Comment importer des questions en masse

What you'll need

• Un espace de travail SkillCort avec le droit de créer des items
• Vos questions existantes dans un document texte, si vous en avez
• Éventuellement, un document source (programme, manuel, politique interne) pour l'ancrage de l'IA
• Une idée approximative de la structure de dossiers que votre équipe reconnaîtra

Step 1: Créez d'abord les dossiers et les tags rattachés aux dossiers

Un import en masse sans structure ne fait que déplacer le désordre dans la plateforme. Dans la bibliothèque d'items, créez un dossier par poste ou par programme, et définissez à l'intérieur des tags rattachés à ce dossier — par compétence, par difficulté ou par thème. Comme les tags sont rattachés au dossier, le tag « escalade » de votre dossier support n'entre jamais en collision avec l'usage que quelqu'un d'autre fait du même mot ailleurs.

Décidez du schéma avant d'importer, car vous l'appliquerez au fil de l'arrivée des items. Cent items dotés de leurs tags à l'arrivée prennent quelques minutes ; cent items sans tag redécouverts le trimestre suivant prennent un après-midi. La fenêtre de sélection que vous utiliserez plus tard filtre précisément sur ces dossiers et ces tags : c'est donc cette étape qui rendra les prochains imports rapides.

Step 2: Collez rapidement vos questions à choix multiple existantes

Si vous avez des questions à choix multiple dans un document, le flux de collage rapide les transforme en items sans saisie une par une. Collez le lot de questions avec leurs options et leurs bonnes réponses, et SkillCort les analyse pour en faire des items à choix multiple individuels dans le dossier courant.

Parcourez les résultats analysés avant d'aller plus loin : vérifiez que les options ont été correctement séparées et que la bonne réponse est marquée sur chaque item, surtout si la mise en forme de votre source était irrégulière. Corriger une option mal analysée maintenant coûte quelques secondes ; la découvrir après que les candidats ont répondu coûte une correction de notation.

Step 3: Générez des items avec l'IA, ancrés dans vos documents

Pour du contenu entièrement nouveau, utilisez la génération par IA dans la bibliothèque d'items. Indiquez le nombre d'items souhaité — jusqu'à 100 par exécution — ainsi que le thème et le type d'item. Pour un contenu qui doit correspondre à votre univers plutôt qu'à des connaissances générales, téléversez un document source comme ancrage : un manuel produit, un programme, un PDF de politique interne. Le générateur rédige des projets d'items à partir de ce matériau.

L'ancrage fait la différence entre des questions sur votre véritable politique de remboursement et des questions sur les politiques de remboursement en général. Lancez plusieurs lots plus petits et ciblés — un par compétence ou par chapitre — plutôt qu'une seule exécution géante ; la relecture reste gérable et les tags restent propres.

• Indiquez un nombre explicite, jusqu'à 100 items par exécution
• Téléversez un document source quand la fidélité à votre matériau compte
• Un lot ciblé par thème vaut mieux qu'un lot tentaculaire
• Les items générés arrivent comme des brouillons à relire, pas comme des questions finies

Step 4: Relisez chaque brouillon généré avant qu'il ne compte

Traitez les items générés par l'IA comme un premier jet écrit par un collègue rapide mais non responsable. Relisez chacun d'eux pour vérifier l'exactitude des faits, l'existence d'exactement une bonne réponse défendable, la crédibilité des distracteurs et une formulation qui teste la compétence plutôt que la compréhension de l'énoncé lui-même. Supprimez les items faibles sans culpabilité — générer trop puis couper franchement est le schéma efficace.

Cette relecture est le moment où l'humain garde la main sur ce que l'on mesure chez les candidats. Un item généré non relu qui atteint des candidats, c'est votre évaluation qui avance une affirmation que personne n'a vérifiée. Ajoutez les tags aux survivants au fil de la relecture, afin que la passe laisse la bibliothèque à la fois vérifiée et organisée.

Step 5: Importez dans une évaluation via la fenêtre de sélection

Dans le builder d'évaluation, ouvrez la fenêtre d'import pour verser des items de la bibliothèque dans vos sections et vos pages. Filtrez par dossier, par tag et par type d'item pour ramener des centaines d'items à la douzaine pertinente, puis sélectionnez-les en lot et ajoutez-les d'un coup. C'est là que la discipline de tags de la première étape paie directement.

Combinez les filtres pour composer délibérément — par exemple le dossier support, le tag « désescalade », le type choix multiple — au lieu de faire défiler et de piocher au hasard. Composer à partir de filtres garde l'évaluation alignée sur la structure que vous aviez prévue, et permet d'expliquer facilement plus tard pourquoi ces items figurent dans cet examen.

Step 6: Entretenez la bibliothèque à mesure qu'elle grandit

Une bibliothèque alimentée en masse grandit vite : accordez-lui donc un entretien courant léger. Retirez les items qui se révèlent ambigus ou divulgués, gardez des tags qui restent parlants quand les thèmes évoluent, et versez les nouvelles exécutions de génération dans le schéma de dossiers existant plutôt que d'en inventer un parallèle à chaque recrutement.

Parce que les évaluations importent depuis la bibliothèque, une bibliothèque bien tenue produit des intérêts composés : l'évaluation suivante pour le même poste devient surtout une séance dans la fenêtre de sélection, pas un projet de rédaction. Le mélange et les poids de section différencient ensuite des examens construits à partir du même vivier, ce qui est exactement ainsi que l'on entretient des formes parallèles de certification.