IA que corrige matemática manuscrita do ensino fundamental ao superior a partir de uma foto ou digitalização de copiadora, retornando análises por padrão de desempenho. 97% de precisão, sem necessidade de Chromebook.
O Frizzle é uma ferramenta baseada em IA que corrige trabalhos de matemática escritos à mão, do ensino fundamental ao médio e superior, a partir de uma foto ou digitalização, devolvendo análises alinhadas a padrões educacionais com 97% de precisão. Ele lê cada etapa do trabalho do aluno — não apenas as respostas finais — e fornece insights em tempo real sobre quem está com dificuldades, quais equívocos estão se espalhando e o que cada aluno precisa em seguida. Não é necessário Chromebook, tablet ou login do aluno.
Os professores fotografam uma pilha de trabalhos escritos à mão usando um telefone, câmera documental ou scanner. O Frizzle vincula automaticamente cada página ao aluno correto e começa a ler — geralmente finalizando um conjunto completo de uma turma em cerca de 30 segundos.
O modelo do Frizzle analisa cada etapa do trabalho do aluno, não apenas a bolha ou caixa final. Ele reconhece múltiplos caminhos de solução, crédito parcial e 147 equívocos nomeados em toda a matemática do K-12, marcando exatamente onde o raciocínio se desviou.
Após a leitura, o Frizzle preenche painéis ao vivo mostrando níveis de domínio, sinalizações de equívocos e lacunas de pré-requisitos. Os professores veem quais erros estão se espalhando, quem precisa de reensino e o que ensinar amanhã — tudo atualizado em tempo real.
O Frizzle mapeia cada resposta do aluno para CCSS, TEKS e mais de 30 estruturas estaduais. Painéis de equidade revelam lacunas de desempenho assim que surgem, e o sistema é independente de currículo — funcionando com Eureka, Illustrative, Saxon e outros.
O Frizzle não apenas corrige respostas — ele vê o raciocínio por trás de cada rabisco, cada desvio e cada avanço.
A maioria das ferramentas marca certo ou errado. O Frizzle entende as maneiras confusas, parciais e bonitas como os alunos reais chegam às respostas. Seu modelo foi treinado em 1,4 milhão de páginas de trabalhos de alunos do K-12, reconhecendo letra de forma, cursiva, rabiscada e inclinada. Cada sinalização está ligada ao traço exato na página, e o rastreamento de pré-requisitos pode revelar que um erro do 7º ano é, na verdade, uma lacuna do 4º ano.
Você ensina matemática com papel e quer análises instantâneas e alinhadas a padrões sem forçar os alunos a usar dispositivos. Você é um treinador ou administrador em busca de um sistema nervoso ao vivo que mostre onde investir, o que reensinar e quais currículos estão realmente funcionando — tudo enquanto mantém os dados dos alunos privados e em conformidade.
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Criador
Abhay Gupta
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frizzle.com
