Um PDF de provas de alunos solto no canvas, dois nodes de Texto que o leem por completo: um corrige prova por prova, o que está certo, o que está errado, o erro e a nota proposta; o outro monta o boletim da turma com exercícios de recuperação. As três provas da demonstração estão incluídas. O workflow completo pode ser visto sem conta.
Workflow real, resultados reais. Desloque-se e faça zoom livremente.
Usar este workflowO workflow real: três provas de uma avaliação de matemática do 8º ano em PDF em um node de Mídia, conectadas a dois nodes de Texto, Claude Sonnet 5 para a correção prova por prova, GPT-5.5 para o boletim da turma. Os textos exibidos são as respostas dos modelos, sem retoques.
Em resumo
Uma pilha de provas é uma noite inteira. O PDF das provas, digitadas ou digitalizadas, entra em um node de Mídia, e qualquer node de Texto ajustado para um modelo que lê documentos o recebe pela porta "Imagem ou PDF a analisar". A instrução diz o que você espera, como diria a um colega: a matéria, certo ou errado, o erro cometido, a correção, uma nota conforme o critério.
A demonstração parte de três provas de uma avaliação de matemática do 8º ano: frações, cálculo algébrico, porcentagem, potências, equação. Um primeiro node de Texto em Claude Sonnet 5 corrige prova por prova; um segundo em GPT-5.5 monta o boletim da turma, os erros mais frequentes e sua causa, os conceitos a revisar, três exercícios de recuperação corrigidos. Os seis erros plantados nas provas foram todos encontrados, incluindo 2³ × 2² = 2⁶, e nenhuma resposta correta foi contada como errada.
A nota permanece uma proposta: o modelo aplica o critério escrito na prova, e é você quem decide. O preço acompanha o tamanho do documento, reservado no envio e depois ajustado pelos tokens realmente lidos. Até três documentos por node: a prova, o gabarito e as respostas podem entrar separadamente. O mesmo gesto vale para um relatório a resumir ou uma aula a transformar em fichas de revisão.
Solte o PDF das provas no canvas
Um node de Mídia o recebe. Provas digitadas ou digitalizadas retas, uma prova por página ou várias, não importa: o modelo lê o documento inteiro. Até três documentos por node, então a prova ou o gabarito podem vir separados.
Conecte-o a um node de Texto que lê documentos
A porta "Imagem ou PDF a analisar" aparece assim que o modelo escolhido sabe ler um arquivo. Escreva a instrução: a matéria, o que deve ser avaliado, o critério, a forma esperada. A demonstração pede uma linha por exercício e uma seção por aluno.
Gere a correção prova por prova
O node devolve uma seção por aluno: certo ou errado exercício por exercício, o erro e a correção quando estiver errado, a nota proposta, um comentário. O preço, reservado pelo tamanho do arquivo, é ajustado pelo que foi realmente lido.
Depois o boletim da turma
O segundo node lê as mesmas provas e extrai o que serve para a próxima aula: erros frequentes e sua causa, conceitos a revisar prioritariamente, exercícios de recuperação com gabarito. Copie o texto, ou conecte-o a um node de Locução para ouvi-lo.
O mesmo canvas, afinado para necessidades diferentes: cada variante são duas ou três linhas de prompt a mudar.
É a demonstração: três provas, cinco exercícios, o critério na própria prova. Uma seção por aluno, certo ou errado em cada exercício, o erro identificado quando estiver errado, a nota proposta e uma frase de comentário. Adicione um node de Texto por lote de provas.
Para um texto de aluno, peça uma avaliação por critério: ortografia, sintaxe, estrutura, adequação ao tema, com duas citações da prova por critério. O modelo não conta os erros palavra por palavra em uma digitalização, mas identifica os mais frequentes e propõe uma nota por critério.
Conecte o gabarito como segundo documento e peça o número de respostas certas por aluno, a lista de questões erradas e, para cada questão, a parcela da turma que a errou. Três documentos por node: prova, gabarito, respostas.
A instrução pode estar em português e a prova no idioma ensinado: peça um retorno sobre gramática e vocabulário, depois uma versão corrigida do texto do aluno que mantenha suas ideias e seu nível.
Um terceiro node de Texto, conectado à saída da correção, reescreve cada seção como uma mensagem dirigida ao aluno, em segunda pessoa, precisa e encorajadora. Copie, cole no sistema da escola ou no e-mail para os pais.
Conecte o boletim da turma a um node de Locução: a aula de recuperação pode ser ouvida, ou distribuída em áudio para os alunos ausentes. Os exercícios e seus gabaritos permanecem no texto para exibição.
Sem os pontos por exercício, o modelo inventa uma ponderação e a nota perde o sentido. Escreva o critério na prova ou na instrução, "exercício 1 vale 4, exercício 2 vale 5". Na demonstração, ele está impresso na prova.
O modelo lê a digitalização como uma imagem: o que você não decifra na tela, ele também não decifra. Digitalize na horizontal, a pelo menos 150 pontos por polegada, uma prova por página.
Um modelo rápido e barato resume muito bem, mas nas provas da demonstração ele considerou uma resposta errada como certa e propôs nota 10. Para avaliar, use um modelo de primeira linha: Claude Sonnet 5, GPT-5.5, Claude Opus 5.
O preço acompanha o tamanho do arquivo e a resposta cresce na mesma proporção, até ficar cansativo reler no node. Faça lotes de dez provas, um node por lote, e um boletim de turma por lote ou sobre o conjunto.
Os que leem documentos: a porta "Imagem ou PDF a analisar" indica isso. Na demonstração, o Claude Sonnet 5 avaliou as quinze respostas das três provas sem um único erro, e o GPT-5.5 entregou um boletim preciso e curto. Um modelo pequeno e rápido, testado nas mesmas provas, considerou uma potência errada como certa e propôs nota 10: para avaliar, use um modelo de primeira linha.
Sim, com Claude e Gemini, que leem cada página como uma imagem: as três provas da demonstração, digitalizadas sem camada de texto, foram corrigidas do mesmo jeito. Os modelos GPT também leem a digitalização, mas se recusam a nomear os alunos nela e devolvem provas anônimas. Uma digitalização nítida, reta e bem iluminada se lê como o original; uma letra que você não decifra na tela, o modelo também não decifra.
É uma proposta baseada no critério escrito na prova, com os pontos por exercício. Na demonstração, as três notas propostas fazem sentido, mas é você quem decide: o modelo não conhece o aluno nem suas expectativas sobre a redação. Releia as provas de casos limite.
O preço acompanha o tamanho do PDF e a tarifa do modelo: reservado no início conforme o peso do arquivo, depois ajustado pelos tokens realmente lidos. As três provas da demonstração custaram 5 créditos para a correção e 6 para o boletim. Trinta provas se corrigem em vários PDFs, um node por lote.
Sim, em um PDF de texto, e em uma digitalização lida por Claude ou Gemini. Os modelos GPT anonimizam nomes manuscritos de uma digitalização e devolvem "prova 1, prova 2". Se preferir o anonimato, numere as provas antes de digitalizar.
Sim, como segundo documento na mesma porta: até três PDFs por node. A instrução então diz "avalie cada resposta conforme o gabarito anexado", o que importa para questões abertas em que várias formulações são aceitas.
O PDF é guardado na sua biblioteca de mídia como uma imagem importada, enviado ao fornecedor do modelo no momento em que você gera, e pode ser excluído quando quiser. Para provas nominais, siga a regra da sua instituição e, se necessário, oculte ou numere os nomes antes de digitalizar.
Tudo o que pode ser lido: matemática, português, história, línguas, ciências. O modelo avalia uma resposta com base no que sabe e no gabarito, se você o anexar. Para esquemas ou figuras desenhadas à mão, é a leitura de imagem que atua: Claude e Gemini as veem, com menos precisão do que um texto.
Peça isso na instrução: "termine com uma linha por aluno, nome e depois nota, separados por ponto e vírgula", e cole o resultado em uma planilha. O node de Texto devolve texto puro, a planilha faz o resto.
Corrigir provas com IA: certo, errado, e por quê
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Claude Sonnet 5
GPT-5.5
Gemini 3.8 Flash