CorrectExam - Automatisation de correction d'examens

C'est quoiCorrectExam ?

CorrectExam est une application open-source développée par des membres de l'Université de Rennes. Son objectif est d'améliorer l'efficacité de la correction des examens en automatisant une partie du processus.

Les professeurs scannent les copies des élèves et les corrigent de manière transversale via l'application. Ils peuvent attribuer des notes, ajouter des commentaires et des annotations, puis valider la note finale.

L'application permet également de générer des statistiques sur les résultats des élèves et de stocker leurs copies de manière sécurisée. Les élèves peuvent ensuite consulter leur copie et les commentaires des enseignants directement sur l'application.

Démonstration de l'application avant nos ajouts

Gain de temps

Les enseignants peuvent corriger leurs examens plus rapidement via un procédé optimisé

Efficacité

Des corrections uniformes et comparatives des copies pour une meilleure qualité d'évaluation

Gestion des données

Un visuel intuitif et épuré, permettant d'organiser ses examens facilement et d'analyser les résultats facilement

Objectif du projet

L'objectif principal de ce projet est de rendre la correction des examens plus rapide, efficace et précise grâce à l'intégration de technologies avancées. Nous utilisons des outils comme la reconnaissance optique de caractères (OCR) pour extraire automatiquement les réponses des copies manuscrites, et des systèmes de génération augmentée par récupération (RAG) pour proposer des corrections automatiques basées sur les documents du cours.

En combinant ces technologies, nous visons à offrir une solution intuitive et puissante qui simplifie le travail des enseignants, tout en garantissant une évaluation cohérente et objective des étudiants. Ce projet s'inscrit dans le cadre de notre parcours universitaire, avec pour ambition d'améliorer l'expérience utilisateur et d'optimiser le processus de correction.

Nos Solutions

Reconnaissance de texte

Notre applications utilise des algorithmes de reconnaissance d'écriture manuscrite tel que MLT et DAN pour identifier les réponses des étudiants. On stocke ensuite les transcriptions dans une base de données.
Regroupement de réponses similaires

Notre application simplifie la correction en regroupant les réponses similaires et en les affichant sur une interface intuitive. L'enseignant peut ainsi attribuer une note et un commentaire à chaque groupe de réponses. Il a également la possibilité d’exclure certaines réponses du groupe si nécessaire.
Correction automatique

Nous proposons une correction automatique des examens en utilisant un système RAG (Retrieval-Augmented Generation). Ce RAG est alimenté par des documents issus du cours, lui permettant d'extraire les informations pertinentes pour proposer une correction. Il s’appuie ensuite sur un LLM, Lama 3.1, pour formuler une évaluation cohérente. L'enseignant effectue une vérification finale avant de valider les notes.

Nos encadrants

Bertrand Coüasnon

Alexandre Gimenez Puig

Laura Louboutin

Arnaud Roger

Au cours de l'année, nous avons collaboré avec différents acteurs informatiques du bassin rennais, qui nous ont permis d'utiliser leurs outils et d'améliorer notre gestion de projet.

Plusieurs employés de Sopra Steria nous ont accompagnés dans la gestion du projet en contexte agile, notamment en participant régulièrement à des réunions et aux rétrospectives Scrum.

L'IRISA nous a fourni le module MLT, une architecture de réseau neuronal légère dédiée à la reconnaissance de texte manuscrit. Basée sur cinq couches convolutives, elle extrait les caractéristiques visuelles du texte, comme les contours et les formes.

Nous avons échangé et organisé plusieurs rendez-vous avec l'équipe de CorrectExam pour discuter des fonctionnalités à ajouter, ainsi que de la manière dont nous allions les intégrer.

Automatisez la correction de vos examens

C'est quoiCorrectExam ?

Gain de temps

Efficacité

Gestion des données

Objectif du projet

Nos Solutions

Reconnaissance de texte

Regroupement de réponses similaires

Correction automatique

Notre équipe

Léo Breidenstein

Louis Descamps

Jeanne Dubois

Aidan Gallagher

Thomas Girault