第 9 課模組二:教與學實戰 15 分鐘· 程度: 實作

評卷與回饋提示:給回饋,不要代學生重寫

AI 評卷的正確定位是初評與具體回饋,分數必須經教師覆核才可發放。本課給出中文作文、英文寫作、數學步驟與全班錯誤匯總四條提示,並說明學生資料的處理底線。

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一句話答案:AI 評卷的定位是「初評加具體回饋」,教師保留「校正、抽樣、決策」。提示裏一定要寫兩句話——分數須經教師覆核才可發放,以及不要代學生重寫作品。

一份改得很好、但不該派的評語

一位小五中文老師試用 AI 批改記敘文。她貼上一篇學生作文,問:

幫我批改這篇小五學生的作文,給分數和評語。

回來的東西很漂亮:18/20 分,評語三段,還附上一段改寫後的範文,文筆明顯比原作好。

三個問題同時存在。第一,那 18 分是憑甚麼給的?她沒有提供評分準則,模型用的是它自己想像的標準,下一篇可能就寬鬆或嚴苛得多。第二,那段改寫後的範文,學生一定會直接照抄。第三,她貼上去的那份檔案,開頭寫着學生的姓名與班別。

這三件事,分別對應三句本來應該寫進提示的話。

原理

評卷包含兩件不同的事:判斷水平指出下一步。模型在第二件事上很強,因為那是語言模式的辨識與表述;在第一件事上則高度依賴你給的準則——沒有準則,它只能憑它見過的作文的平均印象打分,而那個印象與你的校本標準未必相同。

打個比方:一位剛畢業的實習老師,你給他評分準則,他可以批得八九不離十;你不給,他會憑感覺打分,而且每一份的感覺都不同。差別不在於用心,而在於有沒有共同標準。

所以評卷提示的三根支柱是:給準則禁止代寫標明須教師覆核

我們的專欄文章 AI 出題評卷與即時回饋 已整理了數學、中文、英文三個科目的做法與限制,以及教師必須保留的三個把關點。本課不重複,專注在提示本身。

先處理學生資料

在寫任何評卷提示之前,先做這一步:

  • 刪去可識別資料。姓名、班別、學號、家長姓名、住址、學校內部編號,一律移除或改為「學生甲」。
  • 不要貼全班檔案進通用工具。一份包含三十位學生姓名與成績的試算表,流出去就是個人資料事件。
  • 在有守門的平台上處理。校本平台的價值正在於四層守門、教師監控、加密儲存與 ai_audit_logs 稽核紀錄,而通用聊天工具三者皆無。學校的整體資料保障做法見 安全頁
  • 向學生說明。學生應該知道 AI 是「第一位讀者」,老師才是「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

範本一:中文作文按準則初評

你是香港小學中國語文科教師的評卷助手,你的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,為一篇學生作文提供初評與回饋。
脈絡:小五記敘文單元,學習重點是「用動作與對話表達感受」。評語會給學生看,所以要用他看得懂的語氣。
評分準則:內容 6 分(事件完整、有細節、有感受)、結構 5 分(起承轉合清晰、段落分明)、語言 5 分(用詞準確、句式多樣)、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、一句評分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做得好的地方並引用原文,第二句指出一個可改進之處,第三句給一個可以立即做的具體動作;(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或段落,只可指出方向;引用原文時必須是學生真的寫過的字句,不可自行創作;所有分數均為初評,輸出開頭必須註明「初評,須經教師覆核後方可發放」;作文中如有任何學生個人資料,不要在輸出中重複。

學生作文(已去識別化):
[貼上]

範本二:英文寫作回饋

英文科老師批改英文寫作時,提示應該用英文寫——因為回饋本身是英文,而且 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 3, a 250-word argumentative paragraph. Learning focus is topic sentence, supporting detail and a concluding sentence. Students are Chinese first language; the most common problems are tense consistency and run-on sentences.
Marking codes: T tense, SV subject-verb agreement, ART article, WW wrong word, RO run-on sentence, ^ missing word, ORG organisation.
Output format: three parts — (1) the student's text reproduced exactly as written, with codes inserted in square brackets at the point of each error and nothing else changed; (2) a table of error counts by code, most frequent first, with the two the student should prioritise; (3) three sentences of feedback addressed to the student, naming one strength with a quotation, one priority to fix, and one concrete next step.
Constraints: never rewrite the student's sentences or supply a corrected version — insert codes only, so the student does the correction; do not change the student's spelling or punctuation in part 1; any marks or bands you suggest are provisional and must be labelled as requiring teacher review; do not reproduce the student's name, class or student number.

Student writing (de-identified):
[paste]

範本三:數學步驟診斷

你是香港中學數學科教師的評卷助手,你的輸出是給教師覆核的初評。
任務:診斷一名學生的解題步驟,找出他由哪一步開始出錯,並推斷背後的迷思概念。
脈絡:中二,單元「一元一次方程的應用」。標準解法為五步:設未知數、列關係、列方程、求解、檢驗。
輸出格式:三部分——(一)表格三欄,逐步比對學生的步驟與標準解法,標明正確 / 有誤 / 缺漏;(二)一句話指出第一個出錯的步驟,以及你推斷的迷思概念;(三)兩條同類型但數字不同的練習題,用來檢驗這個迷思是否已澄清,附答案。
限制:不要代學生重寫完整解法,只可指出出錯的步驟與方向;不要假設學生沒有寫出來的步驟,若有缺漏請標示為缺漏並註明「待教師與學生確認」;如學生的寫法雖然非標準但在數學上正確,必須指出那是可接受的另一解法,不要判錯;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]

範本四:全班錯誤模式匯總

這一條的教學價值最高,因為它直接決定下一課先教甚麼。

你是香港中學[科目]科教師的數據分析助手,你的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,找出共同的錯誤模式。
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的錯誤類型統計,學生已用編號代替姓名。
輸出格式:四部分——(一)表格,每個學習重點一行,列出全班掌握度與最常見的兩種錯誤;(二)三點教學建議,每點指明下一課應該先處理哪一個學習重點及理由;(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,不要假設我沒有提供的資料;不要點名個別學生,一律用編號;如某個學習重點只有一題,必須註明結論的可靠度有限;不要建議需要額外課時的方案。

資料:
[貼上統計]

常見錯誤

  • 不給準則就要分數。 沒有準則,模型每次的鬆緊都不同,而且與校本標準無關。準則就是評卷提示的地基。
  • 讓 AI 交出改寫版。 學生會照抄,回饋就失去意義。每一條涉及學生作品的提示,都要有「只給建議,不要代學生重寫」。
  • 把初評當終評。 AI 的分數是初評。教師必須抽樣全批對照,並保留一鍵修改。發放出去的分數,責任在教師。
  • 貼上未去識別化的檔案。 這是最容易犯也最嚴重的一項。批改之前先刪去姓名與班別,或在有守門的平台上處理。

進階變化

  • 換科目:常識與科學科的實驗報告可要求「按探究能力的四個環節逐項回饋:提出問題、設計、數據、結論」;視覺藝術科的評賞文字可要求「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」。
  • 換年級:小學的評語要短、要用第二人稱、要有一個可以今天就做的動作。中學可以加入等級與準則對照,讓學生自己看得懂為甚麼是這一級。
  • SEN 調適:對書寫困難的學生,回饋應集中在內容與思路,並在提示中明確要求「不要以錯別字數量作為主要判斷,將標點與錯字另列一段」。
  • 回饋的語氣校準:用 第 3 課 的示例法,貼三段你自己寫過的評語,模型的語氣就會貼近你的習慣,而不是官腔。

評卷之後,學生拿着回饋卻不知道怎樣改進,這時需要的是一個只給提示、不給答案的導師。見 第 10 課:鷲架式導師提示

本課重點

  • AI 產出的是給教師覆核的初評與回饋,不是可以直接發放的分數,這一點必須寫進提示,也必須向學生與家長說清楚。
  • 每條涉及學生作品的提示都要有一句「只給建議,不要代學生重寫」,否則學生收到的是一篇更好的範文,而不是可以自己改進的線索。
  • 切勿把學生姓名、班別、學號或可辨認的個人資料貼進通用聊天工具,評卷前先去識別化。
  • 全班錯誤模式匯總的教學價值高於逐份評語,因為它直接決定下一課先教甚麼。

常見問題

不可以。AI 的角色是初評與具體回饋,教師保留校正、抽樣與決策。可行的做法是每次抽一成由教師全批,對照 AI 結果,再決定是否接受其餘的初評。任何發放給學生或家長的分數,責任在教師。

因為學生會直接抄用那一版。回饋的目的是讓學生知道自己下一步可以做甚麼;一旦模型交出改好的段落,學習的那一步就被拿走了。正確的做法是指出問題並給方向,例如「這裏可以加一個動作來表達感受」。

在有守門、有稽核、有資料擁有權的校本平台上可以。在通用聊天工具上不可以,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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