זול יותר לעבודה פשוטה
עיבוד תשובת טקסט קצרה או פתרון לבעיה מתמטית עולה פחות מעיבוד סריקות גדולות. צריכת הקרדיטים נקבעת לפי עיבוד ה-OCR וה-AI, ולכן עבודה פשוטה נשארת זולה ואינכם משלמים על מכסה חודשית שלא נוצלה.
קוואסיר הוא אל החוכמה והחינוך המקוון במיתולוגיה הסקנדינבית
קוואסיר עוזר בבחינות
הדרך הפשוטה ביותר להתמודד עם זרם של עבודות לבדיקה
אתם מעלים את חומרי הלימוד ואת קריטריוני ההערכה. מעתיקים למערכת את העבודות שהוגשו. הצינור שלנו קורא כל עבודה בהסתמך על נוסח המטלה ומעריך אותה. הפעילו עיבוד קבוצתי, בדקו כל תלמיד בנפרד או שלבו בין שתי הדרכים - לפי מה שנוח לכם.
סריקות · עבודות מודפסות · OCR · בדיקה קבוצתית · ניתוח אישי · תוצאות שמורות
התרכזו בהערכה, לא בממשק
רוב התוכנות לבדיקת עבודות מתחילות בדרישה מהמורה לבנות מערכת: ליצור כיתה, לייבא רשימת תלמידים, להגדיר מחוון, להגדיר מטלה, ללמוד לוח בקרה - ורק אז לגשת לעבודות שכבר ממתינות לבדיקה. אנחנו בחרנו בפשטות מרבית. יש חומרי לימוד, יש מטלה ויש עבודות שהוגשו. מעלים אותן מקבצים או מלוח ההעתקה, מסמנים את האפשרויות הדרושות ומתחילים.
בחינה ב-Kvasir היא סביבת עבודה פשוטה ורב-תכליתית. אפשר להזין את חומרי המורה כטקסט, להעלות אותם כסריקות, לקחת אותם מחומרים קיימים בפלטפורמה או להקליט אותם בקול, אם זו הדרך המהירה ביותר להסביר את המשימה. אפשר להעלות את עבודות התלמידים כסריקות או להזין אותן כטקסט. לכל תלמיד יכולות להיות כמה גרסאות, כך שעבודה מתוקנת אינה מוחקת את המקור.
כאשר כל החומרים והעבודות נמצאים במערכת, Kvasir יכול לעבד את כל הקבוצה יחד. לאחר מכן אפשר לעבוד עם רשימת התוצאות, לפתוח ממנה כל תלמיד ולבדוק או לדייק את התוצאה שלו.
המערכת שלנו אינה מחליפה את המורה אלא מסייעת לו. מטרתה לצמצם את העבודה השגרתית ולארגן את הנתונים בצורה הפשוטה והנוחה ביותר.
תוכנה לבדיקת עבודות לא אמורה לדרוש לימוד נפרד
ההחלטה המרכזית מאחורי Kvasir Exams היא פשטות מרבית: המערכת צריכה להיות ברורה ולהישאר קרובה לדרך העבודה הרגילה. קיימות בה הגדרות מתקדמות, עד לרמת עריכת פרומפטים מערכתיים, אך בדרך כלל אין צורך בהן כדי לקבל תוצאות.
הדרך קצרה מאוד. צרו בחינה. הוסיפו את המטלה או החומרים שמסבירים כיצד להעריך אותה. הוסיפו תלמידים לפי מספר בלבד - שמות אינם חובה. אין צורך להזין נתונים נוספים. פשוט העלו את העבודות והפעילו את העיבוד.
גם תוצאת העיבוד פשוטה. אפשר לראות את התמונה הכללית כרשימה ואת התפלגות הציונים. לחיצה על שורת תלמיד פותחת את מצב העיבוד האישי שלו. במצב זה נשמרים הנתונים של כל גרסאות העבודה שהוגשו ושל כל פעולות העיבוד שלהן.
המורה יכול לבחור מצב OCR, להחליף את מודל ההערכה, לצפות בנתוני עיבוד מפורטים או לערוך את הפרומפט המערכתי. כל האפשרויות האלה זמינות. מורה שאינו זקוק להן אינו חייב אפילו לדעת שהן קיימות.
פשטות אינה חולשה ואינה חוסר התאמה לעבודה רצינית. פירושה שהיכולות מופיעות כאשר הן מועילות.
סריקת עבודות היא דרך פשוטה להזנת מידע, לא פרויקט נפרד
אנחנו מתמקדים במציאות של ההוראה המודרנית: מסמכים שנשלחו מטלפונים, דפים מצולמים, סריקות של תשובות בכתב יד ודפי תרגילים מלאים. Kvasir Exams נועד בדיוק למציאות הזאת. אם התלמידים רוצים לשלוח סריקות של תשובותיהם, למה לא להשאיר להם את הסריקה?
סריקה יכולה לעבור דרך Google Vision OCR, זיהוי ישיר באמצעות LLM בהסתמך על נוסח המטלה, או מסלול משולב: Google מספק טקסט בסיסי, וה-LLM בוחן שוב את התמונה ומחזיר רק תיקונים.
שלב הזיהוי נפרד משלב ההערכה, אך שימוש ב-LLM עם טקסט מקור מאפשר לקבל תוצאות טובות מאוד. לטקסט מודפס אפשר לבחור ב-Google Vision הזול יותר.
גם חומרי המורה יכולים להתבסס על טקסט מודפס או כתוב ביד. אפשר להשתמש בספרים גדולים השמורים בפלטפורמת Kvasir. אפשר גם להכתיב את חומרי הבחינה ולתמלל את ההקלטה ישירות בתוך צינור הכנת הבחינה.
הזיהוי בתוך הצינור מאפשר לשמור חומרי ביניים ולבצע אבחון. אם סריקה נקראה בצורה שגויה, המורה יכול לבדוק את הטקסט המדויק שהגיע לשלב ההערכה, במקום לנחש מדוע התוצאה נראית מוזרה.
המטרה שלנו היא שהעיבוד יתאים את עצמו למציאות, ולא להפך.
עיבוד קבוצתי גמיש ומצב עבודה משולב
בדיקת עבודות חוזרת על עצמה ברמת הכיתה, אך היא אישית לכל תלמיד. Kvasir Exams מאפשר לעבור בקלות יוצאת דופן בין עבודה עם הקבוצה לעבודה עם תלמיד אחד.
כאשר תוצאה דורשת תשומת לב, המורה עובר למצב האישי. כל התוצאות מעובדות באופן אחיד.
מבנה זה מצמצם את הסיכון לטעויות בשימוש המעשי ב-AI.
Kvasir מטפל בעיבוד השוטף ושומר על האפשרות לבחון תלמיד אחד לעומק, כולל כמה גרסאות של עבודתו.
שכבה טכנית מתחת לממשק פשוט
מורים שונים זקוקים לרמות שונות של שליטה. יש שרוצים להעלות עבודות ולקבל בדיקה ראשונית מועילה. אחרים רוצים לדעת איזו מערכת OCR קראה את הדף, איזה מודל העריך אותו, אילו חומרים סופקו, כיצד חושב הקריטריון, כמה עלתה ההפעלה ומה השתנה לאחר ניסיון חוזר. Kvasir Exams תומך בשתי הדרכים.
הממשק הרגיל מסתיר את פרטי המערכת. הפעלת הגדרות חושפת אפשרויות שימושיות להגדרת הבחינה. הגדרות מערכת פותחות שכבה טכנית עמוקה יותר. OCR והערכה הם שלבי עיבוד נפרדים, ולכן אפשר לשנות את הזיהוי בלי לבנות מחדש את לוגיקת ההערכה, ולהפך. אפשר גם לעבד תשובות טקסט בלי זיהוי כלל.
שלב ההערכה יכול להשתמש בחומרי המורה. אם דרוש מחוון, יש להגדיר אותו בחומרי המורה. אפשר לחלק את החומרים למידע כללי, קריטריוני הערכה ומטלות. המערכת תומכת גם במטלה אישית לתלמיד מסוים.
המערכת יכולה לייצא בחינה עבור Claude Code, תוך יצירת מבנה פרויקט מלא עם תיקיות משנה, כלים ופרומפטים. אפשרות זו מיועדת למי שרוצה להשתמש במערכת שלנו להכנה ולאיתור תקלות, ולאחר מכן להמשיך את העיבוד בעצמו. זוהי יכולת ייחודית לחלוטין.
תשלום באמצעות קרדיטים של הפלטפורמה הופך את המערכת לזולה, גמישה והוגנת יותר
כרגע אין אצלנו מנויים, מגבלות חודשיות או תשלומים נוספים מסוגים שונים. קרדיטים של Kvasir נרכשים ונצרכים בזמן העיבוד.
טוב יותר לעבודה מורכבת
זיהוי באמצעות LLM וטקסט מקור מבוסס על רעיון פשוט: כאשר ה-AI יודע למה לצפות מהטקסט, הוא מזהה אותו בצורה טובה הרבה יותר. כך אנחנו מעבדים כתב יד, כולל בעברית וברוסית-וגם בשפות רבות אחרות. השימוש ב-LLM יקר יותר מ-OCR בסיסי, אך הוא מאפשר לעבד טקסטים ש-OCR בסיסי הופך לבליל חסר משמעות.
תשלום הוגן
אנחנו גובים תשלום על עיבוד, לא על עצם קיומו של חשבון, ואיננו משתמשים בסבסוד צולב.