Kritik

Kritik 起家於同儕互評，現在整合成「Kritik Toolkit」，有兩條主線。Kritik360 處理同儕評量：學生依老師的評分規準匿名互評，接著還要對收到的評語打分（Feedback on Feedback），系統再用 Calibration 校準功能讓學生的評分標準向老師靠攏；另外也支援小組貢獻評量、即時簡報互評與口試評量。

VisibleAI 則是它對 AI 作業的回應：學生在平台內使用大型語言模型（官網列出 GPT、Claude、Gemini 等系列，學校也可要求加入其他模型），系統會記錄每一個提示詞、每一次修改與引用來源，甚至提供逐鍵入的作者紀錄與寫作過程重播。老師可以在每份作業設定不同的 AI 使用政策，而不是整門課一刀切。程式課也有對應的 Transparent Coding，讓學生在 AI 協助下寫程式、同時保留過程。

另外還有 AI Assessment Design，可以從課程大綱與既有教材產生作業與評分規準。官網表示有超過 250 所學校、20 萬名使用者，支援 Canvas、D2L、Blackboard、Moodle 的 LTI 1.3 整合，符合 FERPA 與 WCAG 2.1。

功能特色與適用場景：我覺得 Kritik 最有價值的地方是「Feedback on Feedback」——學生不只要給評語，還要被評評語寫得好不好，這逼著大家認真看別人的作品。對台灣大學的專題課、師培課、或是 200 人的通識課，它能把同儕互評變得比較公平可信。VisibleAI 的過程紀錄則適合想開放學生用 AI、但又要求透明的課程。要注意的是，逐鍵紀錄牽涉學生隱私，導入前應在課綱與同意書中講清楚；介面以英文為主。