plataforma de formacion, con nuestra IA, que permite evaluar objetivamente los resultados de aprendizaje y corregir casos prácticos de forma eficiente. Además, ofrece feedback personalizado según las indicaciones del tutor.
La IA prepara una primera valoración basada en rúbricas y resultados de aprendizaje, permitiendo que el tutor solo revise, ajuste y decida.
La IA no pone la nota, pero organiza y presenta la información según los resultados de aprendizaje, ofreciendo una visión más clara y estructurada para una evaluación más coherente.
A partir de las rúbricas y resultados, la IA redacta borradores de feedback personalizado, respetando siempre la voz y criterio del tutor.
Las rúbricas generadas, sugerencias de valoración y feedback viven dentro del mismo sistema LMS, facilitando la integración de la IA en el flujo de trabajo del tutor.
La IA ayuda a crear rúbricas claras y detalladas, y sugiere cómo evaluar de acuerdo a los criterios definidos, mejorando la coherencia entre los tutores.
La IA identifica ideas clave y pasos realizados, relacionándolos con los criterios de la rúbrica. El tutor solo tiene que revisar y ajustar, empezando desde cero en cada entrega.
No, esta funcionalidad está disponible exclusivamente dentro de eLysa. No es un servicio que se pueda contratar por separado, ya que está completamente integrado en nuestra plataforma LMS eLysa, lo que permite aprovechar toda la potencia de la IA junto con la gestión e impartición de cursos, el seguimiento del alumnado y mucho más.
No. La IA prepara y organiza información (sugerencias de nivel en la rúbrica, puntos fuertes, aspectos a mejorar…), pero la decisión final sobre la evaluación y el feedback siempre la toma el tutor.
La IA se basa en la pregunta, las respuestas del alumnado, las rúbricas configuradas, el ejemplo de solución proporcionada por el tutor, PDF….
Sí, porque la IA ahorra tiempo en la parte mecánica (clasificar, relacionar con rúbricas, redactar borradores), lo que permite al tutor dedicar más energía a revisar, matizar y personalizar el feedback, en lugar de limitarse a poner una nota.
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