Mark This For Me

貼上評分標準與作業,AI 依 rubric 逐段列出優缺點,交件前先自我檢查

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一句話介紹:貼上評分標準與作業,AI 依 rubric 逐段列出優缺點,交件前先自我檢查

Mark This For Me(MTFM)是英國公司 Mark This For Me Ltd. 做的作業回饋工具。它的用法跟一般「AI 改作文」不一樣:你要把老師給的評分標準(marking criteria/rubric)和整份作業——從封面到附錄——一起貼上去,AI 依照那份標準逐段回饋,告訴你哪裡符合要求、哪裡還缺。

官網的範例很能說明它的風格。回饋分成 Positives 與 Negatives 兩欄,並且按作業的段落拆開:導論、研究挑戰、方法、結論各自有優缺點,最後再給一段整體摘要,指出「部分符合評分標準」以及要往哪個方向補強。它會具體點出例如「沒有明確說明研究挑戰,而這是評分標準要求的」「引用了文獻但缺少具體內容」這類問題。官網強調它不代寫作業、不直接給答案,目的是讓你在交件前多一個第二意見。

技術上,官網寫明是透過 OpenAI 的 API 處理,並引用 OpenAI 的政策說明 API 資料不會被拿去訓練模型。另外有一個免費的 Reference Helper 協助整理參考文獻。註冊方式是輸入 email,系統寄送登入連結。官網列出的使用者來源以英國大學為主,例如曼徹斯特大學、伯明罕大學、紐卡索大學、南安普敦大學、雪菲爾大學,以及美國的奧斯汀社區學院。

功能特色與適用場景:MTFM 最適合「有明確評分標準」的作業——英國、澳洲大學的 essay、報告、文獻回顧,或台灣大學部、研究所的期末報告只要老師有公布 rubric 都能用。台灣留學生是最直接的受益者:英國碩士一年制節奏很快,tutor 給回饋的機會有限,交件前先讓 MTFM 依 marking criteria 檢查一輪,至少能抓出「漏答某一項評分要求」這種最傷分數的問題。

限制也要說清楚:回饋品質完全取決於你貼進去的評分標準寫得多具體;它看不出你的引用內容是否正確、數據是否真實。中文作業理論上可以處理,但產品設計與範例都以英文學術寫作為主。另外,上傳作業前請確認學校的學術誠信規範——有些學校對使用 AI 工具有明確規定,即使只是取得回饋也可能需要揭露。

TheAI學院 編輯建議

編輯實測後的真心話
4.3

MTFM 的聰明之處在於逼你先把評分標準貼上來,回饋就自然對準給分邏輯。對英國留學生特別實用,但它只能檢查「有沒有回應到要求」,內容正不正確還是得靠你自己。

— theai 編輯團隊

主要功能

  • 依使用者提供的評分標準(marking criteria)逐項回饋
  • 按作業段落拆開列出 Positives 與 Negatives
  • 整體摘要:判斷符合評分標準的程度與補強方向
  • 免費 Reference Helper 參考文獻輔助工具
  • 透過 OpenAI API 處理,官網說明 API 資料不用於訓練模型

如何使用 Mark This For Me

  1. 開啟 Mark This For Me 網頁並登入。
  2. 貼上作業要求與你寫的內容。
  3. 讓 AI 依寫作標準分析論點與結構。
  4. 檢視正反意見與邏輯分析。
  5. 依修飾建議強化證據與引用。
  6. 修改後再提交前自我把關。
  7. 需要離線回饋可升級 Plus 方案。

適用場景

  • 英國留學生交 essay 前依 marking criteria 自我檢查
  • 研究生檢查文獻回顧是否涵蓋評分要求的每個面向
  • 大學生期末報告交件前找出漏答的評分項目
  • 教師示範如何依 rubric 拆解作業回饋給學生
  • 用 Reference Helper 整理報告參考文獻

Mark This For Me 的優點與缺點

優點

  • 回饋扣緊老師的評分標準,比泛用 AI 改稿更貼近實際給分邏輯
  • 優缺點按段落拆開,修改時容易對照
  • 定位為回饋而非代寫,較符合學術誠信的使用方式

缺點

  • 回饋品質高度依賴評分標準寫得是否具體
  • 無法查核引用內容與數據是否正確
  • 完整方案與額度未在官網公開

價格方案

官網首頁標示可免費取得回饋,完整方案與額度未公開,以官網為準

Mark This For Me 常見問題

Mark This For Me 會幫我寫作業嗎?

不會。官網明確表示它不代寫作業、不提供直接答案,而是依你提供的評分標準指出作業的優點與不足,讓你自己修改。

沒有評分標準可以用嗎?

它的設計前提是你同時貼上評分標準與作業內容。沒有標準時回饋會變得比較籠統,建議至少把作業說明裡的要求整理成條列再貼上。

作業資料安全嗎?

官網說明作業透過 OpenAI 的 API 處理,並引用 OpenAI 的政策表示 API 資料不會用於訓練模型。不過上傳前仍建議確認學校對使用 AI 工具的規定,必要時向老師揭露。

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