Yanlış yanıt ile yanlış anlama ayrı bulgulardır
İki öğrenci aynı soruda aynı puanı, birbiriyle ilgisiz nedenlerle alır. Biri yönergeleri yanlış okumuştur. Diğeri sorunun ölçtüğü kavramı anlamamıştır. Her iki durumu aynı sayan geri bildirim hiçbir öğrenciye yardım etmez.
Onları ayırmak için işin geri kalanına bakarsınız. Bir kavram boşluğu iz bırakır: aynı varsayım üç kez yinelenir, bir tanım baştan sona yanlış anlamda kullanılır. Dikkatsizlik bir kez olur, sonra aynı teslimin başka bir yerinde çelişir.
Bu ayrım eğitimcinin sonra ne yapacağını etkiler. Bu yüzden agent'tan puan vermesi değil, bu ayrımı yapması istenir. Agent kanıt ve bir okuma sunar. Değerlendirme dersin öğretmeninde kalır.
Agent not vermez ve malzeme doğrudan öğrenciye gitmez. Çıktı, dayandığı pasajlarla birlikte bir taslaktır. Öğretmen bunu düzenler, katılmaz veya çöpe atar.
Agent Studio'da bu agent nasıl kurulur
Prompt'unuz rubriği, bölümünüzün geri bildirim kaydını ve en işe yarayanı içermelidir: kavramsal veya dikkatsizlik diye zaten işaretlediğiniz hataları taşıyan önceki teslimler.
Sistem prompt'u agent'ın puan vermediğini, not atamadığını, başka öğrencilerle karşılaştırma yapmadığını ve yetenek hakkında ifade eklemediğini açıkça söyler. Bulgular yalnızca tek bir çalışmaya ilişkindir.
Her iddia dayandığı pasajla gelmelidir. Eğitimci tüm ödevi yeniden okumak yerine okumayı hemen denetleyebilir.
Bir rubrikteki her ölçüt için üç durum gerekir: kanıtla karşılandı, kanıtla karşılanmadı ve teslimde yetersiz kanıt. Üçüncü durum, puanlayıcının gerçek bir yargı vermesi gereken yerdir.
Puanlama akışı çıkarılmış teslimi Agent Chat node'una iletir. Erişim ödeve sınırlıdır, öğrencinin kaydına veya başka derslerden geçmişine değil.
Google Docs taslağı alır, eğitimci orada düzenler. Bir Human in the Loop node yayımlamayı bekletir. Bu node geçilmeden hiçbir şey öğrenciye ulaşmaz.
Airtable eğitimcinin okumaya katılmadığı örnekleri kaydeder. Bu anlaşmazlıklar prompt skills'i geliştirir. Agent genel standartlar değil, sizin ölçütlerinizi öğrenir.
Bu agent nelerden oluşur
- Prompt skills: rubrik, bölüm geri bildirim kaydı ve hataları zaten sınıflandırılmış geçmiş teslimler.
- System prompt: puan yok, not yok, öğrenciler arası karşılaştırma yok, yetenek iddiası yok.
- System prompt: her bulgu dayandığı pasajı alıntılar.
- Agent Chat (Util): çıkarılmış teslimi alır, yalnızca bu ödeve sınırlı.
- Google Docs (Integration): eğitimcinin düzenlediği taslağı tutar.
- Email (Human in the Loop): yayımlamayı kapılar. Hiçbir şey kapısız öğrenciye ulaşmaz.
- ActionFlow yeterli olduğunda: Bir teslimi rubrik ölçütlerine göre kontrol etmek ve eşleşen pasajları alıntılamak iş buysa, iş akışını kurun. Bu sıra, düz puanlamayı kapsar.
Sık sorulan sorular
Bülten
Ürün güncellemelerini alın
Yeni node'lar, agent'lar ve ürün notları. Yalnızca açmaya değer bir şey varken e-posta göndeririz.