Boah, après tout on n'est pas sur le réseau du blocage ici ?🙂

J'ai testé avec plusieurs IA... Le mieux c'était Le Chat mais pas encore top...
Apparemment avec Gemini pro ça fonctionne par contre, mais c'est payant

J'ai scanné en résolution 300 ppp

Euh je sais plus... c'est vraiment important ?

Pour que ce soit plus visuel

Et sans compter que pour la correction des examens, où la connaissance des élèves n'entre pas en jeu, et où les copies sont déjà numérisées, ça permettrait de faire des économies tout en améliorant la cohérence et justice de notation

Alors oui, le travail de numérisation est long, mais pourrait être divisé par 4 avec une bonne machine.
Le prompt que j'ai tapé pourrait fonctionner pour n'importe quel autre sujet type 2. Suffit d'apporter le barème.

De mon point de vue, on passe beaucoup trop de temps pour le travail de correction, pour une plus-value trop modeste en termes de connaissance des élèves... Ce temps serait à mon sens bien mieux investi ailleurs...
Et lire les appréciations de l'IA suffirait sûrement à savoir ce qu'il faut savoir

Peut-être, mais faire corriger par l'IA n'empêche pas de lire les copies. Et d'ailleurs les appréciations fournies sont très pertinentes sur l'état de compétences des élèves j'ai trouvé !

Pour ma part, je n’utiliserai pas l’IA pour des copies manuscrites (trop long, trop galère), mais pour de l’évaluation formative lorsque les élèves sont sur ordinateur, ça pourrait être un outil redoutable.
On verra comment je l’intègre à mes pratiques !

Les seuls vrais obstacles, pour l’instant, sont :
• la numérisation des copies,
• la reconnaissance d’écriture manuscrite, encore très perfectible.
Mais d’ici quelques années, ces verrous sauteront, et on se posera alors les questions éthiques.

En conclusion :
Pour moi, aucun doute : l’IA est déjà capable de corriger des copies, à condition de bien cadrer le prompt.
Et encore, je n’ai entraîné aucun modèle ! Avec un peu d’entrainement, on pourrait sûrement faire encore bien mieux.

Par contre, toujours cette fichue copie n°6 où il y a de gros écart avec la moyenne… Peut-être dois-je recorriger ? ^^
Et même en prenant en compte tous les modèles, la dispersion reste en moyenne à 2,1 points, soit dans la fourchette basse des écarts entre correcteurs humains.
Pas si mal, donc.

Pour le fun, j’ai tout regroupé sur un graphique.
Quand on fait la moyenne de tous les tests, ça correspond très bien à mes notes : écart moyen global de 1,7 point.

-Gemini : interface fluide, résultats plus proches des miens (écart moyen : 2,1 points), mais encore des notes trop élevées et une dispersion un peu forte (écart-type : 1,35).

-Le Chat : pas mieux. Même indulgence, et même un 20/20 donné à une copie moyenne ! L’interface est lente, mais la cohérence d’un passage à l’autre est excellente (écart-type : 0,9 point).

Et les autres modèles, alors ?
Petit tour d’horizon :

-ChatGPT : rapide, mais limité en nombre de fichiers joints... Et côté notation, un peu trop laxiste : il identifie bien les bonnes et mauvaises copies, mais gonfle les notes (écart moyen : +2,9 points).