IA que corrige matemática manuscrita do ensino fundamental ao superior a partir de uma foto ou digitalização de copiadora, retornando análises por padrão de desempenho. 97% de precisão, sem necessidade de Chromebook.
Sobre Frizzle
O que é o Frizzle?
O Frizzle é uma ferramenta baseada em IA que corrige trabalhos de matemática escritos à mão, do ensino fundamental ao médio e superior, a partir de uma foto ou digitalização, devolvendo análises alinhadas a padrões educacionais com 97% de precisão. Ele lê cada etapa do trabalho do aluno — não apenas as respostas finais — e fornece insights em tempo real sobre quem está com dificuldades, quais equívocos estão se espalhando e o que cada aluno precisa em seguida. Não é necessário Chromebook, tablet ou login do aluno.
Para quem é
- Professores de matemática do K-12 que querem recuperar os domingos perdidos corrigindo e obter dados granulares sobre o raciocínio dos alunos sem mudar seu fluxo de trabalho baseado em papel.
- Treinadores de matemática e líderes instrucionais que precisam identificar lacunas de desempenho entre turmas, séries ou escolas inteiras e alinhar intervenções com os padrões educacionais.
- Diretores e administradores escolares e distritais que exigem ferramentas compatíveis com FERPA e COPPA, que agreguem sinais anônimos para avaliar a eficácia do currículo e a equidade.
Principais recursos
Fotografe uma pilha, veja uma turma
Os professores fotografam uma pilha de trabalhos escritos à mão usando um telefone, câmera documental ou scanner. O Frizzle vincula automaticamente cada página ao aluno correto e começa a ler — geralmente finalizando um conjunto completo de uma turma em cerca de 30 segundos.
Visão computacional por etapa
O modelo do Frizzle analisa cada etapa do trabalho do aluno, não apenas a bolha ou caixa final. Ele reconhece múltiplos caminhos de solução, crédito parcial e 147 equívocos nomeados em toda a matemática do K-12, marcando exatamente onde o raciocínio se desviou.
Painéis ao vivo para toda a turma
Após a leitura, o Frizzle preenche painéis ao vivo mostrando níveis de domínio, sinalizações de equívocos e lacunas de pré-requisitos. Os professores veem quais erros estão se espalhando, quem precisa de reensino e o que ensinar amanhã — tudo atualizado em tempo real.
