Une mauvaise réponse et un malentendu sont deux constats distincts
Deux étudiants reçoivent la même note sur la même question pour des raisons sans rapport. L'un a mal lu les consignes. L'autre ne comprend pas le concept que la question évalue. Des commentaires qui traitent les deux cas comme identiques n'aident ni l'un ni l'autre.
On les distingue en regardant le reste du travail. Une lacune conceptuelle laisse une trace : la même hypothèse répétée trois fois, et une définition employée dans le mauvais sens d'un bout à l'autre. L'étourderie n'arrive qu'une fois, puis est contredite ailleurs dans la même copie.
Cette distinction change ce que l'enseignant fait ensuite, donc on demande à l'agent de la faire plutôt que d'attribuer une note. L'agent fournit des preuves et une lecture. L'évaluation reste à l'enseignant du cours.
L'agent ne donne pas de notes, et le matériel n'arrive pas directement à l'étudiant. Le résultat est un brouillon, avec les passages sur lesquels il s'appuie, pour qu'un enseignant le corrige, le conteste ou le jette.
Comment l'agent est construit dans Agent Studio
Votre prompt doit comprendre la grille, le registre de commentaires de votre département et, le plus utile, des copies antérieures dont les erreurs ont déjà été classées comme conceptuelles ou comme étourderies.
Le prompt système indique clairement que l'agent ne donne aucune note, n'attribue aucune mention, ne fait aucune comparaison avec d'autres étudiants et n'inclut aucun énoncé sur les capacités. Les constats ne portent que sur une seule copie.
Chaque affirmation doit s'accompagner du passage sur lequel elle s'appuie, pour qu'un enseignant puisse vérifier la lecture tout de suite, plutôt que de relire tout le devoir.
Pour chaque critère d'une grille, il faut trois états : satisfait avec preuves, non satisfait avec preuves, et preuves insuffisantes dans la copie. Le troisième état est celui où le correcteur doit porter un jugement véritable.
Le flux de correction transmet la copie extraite au nœud Agent Chat. L'accès est limité au devoir, pas au dossier de l'étudiant ni à son historique dans d'autres cours.
Google Docs reçoit le brouillon, et l'enseignant l'y corrige. Un nœud Human in the Loop retient la diffusion. Rien n'atteint l'étudiant tant que ce nœud n'a pas été franchi.
Airtable consigne les cas où l'enseignant a contesté la lecture. Ces désaccords font progresser les prompt skills, pour que l'agent apprenne vos standards particuliers plutôt que des standards généraux.
De quoi cet agent est constitué
- Prompt skills : grille, registre de commentaires du département, et copies antérieures dont les erreurs sont déjà classées.
- System prompt : pas de note, pas de mention, pas de comparaison entre étudiants, et aucune affirmation sur les capacités.
- System prompt : chaque constat cite le passage sur lequel il s'appuie.
- Agent Chat (Util) : reçoit la copie extraite, limitée à ce devoir seulement.
- Google Docs (Integration) : tient le brouillon que l'enseignant corrige.
- Email (Human in the Loop) : contrôle la diffusion. Rien n'atteint un étudiant sans ce contrôle.
- Quand un ActionFlow suffit : Si le travail consiste à vérifier une copie contre les critères de la grille et à citer les passages correspondants, construisez le flux de travail. Cette séquence couvre la correction directe.
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