WorkBuddy 批改试卷，10分钟完成50人阅卷！

以前一想到批改试卷，我最先想到的就是一堆试卷、反复核对的答案，以及批完之后还要重新统计成绩、分析错题。真正耗时间的，往往不是某一道题，而是 从批改到整理，再到分析学情的整条链路 。

这类重复的活，我更愿意交给 WorkBuddy 。可我也踩过坑，不能把卷子一丢，就指望它自动吐出一份完全准确的成绩报告。手写字迹、公式符号、不一样的解题思路，都会干扰它的判断。 答案识别出来了，不等于就能判对分 。

我更推荐把整个过程拆开走。 先整理试卷图片，再提供标准答案和评分细则 ，让 AI 做初步的识别、评分和统计，最后老师复核拿不准的题目。解答题尤其要留神， 得看解题步骤，不能只看最后的答案 。

就拿一次数学单元测验的情况来说，在初步的评分工作完成之后，我更加在意的往往是一些题目的得分率处于相对偏低的状态、学生容易在哪个具体的步骤上出现卡顿，以及下一节课应该重点讲解哪些方面的内容，至于总分的排名情况，反倒没有那么要紧。只有把成绩、题目以及错误的原因这几样东西相互对应起来，学情报告才真正具备相对应的使用价值。

当然了，AI 所给出来的结果，并不能够直接拿来当作最终的成绩。字迹存在着模糊的情况、出现了等价解法、过程分方面存在争议，以及题目分数和总分对不上，这几样情况都需要列入到复核的清单当中。至于能够节省多少时间、准确率具体能够达到多少，这些也并不能仅仅依靠演示来进行判断，需要拿实际的试卷与人工的评分，展开逐题对照的操作。

这套方法里最值得沉淀的，是把评分规则、任务指令、异常处理和复核步骤固定下来，一次性生成报告倒是其次。先拿小批量试卷验证，再慢慢攒成一套能复用的工作流，才稳当。

想试试把 AI 用进日常教学，不妨先挑一次小测验下手。下一步我打算接着拆这套流程里最关键的一步，怎么把批改指令写好，让 AI 不只是给个分，还能真帮老师看出问题在哪。

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