インテリジェントな宿題添削
K12 の宿題やテスト用紙の写真をアップロードし、質問ごとの修正結論、エラー原因の分析、全体的な統計データをインテリジェントに特定して返し、教師と保護者の宿題検査を支援します。
60 コイン/回
オンライン試用
コード不要、ブラウザから本物のリクエストを送信
導入ドキュメント
インターフェース機能
インテリジェントな宿題修正 API は、幼稚園から高校までの宿題やテスト用紙の写真をアップロードすることにより、質問の自動識別と回答の比較をサポートします。このインターフェイスは、質問ごとの修正結論 (正しい、誤っている、準同等など)、エラー原因の分析、および全体的な修正統計を返すことができるため、弱い知識点を迅速に特定するのに役立ちます。
リクエストと返却
リクエストするときは、画像の Base64 エンコーディング (imageBase64) を渡す必要があります。また、disablePreprocess パラメータを通じて画像の前処理を無効にするかどうかを制御できます。返された結果では、「isAllFinished」はすべての修正が完了したかどうかを示し、「status」はリクエストのステータス、「stat_result」には質問の総数と修正の数に関する統計が含まれ、「imageResults」配列は各質問の詳細な修正の詳細を提供します。
使用シナリオ
教育アプリ、ホームスクールのインタラクティブプラットフォーム、スマート学習ハードウェアに適しています。保護者が子供の宿題を毎日すぐに確認したり、教師が授業後に生徒の宿題をまとめて修正して宿題の処理効率を向上させるのに使用できます。
指示と制限事項
AIによる補正は誤判定を引き起こす可能性があり、返される結果は学習と参考のみを目的としています。結果を確認した後、教師、保護者、または生徒は、質問の特定の要件に基づいて手動でレビューを行う必要があります。プライバシーを保護するため、画像をアップロードする前に、名前、学生番号、学校などの必須ではない個人の機密情報をコーディングまたはトリミングして、機密情報の送信を最小限に抑えてください。 ToolKK プラットフォームは、ユーザーがアップロードしたジョブ画像を保存しません。
実装サンプルコード
Shell、Python、Go、Java、PHP の呼び出し例をまとめ、既存プロジェクトに組み込みやすくしています。
リクエスト例
{
"imageBase64": "/9j/4AAQSk...",
"disablePreprocess": false
}レスポンス例
{
"isAllFinished": true,
"status": "Success",
"stat_result": {
"all": 10,
"corrected": 10
},
"imageResults": []
}リクエスト項目
以下の項目はサンプル JSON から自動抽出した参考情報です。
| パス | 型 | サンプル値 |
|---|---|---|
| imageBase64 | string | /9j/4AAQSk... |
| disablePreprocess | boolean | false |
レスポンス項目
以下の項目はサンプル JSON から自動抽出した参考情報です。
| パス | 型 | サンプル値 |
|---|---|---|
| isAllFinished | boolean | true |
| status | string | Success |
| stat_result | object | {...} |
| stat_result.all | number | 10 |
| stat_result.corrected | number | 10 |
| imageResults | array | [] |