Scannez ou photographiez le paquet de copies d'une classe. Grout lit l'écriture, note chaque réponse selon votre barème et vous présente un écran de relecture. Le modèle de vision tourne sur votre machine : les copies ne quittent jamais l'établissement.
Conçu pour les copies qui sont réellement posées sur le bureau d'un enseignant, pas pour une classe numérique idéalisée.
Les modèles de vision lisent la réponse manuscrite elle-même : cela fonctionne donc sur des copies rédigées, et pas uniquement sur des grilles de QCM. Pages scannées et photos prises au téléphone marchent aussi bien.
Indiquez la réponse attendue et un barème pour chaque question. Le modèle note selon votre barème, pas selon sa propre idée d'une bonne réponse.
Photographiez une pile de copies avec un téléphone et envoyez-les directement vers l'ordinateur via le réseau local. Ni câble, ni envoi dans le cloud, ni scanner séparé.
Les copies sont rattachées aux élèves par numéro et par nom, et tout cas ambigu vous est signalé plutôt que deviné en silence.
Chaque question conserve la note de l'IA à côté de votre correction et de votre commentaire. La note qui compte est toujours celle qu'un enseignant a validée.
Détail par question et totaux pour l'ensemble de l'évaluation, exportés vers votre carnet de notes ou le logiciel de gestion de l'établissement.
Les évaluations portent la matière, la classe et le groupe, et les élèves s'importent une fois en masse puis se réutilisent pour chaque sujet que vous donnez.
La correction tourne sur la machine de l'enseignant. Les copies des élèves ne sont jamais envoyées, ce qui supprime la question de la protection des données au lieu d'y répondre.
Un paramétrage par sujet. La liste de classe est reprise pour le suivant.
Nommez le devoir et renseignez la matière, la classe, le groupe et la note maximale. Choisissez le modèle qui corrigera.
Importez la liste de classe une fois, avec les noms et les numéros. Elle est réutilisée pour toutes les évaluations suivantes.
Pour chaque question, indiquez la réponse attendue et le barème à appliquer. C'est ce sur quoi le modèle s'appuie pour noter.
Scannez-les, ou photographiez-les au téléphone et envoyez-les en Wi-Fi. Chaque copie est rattachée à un élève par son numéro.
Le modèle de vision lit chaque réponse et la note selon votre barème. Vous relisez question par question et modifiez tout ce avec quoi vous n'êtes pas d'accord.
Résultats par question et totaux pour toute la classe, prêts pour votre carnet de notes.
Corriger le paquet de copies d'une classe, ce sont deux métiers superposés. Le premier relève du jugement : décider si cet élève a réellement compris l'idée. Le second est mécanique : déchiffrer l'écriture, retrouver la réponse sur la page, la confronter au corrigé, additionner, puis recopier un chiffre dans un tableur.
La moitié mécanique représente l'essentiel du temps passé et aucune de la valeur ajoutée. C'est cette moitié-là que ce module prend en charge.
La copie d'un élève est une donnée personnelle, souvent avec son nom et son numéro écrits dessus. Envoyer le paquet d'une classe à un service de correction dans le cloud, c'est transmettre tout cela à un sous-traitant tiers et devoir une réponse le jour où un parent demande où c'est parti.
Exécuter le modèle en local supprime entièrement ce transfert. Aucun sous-traitant à inscrire au registre, aucune durée de conservation à négocier et rien à déclarer, puisque les copies n'ont jamais quitté la machine sur laquelle elles ont été scannées. Voir comment fonctionne l'IA locale pour le détail.
Oui. Grout utilise des modèles de vision pour lire les réponses manuscrites sur une page scannée ou photographiée et les noter selon un corrigé et un barème que vous fournissez. Ce n'est pas limité aux grilles de QCM : il corrige des réponses rédigées. Chaque note est soumise à la relecture de l'enseignant, modifiable en un clic, de sorte que la note qui compte est toujours celle qu'un enseignant a approuvée.
Oui, complètement. Le modèle de vision tourne sur l'ordinateur de l'enseignant : les copies ne sont jamais envoyées nulle part. C'est la principale raison pour laquelle un établissement peut l'adopter sans analyse de protection des données portant sur un sous-traitant cloud.
La précision dépend de la qualité de l'écriture, de celle de la numérisation et de la précision du barème. Un barème explicite (« doit mentionner la photosynthèse et nommer un réactif ») produit une notation bien plus cohérente qu'un barème vague. Considérez-le comme un premier passage qui supprime le travail mécanique : l'enseignant relit et corrige, ce qui reste nettement plus rapide que de tout noter à partir de zéro.
Oui. Photographiez les copies avec un téléphone et envoyez-les à l'ordinateur via votre réseau Wi-Fi local. Rien ne quitte le réseau et aucun scanner n'est nécessaire.
Les copies sont rattachées à la liste de classe que vous avez importée, par numéro et par nom. Tout ce dont l'appariement n'est pas certain vous est signalé pour arbitrage plutôt qu'attribué en silence.
Non. L'évaluation des copies concerne le papier : des copies physiques rédigées à la main, puis scannées ou photographiées. Les élèves composent sur papier comme ils l'ont toujours fait ; Grout n'intervient qu'au moment de la correction.
Téléchargement gratuit pour Windows et macOS. La correction tourne sur votre machine : les copies ne la quittent jamais.
Télécharger Grout gratuitement