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第 9 課模組二:教與學的實際場景 16 分鐘· 程度: 實作

評卷與回饋提示:初評給線索,分數留給教師

把 AI 定位成教師覆核前的初評助手,附中文說明文、英文寫作、數學步驟診斷與全班錯誤匯總四組提示,並說明學生作品去識別化的底線。

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星期三放學後,中二數學科任在教員室改簿,把一份學生解題步驟貼進通用 AI,問「幫我批改」。三秒後回來 16/20 分,評語工整,還附上一段完整正確解法。她正要把評語複製到成績表,忽然停住:學生從未寫出那個「設未知數」的步驟,而那份掃描檔左上角仍印着學號。

評卷提示要讓 AI 做初評與回饋,分數與最終評語仍由教師決定;這是 第 8 課 之後的實作環節,專注在怎樣把評分準則、禁止代寫與覆核要求寫進提示裏。


初評與終評的分工

評卷其實是兩件事:判斷學生達到甚麼水平,以及告訴他下一步怎樣改。語言模型在第二件事上通常表現不錯,因為那是描述模式與指出差距;在第一件事上則完全取決於你提供的評分準則。沒有準則,它只能憑它見過的學生作品平均印象打分,那份印象與你校的校本標準未必相同,而且每份功課的鬆緊還可能不一樣。

可以把它想成校對軟件:它能標出疑似錯字,但不會替你決定這篇作文值幾分。教師仍是把關的人,AI 只是先把草稿整理好,讓你在改簿時少花時間找問題,而不是少花時間思考。

所以每條評卷提示都要同時寫清楚三件事:附上評分準則、禁止代學生重寫作品、標明輸出是初評須經教師覆核。專欄 AI 出題評卷與即時回饋 已整理三科做法與教師必須保留的把關點,本課不重複,專注在提示怎樣寫。

貼入前先做的去識別化

在寫任何評卷提示之前,先處理學生資料:

  • 刪去或代換可識別資料:姓名、班別、學號、家長姓名、住址、學校內部編號,改為「學生甲」或編號。
  • 不要把含三十位學生姓名與成績的試算表貼進通用工具;那是一份個人資料清單,不是批改素材。
  • 在有守門的校本平台上處理:四層守門、教師監控、加密儲存與 ai_audit_logs 稽核紀錄,是通用聊天工具所沒有的。學校整體做法見 安全頁。
  • 向學生說明:AI 是「第一位讀者」,教師是「最終評卷者」。

繞過安全設定的手法與更完整的防守,見 第 14 課。

三份科目範本

以下三組提示結構相同,科目不同;方括號由教師按當次功課填寫。

中文說明文按準則初評

你是香港小學中國語文科教師的評卷助手,輸出是給教師覆核的初評,不是最終成績。
任務:按下面的評分準則,為一篇學生說明文提供初評與回饋。
脈絡:小六說明文單元,學習重點是「按步驟說明程序,用連接詞標示次序」。評語會給學生看,語氣要讓他看得懂。
評分準則:內容 6 分(步驟完整、細節具體)、結構 5 分(段落分明、次序清楚)、語言 5 分(用詞準確、句式恰當)、標點與錯字 4 分。
輸出格式:三部分——(一)表格四行,每行一個維度,列出建議分數、一句理由並引用原文字句;(二)給學生的評語,三至四句,第一句肯定一個具體優點並引用原文,第二句指出一個可改進處,第三句給一個今天就能做的動作;(三)一行「教師覆核重點」,列出你最不確定的兩處判斷。
限制:不要代學生重寫任何句子,只可指出方向;引用原文必須是學生真的寫過的字句;所有分數均為初評,輸出開頭註明「初評,須經教師覆核後方可發放」;不要重複作文中的個人資料。

學生作文(已去識別化):
[貼上]

英文寫作以 marking code 標錯

英文科批改時,提示用英文寫,marking code 必須與校本一致。

You are a marking assistant for a Hong Kong secondary English Language teacher. Your output is a provisional assessment for teacher review, not a released grade.
Task: give feedback on one piece of student writing using our marking codes.
Context: Secondary 2, a 200-word letter to the editor on reducing plastic waste. Learning focus is clear opinion, supporting reasons and a closing call to action. Students are Chinese first language; common problems are article errors, tense shifts and comma splices.
Marking codes: T tense, SV subject-verb agreement, ART article, WW wrong word, CS comma splice, ^ missing word, ORG organisation.
Output format: three parts — (1) the student's text reproduced exactly as written, with codes inserted in square brackets at each error point and nothing else changed; (2) error counts by code, most frequent first, naming the two the student should fix first; (3) three sentences of feedback to the student, one strength with a quotation, one priority, one concrete next step.
Constraints: never rewrite the student's sentences or supply a corrected version — insert codes only; do not alter spelling or punctuation in part 1; any suggested marks are provisional and labelled as requiring teacher review; do not reproduce name, class or student number.

Student writing (de-identified):
[paste]

數學解題步驟診斷

你是香港中學數學科教師的評卷助手,輸出是給教師覆核的初評。
任務:診斷一名學生的解題步驟,找出第一個出錯的步驟,並推斷可能的迷思概念。
脈絡:中二,單元「畢氏定理的應用」。標準解法為四步:畫圖標示直角邊、列式、計算、寫答案連單位。
輸出格式:三部分——(一)表格三欄,逐步比對學生步驟與標準解法,標明正確/有誤/缺漏;(二)一句話指出第一個出錯步驟及推斷的迷思;(三)兩條同類型但數字不同的練習題供檢驗,附答案。
限制:不要代學生重寫完整解法;不要假設學生沒寫出的步驟,缺漏須標示並註明「待教師與學生確認」;若學生解法非標準但數學上正確,須指出是可接受的另一解法;所有判斷均為初評,須經教師覆核。

學生作答(已去識別化):
[貼上]

回饋的價值不在於幫學生改好一段文字,而在於讓他知道自己卡在哪一步、下一步可以做甚麼。

全班錯誤模式匯總

這條提示的教學價值往往高於逐份評語,因為它直接回答「下一課先教甚麼」。

你是香港中學[科目]科教師的數據分析助手,輸出供教師作教學決策參考。
任務:匯總一次評估的全班表現,找出共同錯誤模式。
脈絡:[年級]、單元「[名稱]」,全班[人數]人。評估的學習重點編號與配分:[貼上細目表]。我提供的資料是逐題錯誤類型統計,學生已用編號代替姓名。
輸出格式:四部分——(一)每個學習重點一行,列出全班掌握度與最常見兩種錯誤;(二)三點教學建議,每點指明下一課應先處理哪個學習重點及理由;(三)建議的分層安排,說明大約多少人需要第一層、第二層與延伸層;(四)一句話指出哪些結論受樣本或題數限制,不宜過度解讀。
限制:只根據我提供的數據作推論;不要點名個別學生;如某學習重點只有一題,須註明結論可靠度有限;不要建議需要額外課時的方案。

資料:
[貼上統計]

常識與科學科的實驗報告可改為「按探究四環節逐項回饋」;視覺藝術科可要求「先辨識學生用了哪些視覺元素詞彙,再指出他停在描述還是已進入詮釋」。SEN 調適方面,對書寫困難的學生,提示可加「不要以錯別字數量作主要判斷,標點與錯字另列一段」。

容易走歪的地方

  • 不附準則就要分數。 模型每次的鬆緊可能不同,與校本標準無關。自查:你的提示裏有沒有完整評分準則或 marking code?若只有「幫我批改」,等於沒有標準。
  • 讓 AI 交出改寫版。 學生會照抄,回饋失去意義。自查:限制行有沒有寫「只給建議,不要代學生重寫」?輸出若含完整改寫段落,這條提示不合格。
  • 把初評直接發放。 責任在教師。自查:你有沒有抽樣全批對照?輸出開頭有沒有標明「初評,須經教師覆核」?

動手做一次

用你手邊一份已改好的學生功課(單人、已去識別化),選上面最接近的一組範本,把評分準則換成你校實際用的版本,貼入 AI 跑一次。

做甚麼: 把 AI 初評與你自己改好的評語並排,逐項對照:分數差距是否可接受?回饋有沒有代寫?有沒有引用學生原文?

交出甚麼: 三行紀錄——(1) AI 初評與你的分數差幾分;(2) 哪一句回饋最有用;(3) 哪一處你必須改寫或刪除。

怎樣算做對: 初評節省你找問題的時間,但沒有任何一段可以直接貼給學生而不經你改動或確認。若 AI 代寫了整段,代表提示的限制行要再加強。

評完之後,學生拿着回饋仍可能需要逐步引導才能自己改進,這時需要的是只給提示、不給答案的導師,見 第 10 課:支架式導師提示。

這一課的重點

  • 在提示裏寫明 AI 產出是初評與回饋草稿,任何分數須經教師覆核後才可發放。
  • 每條涉及學生作品的提示都要禁止代寫,只准指出問題方向與下一步動作。
  • 貼入通用工具前先去識別化,姓名、班別、學號一律改為代號或刪除。
  • 匯總全班錯誤模式比逐份寫評語更能決定下一課先教甚麼。

幾條常被問到的問題

不可以。AI 的角色是初評與具體回饋,教師保留校正、抽樣與最終決定。實務上可先抽一成由教師全批,對照 AI 初評,再決定是否接受其餘建議。發放給學生或家長的任何分數,責任仍在教師。

因為學生會直接抄用改好的版本,回饋就失去意義。正確做法是指出哪裏有問題、下一步可以做甚麼,例如「這段只寫了結果,欠一句解釋為甚麼選這個方法」。

在有守門、有稽核、有資料擁有權的校本平台上可以。在通用工具上不可以,除非你先刪去所有姓名、班別、學號與可辨認細節。判斷標準很簡單:如果那份文件流出去會構成個人資料外洩,就不應該貼進通用工具。

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