Sebuah PDF lembar jawaban siswa diletakkan di kanvas, dua node Teks membacanya secara utuh: yang satu menilai lembar per lembar, mana yang benar, mana yang salah, kesalahannya, dan nilai yang diusulkan; yang lain menyusun rangkuman kelas dengan latihan remediasi. Tiga lembar jawaban demo sudah disertakan. Seluruh alur kerja dapat dilihat tanpa akun.
Workflow sungguhan, hasil nyata. Geser dan zoom sesuka Anda.
Gunakan workflow iniAlur kerja sesungguhnya: tiga lembar jawaban ulangan matematika kelas 8 dalam bentuk PDF di node Media, dihubungkan ke dua node Teks, Claude Sonnet 5 untuk penilaian lembar per lembar, GPT-5.5 untuk rangkuman kelas. Teks yang ditampilkan adalah jawaban model, tanpa suntingan.
Sekilas info
Segunung lembar jawaban berarti satu malam penuh. PDF lembar jawaban, baik yang diketik maupun yang dipindai, dimasukkan ke node Media, dan node Teks apa pun yang diatur pada model yang dapat membaca dokumen akan menerimanya melalui port "Gambar atau PDF untuk dianalisis". Instruksi menjelaskan apa yang Anda harapkan, seperti kepada rekan sejawat: mata pelajaran, benar atau salah, kesalahan yang dibuat, koreksinya, nilai berdasarkan pedoman penilaian.
Demo ini dimulai dari tiga lembar jawaban ulangan matematika kelas 8: pecahan, aljabar, persentase, pangkat, persamaan. Node Teks pertama pada Claude Sonnet 5 menilai lembar per lembar; node kedua pada GPT-5.5 menyusun rangkuman kelas, kesalahan paling sering terjadi dan sebabnya, materi yang perlu diulang, tiga latihan remediasi lengkap dengan koreksinya. Keenam kesalahan yang disisipkan dalam lembar jawaban semuanya ditemukan, termasuk 2³ × 2² = 2⁶, dan tidak satu pun jawaban benar dianggap salah.
Nilai tetap berupa usulan: model menerapkan pedoman penilaian yang tertulis pada soal, dan Anda yang memutuskan. Harga mengikuti ukuran dokumen, dicadangkan saat diunggah lalu disesuaikan berdasarkan token yang benar-benar dibaca. Sampai tiga dokumen per node: soal, kunci jawaban, dan lembar jawaban bisa dimasukkan secara terpisah. Cara yang sama berlaku untuk laporan yang perlu diringkas atau materi kuliah yang diubah menjadi lembar revisi.
Letakkan PDF lembar jawaban di kanvas
Sebuah node Media akan menerimanya. Lembar jawaban yang diketik atau dipindai rata, satu lembar per halaman atau beberapa, tidak masalah: model membaca dokumen secara utuh. Sampai tiga dokumen per node, jadi soal atau kunci jawaban bisa dimasukkan tersendiri.
Hubungkan ke node Teks yang dapat membaca dokumen
Port "Gambar atau PDF untuk dianalisis" muncul begitu model yang dipilih mampu membaca berkas. Tulis instruksinya: mata pelajaran, apa yang harus dinilai, pedoman penilaian, bentuk yang diharapkan. Demo ini meminta satu baris per soal dan satu bagian per siswa.
Hasilkan penilaian lembar per lembar
Node ini menghasilkan satu bagian per siswa: benar atau salah untuk setiap soal, kesalahan dan koreksinya jika salah, nilai yang diusulkan, sebuah komentar. Harga, yang dicadangkan berdasarkan ukuran berkas, disesuaikan dengan apa yang benar-benar dibaca.
Lalu rangkuman kelas
Node kedua membaca lembar jawaban yang sama dan menarik apa yang diperlukan untuk pelajaran berikutnya: kesalahan yang sering terjadi dan sebabnya, materi yang perlu diulang lebih dulu, latihan remediasi lengkap dengan koreksinya. Salin teksnya, atau hubungkan ke node Voice-over untuk mendengarkannya.
Canvas yang sama, disetel untuk kebutuhan berbeda: setiap variasi hanya butuh dua atau tiga baris prompt yang diubah.
Inilah demonya: tiga lembar jawaban, lima soal, pedoman penilaian tertulis pada soal. Satu bagian per siswa, benar atau salah pada setiap soal, kesalahan disebutkan jika salah, nilai yang diusulkan dan satu kalimat komentar. Tambahkan satu node Teks per kumpulan lembar jawaban.
Untuk teks siswa, minta penilaian per kriteria: ejaan, tata bahasa, struktur kalimat, kesesuaian dengan topik, dengan dua kutipan dari lembar jawaban per kriteria. Model tidak menghitung kesalahan kata demi kata pada hasil pindaian, tetapi ia mencatat yang paling sering terjadi dan mengusulkan nilai per kriteria.
Hubungkan kunci jawaban sebagai dokumen kedua dan minta jumlah jawaban benar per siswa, daftar soal yang terlewat dan, untuk setiap soal, proporsi kelas yang salah menjawabnya. Tiga dokumen per node: soal, kunci jawaban, lembar jawaban.
Instruksi bisa dalam bahasa Indonesia sementara lembar jawaban dalam bahasa yang diajarkan: minta masukan tentang tata bahasa dan kosakata, lalu versi koreksi dari teks siswa yang tetap mempertahankan ide dan tingkat kemampuannya.
Node Teks ketiga, dihubungkan ke keluaran hasil penilaian, menulis ulang setiap bagian menjadi pesan yang ditujukan kepada siswa, menggunakan sudut pandang kedua, jelas dan memotivasi. Salin, tempel ke platform sekolah atau ke email untuk orang tua.
Hubungkan rangkuman kelas ke node Voice-over: pelajaran pengayaan bisa didengarkan, atau dibagikan dalam bentuk audio kepada siswa yang tidak hadir. Latihan dan koreksinya tetap ada dalam teks untuk ditampilkan.
Tanpa poin per soal, model akan mengarang bobot penilaian sendiri dan nilainya jadi tidak berarti. Tuliskan pedoman penilaian pada soal atau dalam instruksi, "soal 1 dari 4 poin, soal 2 dari 5 poin". Pada demo, pedoman ini tercetak pada soal.
Model membaca hasil pindaian sebagai gambar: apa yang tidak bisa Anda baca di layar, juga tidak bisa dibaca oleh model. Pindai secara rata, minimal 150 titik per inci, satu lembar jawaban per halaman.
Model yang cepat dan murah sangat baik untuk meringkas, tetapi pada lembar jawaban demo, ia menganggap satu jawaban yang salah sebagai benar dan mengusulkan nilai 20/20. Untuk menilai, gunakan model kelas atas: Claude Sonnet 5, GPT-5.5, Claude Opus 5.
Harga mengikuti ukuran berkas dan jawabannya pun akan semakin panjang, sampai menyulitkan untuk dibaca ulang di dalam node. Buatlah kumpulan sepuluh lembar jawaban, satu node per kumpulan, dan satu rangkuman kelas per kumpulan atau untuk keseluruhan.
Model yang bisa membaca dokumen: port "Gambar atau PDF untuk dianalisis" menunjukkannya. Pada demo, Claude Sonnet 5 menilai lima belas jawaban dari tiga lembar jawaban tanpa satu pun kesalahan, dan GPT-5.5 menghasilkan rangkuman yang akurat dan singkat. Sebuah model kecil dan cepat, diuji pada lembar jawaban yang sama, menganggap satu jawaban pangkat yang salah sebagai benar dan mengusulkan nilai 20/20: untuk menilai, pilih model kelas atas.
Ya dengan Claude dan Gemini, yang membaca setiap halaman sebagai gambar: tiga lembar jawaban demo, dipindai tanpa lapisan teks, dinilai dengan hasil yang sama. Model GPT juga bisa membaca hasil pindaian tetapi menolak menyebut nama siswa di dalamnya dan mengembalikan lembar jawaban anonim. Hasil pindaian yang tajam, lurus, dan cukup terang dibaca sama seperti aslinya; tulisan tangan yang tidak bisa Anda baca di layar, juga tidak bisa dibaca oleh model.
Ini adalah usulan berdasarkan pedoman penilaian yang tertulis pada soal, dengan poin per bagian soal. Pada demo, ketiga nilai yang diusulkan cukup masuk akal, tetapi Anda yang memutuskan: model tidak mengenal siswa maupun ekspektasi Anda soal cara penulisan. Bacalah kembali lembar jawaban yang batas nilainya tipis.
Harga mengikuti ukuran PDF dan tarif model: dicadangkan saat dimulai berdasarkan ukuran berkas, lalu disesuaikan berdasarkan token yang benar-benar dibaca. Tiga lembar jawaban demo menghabiskan 5 kredit untuk penilaian dan 6 kredit untuk rangkuman. Tiga puluh lembar jawaban dinilai dalam beberapa PDF, satu node per kumpulan.
Ya pada PDF berbasis teks, dan pada hasil pindaian yang dibaca oleh Claude atau Gemini. Model GPT menganonimkan nama tulisan tangan pada hasil pindaian dan menampilkannya sebagai "lembar jawaban 1, lembar jawaban 2". Jika Anda lebih memilih anonimitas, beri nomor pada lembar jawaban sebelum memindai.
Ya, sebagai dokumen kedua pada port yang sama: sampai tiga PDF per node. Instruksi kemudian berbunyi "nilai setiap jawaban berdasarkan kunci jawaban terlampir", yang berguna untuk soal terbuka di mana beberapa cara penulisan bisa diterima.
PDF disimpan di pustaka media Anda seperti gambar yang diimpor, dikirim ke penyedia model saat Anda menghasilkan, dan bisa dihapus kapan saja. Untuk lembar jawaban yang memuat nama, ikuti aturan sekolah Anda dan, jika perlu, sembunyikan atau beri nomor pada nama sebelum memindai.
Apa saja yang bisa dibaca: matematika, bahasa, sejarah, sains. Model menilai jawaban berdasarkan pengetahuannya dan berdasarkan kunci jawaban jika Anda melampirkannya. Untuk diagram atau gambar tangan, pembacaan gambar yang bekerja: Claude dan Gemini bisa melihatnya, dengan tingkat kepastian yang lebih rendah dibanding teks.
Minta ini dalam instruksi: "akhiri dengan satu baris per siswa, nama lalu nilai, dipisahkan dengan titik koma", lalu tempelkan hasilnya ke spreadsheet. Node Teks menghasilkan teks polos, spreadsheet melakukan sisanya.
Menilai Lembar Jawaban Siswa dengan AI: Benar, Salah, dan Alasannya
Gunakan workflow iniAkun gratis, tanpa kartu kredit. Workflow terbuka sudah terisi di canvas Anda.
Claude Sonnet 5
GPT-5.5
Gemini 3.8 Flash