AI that grades handwritten K-12 and college math from a photo or copier scan, returning standards-level analytics. 97% accuracy, no Chromebook needed.
Acerca de Frizzle
¿Qué es Frizzle?
Frizzle es una herramienta impulsada por IA que califica trabajos manuscritos de matemáticas en K-12 y nivel universitario a partir de una foto o escaneo, devolviendo análisis alineados con estándares con un 97% de precisión. Lee cada paso del trabajo del estudiante—no solo las respuestas finales—y muestra información en tiempo real sobre quién está atascado, qué conceptos erróneos se están propagando y qué necesita cada estudiante a continuación. No requiere Chromebook, tableta ni inicio de sesión del estudiante.
Para quién es
- Profesores de matemáticas de K-12 que quieren recuperar los domingos dedicados a calificar y obtener datos detallados sobre el pensamiento de los estudiantes sin cambiar su flujo de trabajo en papel.
- Entrenadores de matemáticas y líderes instruccionales que necesitan detectar brechas de rendimiento entre períodos, grados o edificios enteros y alinear las intervenciones con los estándares.
- Directores y administradores escolares y de distrito que requieren herramientas compatibles con FERPA y COPPA que agreguen señales anónimas para evaluar la efectividad del currículo y la equidad.
Características clave
Toma una foto de un montón, obtén una clase
Los profesores fotografían un montón de trabajos manuscritos con un teléfono, cámara de documentos o escáner. Frizzle vincula automáticamente cada página con el estudiante correcto y comienza a leer—generalmente terminando un conjunto completo de clase en unos 30 segundos.
Visión por computadora a nivel de paso
El modelo de Frizzle analiza cada paso del trabajo del estudiante, no solo la burbuja o casilla final. Reconoce múltiples caminos de solución, crédito parcial y 147 conceptos erróneos nombrados en matemáticas de K-12, luego etiqueta exactamente dónde se desvió el pensamiento.
Paneles en vivo para toda la clase
Después de leer, Frizzle llena paneles en vivo que muestran niveles de dominio, indicadores de conceptos erróneos y brechas de requisitos previos. Los profesores ven qué errores se están propagando, quién necesita reenseñanza y qué enseñar mañana—actualizado en tiempo real.
