TimelyGrader是一款旨在帮助教师加速评分流程的AI辅助工具，适用于论文、视频和演示等多种作业形式。其核心理念是“人在回路”（Human-in-the-Loop），即AI提供初步评分建议和反馈，但最终决定权始终掌握在教师或助教手中，确保评分的有效性和可靠性。
用途 TimelyGrader主要服务于教育场景中的教师和助教，帮助他们更快速、更个性化地批改学生作业，减轻重复性劳动，同时保持评分的一致性和准确性。
主要能力
- AI辅助评分：针对学期论文、手写论文、小组演示等，提供首轮评分和反馈。
- 支持多种内容：可处理图像、图表和表格等复杂作业。
- 个性化反馈：告别模板化复制粘贴，为每位学生生成量身定制的反馈。
- 提供评分理由：不仅给出建议分数，还解释评分依据，方便教师验证。
- 人工验证必须：教师或助教必须对AI建议进行审核确认。
- 认知学徒制：结合AI指导反馈与教师专业知识，提供及时辅导，帮助学生反思推理、改进作品，实现“评估即教学”。
- 一致性保障：在长时间评分或多个评分者场景下确保评分标准统一。
- 机构就绪：与LMS集成，支持作业和提交同步、成绩和反馈回传。
- 安全与可访问：遵循WCAG 2.2 AA标准，提供VPAT报告；通过SOC 2 Type II审计（Sentry Assurance/Vanta），可提供HECVAT完整表单。
使用方式 教师通过集成LMS导入作业信息，学生提交后，AI生成首轮评分建议和反馈，教师或助教进行验证和最终确认，然后将成绩和反馈回传至LMS。平台支持键盘导航，确保可访问性。
适用场景
- 高等教育中的论文、报告、演示等作业评分。
- 需要大规模个性化反馈的课程。
- 希望将总结性评估转变为形成性评估的教学场景。
- 多评分者需要保持评分一致性的情况。
限制
- AI评分仅为建议，必须经过人工验证，不可完全自动化。
- 具体支持的LMS类型、定价、试用信息等暂未提供。
- 平台效果因课程和作业类型而异，需结合实际教学需求评估。