为教师批改试卷并制定教学计划
今年复活节期间，我进行了一系列 ChatGPT 实验，最终开发出一个概念验证（POC）应用，利用 ChatGPT 为教师批改试卷并制定教学计划。任务：今年复活节期间，我进行了一系列 ChatGPT 实验，最终开发出一个概念验证（POC）应用，利用 ChatGPT 为教师批改试卷并制定教学计划。虽然目前尚未部署该应用供公众测试（抱歉，开发该应用的 OpenAI API 费用已高达 20 美元！），但我已将源代码上传至 GitHub，供有经验的程序员查看。Archimedes 应用使用 ChatGPT 对小学、初中、高中、本科、硕士及博士级别的试卷进行批改。最终，我使用了一个提示工程命令执行框架，赋予 ChatGPT 将文件读取到提示词中的能力，以便其进行处理。随后，我设计了用于批改试卷、生成教学计划以及对各类论文提供反馈的提示模板。我认为，它对多份试卷的批改不仅准确，而且在许多情况下比我收到的教授反馈更具信息量和批判性。鉴于教育工作者在批改试卷上花费的大量时间，我完全预期在未来几年内，这一过程将高度自动化，且解决方案与这里构建的方案不会有太大差异。我的经验总结在此处，Archimedes 试卷批改应用的源代码位于此处（这是一个 React+Flask 应用）。；工具：ChatGPT。人工角色：原始帖子没有说明人如何参与。；局限：前提条件包括 OpenAI API 访问权限及开发成本（已产生约 20 美元）。来源为 Reddit 帖子，无验证指标或部署状态。文件处理和提示稳定性存在集成不确定性。所有批改决策在最终确定前需经人工批准。。
工具
Agent Work Atlas 发布日期:
概述
今年复活节期间，我进行了一系列 ChatGPT 实验，最终开发出一个概念验证（POC）应用，利用 ChatGPT 为教师批改试卷并制定教学计划。
工作流程
今年复活节期间，我进行了一系列 ChatGPT 实验，最终开发出一个概念验证（POC）应用，利用 ChatGPT 为教师批改试卷并制定教学计划。虽然目前尚未部署该应用供公众测试（抱歉，开发该应用的 OpenAI API 费用已高达 20 美元！），但我已将源代码上传至 GitHub，供有经验的程序员查看。Archimedes 应用使用 ChatGPT 对小学、初中、高中、本科、硕士及博士级别的试卷进行批改。最终，我使用了一个提示工程命令执行框架，赋予 ChatGPT 将文件读取到提示词中的能力，以便其进行处理。随后，我设计了用于批改试卷、生成教学计划以及对各类论文提供反馈的提示模板。我认为，它对多份试卷的批改不仅准确，而且在许多情况下比我收到的教授反馈更具信息量和批判性。鉴于教育工作者在批改试卷上花费的大量时间，我完全预期在未来几年内，这一过程将高度自动化，且解决方案与这里构建的方案不会有太大差异。我的经验总结在此处，Archimedes 试卷批改应用的源代码位于此处（这是一个 React+Flask 应用）。
原文报告的结果
实际结果未量化；作者主观认为批改准确，且反馈比人类教授更具批判性。由于开发成本，应用未部署供公众测试。建议验收检查：将 AI 生成的成绩和反馈与人类批改的控制组进行对比，评估一致性和深度。
人工角色
原始帖子没有说明人如何参与。
局限
前提条件包括 OpenAI API 访问权限及开发成本（已产生约 20 美元）。来源为 Reddit 帖子，无验证指标或部署状态。文件处理和提示稳定性存在集成不确定性。所有批改决策在最终确定前需经人工批准。
试一试
我想构建一个名为 Archimedes 的 POC 应用，使用 React 和 Flask 集成 ChatGPT 来批改试卷和制定教学计划。首先，设置一个提示工程框架，允许 ChatGPT 将 [可替换输入：学生试卷样本] 读取到提示上下文中。创建用于 [可替换输入：评分标准] 和 [可替换输入：教学计划结构] 的模板。对一份样本试卷运行试运行流程，生成成绩和反馈。在继续之前向我展示输出以供审查。除非初始测试，否则不要部署或花费额外的 API 额度。如果反馈缺乏批判性深度，请调整提示模板并重试。在生成任何进一步输出前与我确认。
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