Лабараторныя правяраюцца аўтаматычна
AutoLabSuite аўтаматызуе праверку лабараторных работ у ВНУ: студэнты здаюць праз pull request у GitHub або ў GitLab вашай ВНУ, сістэма запускае аўтаправеркі і AI-аналіз па рубрыцы, выкладчык пацвярджае празрыстую адзнаку. Менш руціны, больш выкладання.
Што бачыць выкладчык
Праца прыходзіць ужо з праведзенымі праверкамі. У рубрыцы відаць, якія крытэрыі ацаніла мадэль, а якія застаюцца за выкладчыкам: паправіць балы, напісаць студэнту адзін каментарый, пацвердзіць адзнаку.
Чаму гэта важна
Руцінная праверка лабараторных, курсавых і хатніх заданняў з'ядае значную частку працоўнага часу выкладчыка. Манатонная і дрэнна аўтаматызаваная, яна назапашвае стому і вядзе да выгарання, а з ростам колькасці прац падаюць якасць праверкі і справядлівасць ацэньвання.
Асобная нагрузка — спрэчныя адзнакі: без празрыстых крытэрыяў і гісторыі здачы кожная апеляцыя ператвараецца ў пошук доказаў.
Захаванне кадраў
Выгаранне выкладчыкаў вядзе да цякучасці і страты вопыту кафедры.
Якасць навучання
Стома правяраючага зніжае якасць зваротнай сувязі — і вынік студэнтаў.
Справядлівасць ацэньвання
Ручныя працэсы дрэнна маштабуюцца і павышаюць рызыку памылак і суб'ектыўнасці.
Рэсурсаэфектыўнасць
Гадзіны выкладчыкаў ідуць на руціну, якую можна аўтаматызаваць.
Git-гісторыя кожнай здачы, празрыстыя крытэрыі і журнал аўдыту робяць разбор спрэчнай адзнакі хуткім і даказальным.
Што дае сістэма
- Скарачае час выкладчыка на руцінную праверку.
- Робіць крытэрыі і гісторыю змен адзнак празрыстымі.
- Дае фарматыўную зваротную сувязь і персанальныя рэкамендацыі па кожным крытэрыі рубрыкі.
- Маштабуецца на вялікія патокі без росту нагрузкі на выкладчыка.
Як гэта працуе
git push
Студэнт здае працу pull request'ам у асабісты рэпазіторый курса — звыклы для распрацоўшчыка працэс.
Аўтаправеркі
Зборка, тэсты і статычны аналіз запускаюцца аўтаматычна пры кожнай здачы.
AI-аналіз па рубрыцы
Мадэль правярае працу па крытэрыях рубрыкі і рыхтуе чарнавік адзнакі з каментарыямі.
Празрыстая адзнака
Выкладчык праглядае, карэктуе і пацвярджае адзнаку — студэнт бачыць фідбэк па кожным крытэрыі.
Чым мы адрозніваемся
Адзнакі без ціхіх пераразлікаў
Праўце рубрыку, калі гэта трэба: ужо пацверджаныя адзнакі самі не пераразлічацца. У шэрагу пашыраных платформ праўка рубрыкі заднім чыслом мяняе ўжо правераныя працы. Тут любая змена адзнакі — яўнае рашэнне выкладчыка, з прычынай і запісам у журнале аўдыту.
Паверх вашага GitLab
Асабістыя рэпазіторыі студэнтаў, здача праз merge request і праверкі ў GitLab CI самой ВНУ. Мы не прыносім свой хостынг коду і не падмяняем ваш. GitHub таксама падтрымліваецца.
Справаздача, пабудаваная з рубрыкі
Форма справаздачы студэнта паўтарае рубрыку: секцыя на кожны крытэрый, з укладаннямі. Правяраючы бачыць працу побач з крытэрыямі, а не гартае PDF у пошуках патрэбнага месца.
Працуе ў вас
Сістэма ўсталёўваецца на інфраструктуры ВНУ, за яе працу па дамове адказвае канкрэтны бок.
Магчымасці
Здача праз pull request
Git-native працэс з поўнай гісторыяй кожнай здачы. Працуе з GitHub і з self-hosted GitLab вашай ВНУ.
Rubric-as-code
Крытэрыі ацэньвання жывуць файлам у рэпазіторыі курса і фіксуюцца на момант выдачы задання; далейшыя праўкі не кранаюць ужо пацверджаныя адзнакі.
AI-асіставаная праверка
Чарнавік адзнакі і каментарыі па крытэрыях; рашэнне застаецца за выкладчыкам.
Структураваныя справаздачы
Справаздача па секцыях рубрыкі з укладаннямі — прама ў сістэме.
Ролі і правы доступу
Студэнт, выкладчык, мэйнтэйнер, адміністратар — у кожнага свой контур.
Журнал аўдыту
Кожнае дзеянне фіксуецца — гісторыю рашэнняў заўсёды можна аднавіць.
SSO / OIDC
Уваход праз identity provider універсітэта.
Кожнай ролі — сваё
Студэнту
Зразумелыя крытэрыі, хуткі фідбэк і адзнакі без чорнай скрыні.
Выкладчыку
Менш руціны: сістэма рыхтуе праверку, рашэнне прымаеце вы.
Мэйнтэйнеру
Курсы як код: рэпазіторыі, заданні і workflows пад кантролем.
Адміністратару
Карыстальнікі, групы, токены і аўдыт у адной панэлі.
Што далей
- Інтэграцыя LTI 1.3: запуск заданняў з курса LMS, сінхранізацыя складу групы, вяртанне выніковых адзнак у журнал.
- Пазнака аб удзеле AI для студэнта: фідбэк, падрыхтаваны з асістэнтам, будзе пазначаны; рашэнне застаецца за выкладчыкам.
- Падтрымка лакальнай мадэлі: AI-аналіз па рубрыцы зможа працаваць без знешніх AI-сэрвісаў.