Grille d’évaluation fondée sur des éléments probants

Comparer des productions à des critères et niveaux explicites, examiner les citations exactes et calculer des scores à partir d’évaluations humaines.

Entrée

Résultat

Le rapport d’atelier est examiné selon la traçabilité et la clarté. L’évaluation de traçabilité fournie contribue au score humain ; l’absence d’évaluation de clarté maintient le total incomplet selon la règle par défaut. Une suggestion p…

Une grille utile sépare le critère, ses descriptions de performance, les éléments soumis et l’évaluation réelle. Cet outil conserve ces niveaux visibles. L’IA propose un niveau de performance existant pour chaque production et critère, appuyé par une citation source inchangée, ou laisse la suggestion non résolue. Le code déterministe calcule des scores globaux pondérés uniquement à partir d’évaluations humaines explicitement fournies. La sortie est un projet de revue avec lacunes et désaccords, pas une décision automatique de notation.

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À qui cela s'adresse

Concepteurs de formations, responsables d’ateliers et équipes qualité examinant des productions à l’aide d’une grille maintenue. Adapté à la préparation d’une discussion structurée ou au contrôle de cohérence des évaluations fournies. Il ne remplace pas des évaluateurs qualifiés et n’autorise aucune décision importante concernant l’éducation, l’emploi, le crédit ou d’autres aspects de la vie des personnes.

Utilisations typiques

Examiner chaque production selon chaque critère fourni et ses niveaux de performance existants.
Comparer les suggestions de l’IA aux évaluations humaines fournies indépendamment sans remplacer silencieusement l’une ou l’autre.
Calculer un score humain normalisé pondéré avec une échelle et une règle de traitement des évaluations manquantes explicites.
Conserver ensemble les citations originales, la version de la grille, les descriptions de niveaux et les lacunes non résolues.

Exemple

Entrée

CSV des critères de la grille: id,name,weight,definition C1,Traçabilité,2,Les affirmations sont liées à des enregistrements sources identifiables. C2,Clarté,1,La méthode et ses limites sont indiquées explicitement. CSV des niveaux de performance: id,criterion,points,descriptor L1,C1,0,Aucune source justificative identifiable n’est fournie. L2,C1,2,L’affirmation principale cite un enregistrement source identifiable. L3,C2,0,La méthode ou ses limites sont absentes. L4,C2,2,La méthode et au moins une limite sont explicites. CSV des productions à examiner: id,name,text E1,Rapport d’atelier,La conclusion utilise l’enregistrement DATA-7. La méthode compare deux échantillons et ne peut établir de causalité. CSV des évaluations humaines fournies: id,evidence,criterion,level H1,E1,C1,L2 Confirmer les définitions fournies: Confirmé pour cette revue Version confirmée des définitions: RUBRIC-1 Détail des citations: Détaillé Ordre des résultats: Ordre des sources Pondération des critères: Poids des critères fournis Traitement des évaluations humaines manquantes: Afficher un score incomplet Échelle du score global: 100 Décimales du score: 2 Ordre d’affichage des niveaux de performance: Points croissants

Résultat

Un exemple fixe, raccourci. Les vrais résultats sont générés par l'IA : vérifie-les.

Prix et limites

Prix: généralement 1–3 crédits
Disponible avec: Gratuit, Avec forfait
Limite d'entrée: Une page avec jusqu'à 80 000 caractères HTML

Confidentialité

Traités sur nos propres serveurs dans l'UE (Pologne). Les entrées et les résultats sont supprimés après 7 jours (Gratuit) ou 30 jours (forfaits), ou immédiatement après que tu as vu le résultat si tu choisis de ne pas les stocker. Les images sont supprimées immédiatement après traitement.

Dans l'API

Nom de l'outil : assessment_rubrics. Crée une tâche avec POST /api/v1/jobs et récupère le résultat avec GET /api/v1/jobs/{id}. Tu trouveras ta clé API dans ton compte.

curl -X POST https://do4u.eu/api/v1/jobs \
  -H "Authorization: Bearer d4u_…" -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{"tool": "assessment_rubrics", "url": "https://example.com/"}'

Documentation API complète →

Questions et réponses

Le modèle peut-il inventer un niveau de performance ou attribuer une note définitive ?

Non. Un niveau proposé doit être un ID existant appartenant au critère exact. Sa citation doit apparaître inchangée dans le texte de la production. Le modèle peut laisser un niveau non résolu. Une citation structurellement valide exige encore un examen sémantique ; elle ne prouve pas que le niveau proposé est correct.

Comment les poids et différentes échelles de points sont-ils combinés ?

Chaque évaluation humaine fournie est divisée par le maximum des points fournis pour ce critère. Les valeurs normalisées sont combinées selon les poids fournis ou égaux sélectionnés et multipliées par l’échelle globale configurée. Le calcul utilise une arithmétique rationnelle exacte et n’arrondit les demi-valeurs vers le haut que pour l’affichage. Cette arithmétique n’établit pas une méthode d’évaluation valide.

Que deviennent les évaluations humaines manquantes ?

Incomplet suspend le total dès qu’un critère manque d’évaluation humaine. Zéro compte explicitement les évaluations manquantes comme zéro tout en conservant les avertissements. Les suggestions de l’IA n’entrent dans aucun des deux calculs. Les évaluations fournies ne sont pas des approbations avec identité vérifiée.

Est-ce que mon texte est stocké ?

Seulement le temps nécessaire : 7 jours en version gratuite, 30 jours avec un forfait – ou pas du tout si tu choisis de ne pas le stocker. Le traitement s'effectue sur nos propres serveurs dans l'UE (Pologne).

Puis-je utiliser le résultat immédiatement ?

Les résultats sont générés par l'IA. Merci de les lire avant de les publier ou de les envoyer.