学生在参加考试时可能会感到宽慰，但这一刻标志着教练和助教的压力和焦虑的开始，他们可能需要在短时间内对数百个考试进行评分。

Arjun Singh很清楚这种感觉。在获得加州大学伯克利分校计算机科学博士学位期间，Singh是一名教学助理之一，负责在整个学期进行数百次计算机科学考试。训练有素的程序员知道必须有一种更有效的方法。因此，他开始构建自动在线评分工具的原型，现在已经发展成为他的公司Gradescope。

今天，Gradescope 宣布已在Reach Capital领导的一轮融资中筹集了275万美元。GSV AcceleraTE和Ironfire Ventures以及创业公司现有投资者K9 Ventures，Freestyle Capital和Bloomberg Beta也参与其中。

Gradescope几乎不是第一批自动分级的人。其他努力，如MOOC平台edX的增强型AI评分引擎，同样试图使用自动化来减少教育工作者在评分上花费的时间。然而，许多人都怀疑这些工具可以像人类一样提供准确或个人的反馈。

Singh的公司采取了略微不同的方法。第一个是Gradescope目前正在避免论文评分(虽然Singh说未来可能会改变)，而是主要侧重于应用人工智能来评估包括数字，一行代码或短文本响应的响应。

其次，该工具并非旨在完全自动化分级，这意味着教师不会完全脱离过程。要使用Gradescope，评分者会将考试或作业扫描到平台中，每个问题都会给出一个标题。评分者会记下正确答案是什么，并且工具将他们认为的正确答案组合在一起。然后对常见的错误答案进行相同的操作，并且评分者可以分配反馈以立即进行多个考试。(对于异常响应，评分者可以通过并手动提供反馈。)

简而言之，辛格说，教师们仍将关注几乎所有答案 - 甚至是机器评分的答案。“你评分为1，[工具]对其余部分进行评分，教师会对所有问题进行评分，但这比将反馈写入每个问题要快，”辛格解释说。“您可以节省应用反馈的时间。”

该工具并不是试图在评分过程中取代人类元素，而这就是加州大学圣塔芭芭拉分校的计算机科学讲师Phillip Conrad所喜欢的。康拉德表示，该工具可以让他快速浏览出所识别出的正确答案，对常见错过的问题给予部分信任并解释原因，然后花更多时间参加表现出更多斗争迹象的学生考试。

但是，Gradescope并没有抓住所有东西，康拉德补充说，当他检查系统时，他会定期找到一些标记正确的答案，反之亦然 - 然后他必须正确评分。对他来说，它仍然值得，因为它减少了阅读正确答案所花费的时间，并自动化了一些可以广泛应用的反馈。

康拉德说：“如果一个学生完成答案然后做出正确的答案，就会遇到麻烦。” “但不是看所有100个[考试]，而是密切关注15个。”

Gradescope为教育工作者提供免费版本的评分平台，还提供付费计划，可以访问分析以及AI评分功能。该工具的定价范围从每个学生每个课程1美元的基本帐户(无AI分级或分析)到每个学生每个课程5美元的课程教师组。该公司还为机构制定了付费计划，并表示已经在纽约大学，俄勒冈州立大学，哈维马德学院等地工作。