EdTech · IA
GoodGrades
Correction d'examens assistée par IA, validée par l'enseignant
SVT — 3ème B
Marie Dubois
SVT — Photosynthèse · 5 questions
Note finale
18.5/20
« 6CO₂ + 6H₂O → C₆H₁₂O₆ + 6O₂ »
IA : équation correcte, manque la mention de l’énergie lumineuse.
Le contexte
Les enseignants et formateurs passent des heures à corriger des copies, souvent à reproduire les mêmes annotations. Les outils existants automatisent les QCM mais laissent les questions ouvertes entièrement manuelles.
L'objectif
Faire gagner du temps sur la correction tout en gardant l'enseignant maître de la note finale. L'IA ne remplace pas le correcteur : elle propose une note et un retour argumenté, l'enseignant valide ou ajuste.
La solution livrée
- Pré-correction IA : pour chaque question, l'IA propose une note (sur le barème défini) et un commentaire de correction visible dans une bulle dédiée à côté de la réponse de l'élève.
- Interface de validation : split view avec la liste des copies à gauche et l'accordéon des questions à droite. L'enseignant ajuste la note en un clic, valide ou demande une re-correction.
- Note finale et badges : note globale calculée en temps réel, affichée dans un badge coloré (vert ≥ 80 %, orange 60-80 %, rouge < 60 %).
- Synchronisation temps réel : WebSockets (Reverb) — si l'enseignant modifie une note sur son ordinateur, elle apparaît immédiatement sur sa tablette, et inversement.
- Statuts de correction : suivi explicite des copies en "Correction en cours", "Corrigée", "En erreur" (avec bouton relancer).
- Export & PDF : génération d'un compte-rendu PDF par élève, export CSV de la classe pour intégration au LMS de l'établissement.
Particularités techniques
Stack Laravel + Inertia React 19 + Tailwind v4 + shadcn/ui, avec une architecture événementielle pour traiter les paquets de copies en file d'attente et un cache des réponses LLM pour limiter le coût sur les questions reposées d'un examen à l'autre. Traçabilité complète de chaque décision (humaine ou IA) pour contestation éventuelle.