What you'll need
- Un espacio de trabajo de SkillCort con permiso para crear ítems
- Sus preguntas existentes en un documento de texto, si las tiene
- Opcionalmente, un documento fuente (temario, manual, política) para anclar la IA
- Una idea aproximada de la estructura de carpetas que su equipo reconocerá
Step 1: Configure primero las carpetas y las etiquetas con ámbito de carpeta
Importar de forma masiva sin estructura solo traslada el desorden a la plataforma. En la biblioteca de ítems, cree una carpeta por puesto o programa y defina dentro de ella etiquetas con ámbito de carpeta — por competencia, dificultad o tema. Que las etiquetas tengan ámbito de carpeta significa que la etiqueta "escalation" de su carpeta de soporte nunca choca con el uso que otra persona haga de la misma palabra en otro sitio.
Decida el esquema antes de importar, porque lo aplicará a medida que lleguen los ítems. Cien ítems etiquetados al llegar cuestan minutos; cien ítems sin etiquetar redescubiertos el trimestre siguiente cuestan una tarde. El modal de selección que usará más adelante filtra exactamente por estas carpetas y etiquetas, así que este paso es lo que hace rápidas las importaciones futuras.
Step 2: Pegue rápidamente sus preguntas de opción múltiple existentes
Si tiene preguntas de opción múltiple en un documento, el flujo de pegado rápido las convierte en ítems sin introducirlas una a una. Pegue el lote de preguntas con sus opciones y respuestas correctas, y SkillCort las analiza y las convierte en ítems de opción múltiple individuales en la carpeta actual.
Repase los resultados analizados antes de continuar: compruebe que las opciones se han separado correctamente y que la respuesta correcta está marcada en cada ítem, sobre todo si el formato de origen era inconsistente. Corregir ahora una opción mal analizada cuesta segundos; descubrirlo después de que los candidatos hayan respondido cuesta una corrección de puntuación.
Step 3: Genere ítems con IA, anclados en su material
Para contenido totalmente nuevo, use la generación con IA en la biblioteca de ítems. Indique cuántos ítems quiere — hasta 100 por ejecución — junto con el tema y el tipo de ítem. Para el contenido que debe corresponder a su realidad y no al conocimiento general, suba un documento fuente como anclaje: un manual de producto, un temario, un PDF de política. El generador redacta ítems a partir de ese material.
El anclaje es la diferencia entre preguntas sobre su política de reembolsos real y preguntas sobre las políticas de reembolso en general. Ejecute varios lotes más pequeños y enfocados — uno por competencia o capítulo — en lugar de una única ejecución gigante; así la revisión sigue siendo manejable y el etiquetado se mantiene limpio.
- Indique un recuento explícito, hasta 100 ítems por ejecución
- Suba un documento fuente cuando importe la fidelidad a su material
- Un lote enfocado por tema es mejor que un lote disperso
- Los ítems generados llegan como borradores para revisar, no como preguntas terminadas
Step 4: Revise cada borrador generado antes de que cuente
Trate los ítems generados con IA como el primer borrador de un colega rápido pero no responsable. Revise cada uno para comprobar su exactitud factual, que tenga exactamente una respuesta correcta defendible, distractores plausibles y una redacción que evalúe la habilidad y no la comprensión lectora de la propia pregunta. Elimine sin remordimientos los ítems débiles: generar de más y recortar con firmeza es el patrón eficiente.
Esta revisión es el punto en el que la persona sigue al mando de aquello sobre lo que se mide a los candidatos. Un ítem generado y no revisado que llega a los candidatos convierte su evaluación en una afirmación que nadie ha comprobado. Etiquete a los supervivientes mientras revisa, para que la pasada deje la biblioteca a la vez depurada y organizada.
Step 5: Importe a una evaluación mediante el modal de selección
En el builder de evaluaciones, abra el selector de importación para llevar ítems de la biblioteca a sus secciones y páginas. Filtre por carpeta, etiqueta y tipo de ítem para reducir cientos de ítems a la docena relevante, y después seleccione varios y añádalos de una vez. Aquí es donde la disciplina de etiquetado del primer paso da su fruto directo.
Combine filtros para componer de forma deliberada — por ejemplo, la carpeta de soporte, la etiqueta "de-escalation", el tipo opción múltiple — en lugar de desplazarse y escoger a dedo. Componer a partir de filtros mantiene la evaluación alineada con la estructura que planificó y facilita explicar más adelante por qué estos ítems están en este examen.
Step 6: Mantenga la biblioteca cuidada a medida que crece
Una biblioteca alimentada de forma masiva crece rápido, así que dele un cuidado rutinario ligero. Retire los ítems que resulten ambiguos o se hayan filtrado, mantenga las etiquetas con sentido a medida que evolucionan los temas y encaje las nuevas ejecuciones de generación en el esquema de carpetas existente en lugar de inventar uno paralelo por cada contratación.
Como las evaluaciones importan desde la biblioteca, una biblioteca bien cuidada acumula valor: la siguiente evaluación para el mismo puesto es, en su mayor parte, una sesión con el modal de selección y no un proyecto de autoría. El orden aleatorio y los pesos de sección diferencian después exámenes construidos a partir del mismo conjunto, que es exactamente como se mantienen las formas paralelas de certificación.
Pro tips
- Genere de más y recorte: pida más ítems de los que necesita y quédese solo con los que sobrevivan a la revisión.
- Ancle toda ejecución de generación que toque hechos sobre su producto, su política o su plan de estudios — las ejecuciones sin anclaje derivan hacia lo genérico.
- Etiquete los ítems durante la revisión, no más tarde; los ítems sin etiquetar son prácticamente invisibles para los filtros del selector.
- Mantenga una carpeta por puesto o programa y deje que las etiquetas con ámbito de carpeta lleven la estructura más fina dentro de ella.
- Revise por muestreo las preguntas de opción múltiple pegadas rápidamente para comprobar la marca de respuesta correcta antes del primer uso — el análisis es tan limpio como el documento de origen.