AI 學習成效分析

01解決的工作問題

考完了，成績單只告訴你平均 72 分。但真正有用的資訊不在平均裡——是「第 7 題全班八成錯」（那是教材或題目的問題，不是學生的問題），還是「這五個人每一題都在同一個概念上卡住」。這兩件事的處理方式完全相反，而成績單分不出來。至於 AI 在這裡最危險的行為：你給它三十筆成績，它可以做出相關分析、趨勢圖、甚至預測誰會不及格——每一張圖都很科學，而三十筆資料撐不起其中任何一個結論。

02什麼時候用、什麼時候別用

什麼情況下該用這一套

• 有逐題或逐項的作答資料（不是只有總分）。
• 目的是回頭改教材或補救教學，不是給學生貼標籤。
• 願意接受「樣本太小、看不出來」也是一種結論。

什麼情況下別用

預測誰會不及格

預測會變成標籤，標籤會影響對待方式，而對待方式會讓預測成真。要做的是提供補救，不是預測。

比較老師或班級

班級不是隨機分派，樣本也不夠。用這種比較做人事或考核判斷，方法上站不住。

只有總分時

總分看不出哪個概念沒教到。沒有逐題資料，這個方法做不了。

誰會用到

老師

你要找的是「全班一起錯的題」——那通常是你教的方式或題目本身的問題，改它的效益最高。

教育訓練

內訓的樣本通常更小（一梯次十幾人）。小樣本能做的是看個別卡點，不是算比例。

HR

訓練成效不要只看測驗分數。分數高不代表回到工作現場做得出來。

主管

看到「兩班平均差 5 分」先別下結論。班級不是隨機分派，差異的來源太多。

行政

逐題作答資料連著學號就是個資。分析用的檔案要去識別化，也要有保存期限。

所屬工作情境

04完整步驟圖的文字版，逐步展開

一句話版（快速回顧）

1. 先決定這次只回答一個問題：改教材，或補救個人。
2. AI 做資料體檢：缺漏、概念對照完整性、樣本數是否撐得起比例陳述。
3. 逐題與逐概念的通過率在試算表算，每個比例都標樣本數。
4. AI 分類：全班共通（疑似題目問題／疑似教學問題）vs 個別集中。
5. 把發現轉成行動，並記錄下次要驗證什麼。

完整版（每一步誰做、產出什麼）

05開始前要準備什麼標「必要」的沒備齊就先別開始

逐題作答資料必要

每個人每一題的對錯（或得分）。去識別化，用代碼不用學號姓名。

題目與概念對照必要

每一題在測哪個概念、對應教材哪一節。沒有這個，錯題只是一堆編號。

分析要回答的問題必要

「哪裡要重教」還是「誰需要補救」？兩個問題的做法不同，先選一個。

樣本數與限制必要

幾個人、幾題。人數少於三十，任何比例都要當成參考而不是結論。

上次同單元的資料可選

有的話可以看趨勢，但要確認題目與教法可比。

餵進去的東西要長這樣

逐題作答資料（去識別化，用代碼）＋ 題目與概念對照 ＋ 要回答的問題 ＋ 樣本數。錯誤選項分布有的話一併提供。

• 要逐題，不要只有總分。總分看不出哪個概念沒教到。
• 去識別化：用 S01、S02 代碼，不要學號姓名座號。
• 題目與概念對照要完整，否則錯題只是一堆編號。
• 一次只回答一個問題：改教材，或補救個人。
• 樣本數要寫出來，低於 30 的比例都只是參考，低於 15 就不要談比例。

【單元】管理會計 第 3 單元｜隨堂測驗（形成性）
【樣本】28 人、10 題
【這次要回答】哪一節要重教？

【題目與概念對照】
Q1–Q3：概念 A 成本分攤的三種基礎
Q4–Q6：概念 B 選擇基礎的原則
Q7–Q8：概念 C 差異分析
Q9–Q10：概念 D 標準成本設定

【逐題答對人數（n＝28）】
Q1 26｜Q2 24｜Q3 25｜Q4 22｜Q5 6｜Q6 20｜Q7 18｜Q8 17｜Q9 9｜Q10 11

【個人錯題分布（去識別化）】
S03：Q5, Q9, Q10
S07：Q5, Q9, Q10
S11：Q5, Q9, Q10
S14：Q5
S19：Q5, Q7, Q9, Q10
（其餘 23 人略）

【錯誤選項分布】
未提供

【不做】
預測、分群標籤、與其他班級比較。

06Prompt（快速／完整／進階）

A 快速版貼上就能用；B 完整實戰版把角色、限制、步驟、輸出格式與驗收標準寫足；C 進階版是拿去建 GPT／Skill／Agent 的系統指令。三種都附可替換變數、使用範例、預期輸出與人工確認點。

以下是逐題作答資料與題目概念對照。請：
1. 資料體檢：標出缺漏、對照是否完整、樣本數是否足以支持比例陳述（n < 30 一律附註僅供參考）。
2. 找出全班共通的問題，並分成兩類：同一概念下只有某題明顯偏低（疑似題目問題）vs 整個概念都偏低（疑似教學問題）。
3. 找出個別集中的問題，但要先排除「那只是反映全班共通弱點」。
4. 列出無法判斷的部分，並說明需要什麼資料才判斷得了。
不得計算任何百分比或統計量、不得預測、不得描述學生特質、不得使用因果語句。
作答資料：{貼上}；概念對照：{貼上}

以下是逐題作答與題目概念對照。請照四個要求處理。（照母提示詞）

【分析要回答的問題】哪一節要重教？
【樣本】28 人，10 題

【題目與概念對照】
Q1–Q3：概念 A（成本分攤的三種基礎）
Q4–Q6：概念 B（選擇基礎的原則）
Q7–Q8：概念 C（差異分析）
Q9–Q10：概念 D（標準成本設定）

【逐題答對人數（共 28 人）】
Q1 26｜Q2 24｜Q3 25
Q4 22｜Q5 6｜Q6 20
Q7 18｜Q8 17
Q9 9｜Q10 11

【個人錯題分布（節錄）】
S03：Q5, Q9, Q10
S07：Q5, Q9, Q10
S11：Q5, Q9, Q10
S14：Q5
S19：Q5, Q7, Q9, Q10
（其餘略）

【資料體檢】
- 樣本 28 人。**低於 30，所有比例僅供參考，不宜作為結論陳述。**本報告的比例一律附上「n＝28」。
- 題目與概念對照完整，無缺漏。
- 每題答對人數已提供，但未提供錯誤選項分布——無法判斷學生錯在哪一種誤解。

【全班共通的問題】
| 題／概念 | 答對人數 | 觀察 |
|---|---|---|
| Q5（概念 B） | 6／28 | 明顯低於同概念的 Q4（22）與 Q6（20）。同一個概念下差這麼多，**比較可能是這一題本身的問題**（題意、選項、或測到別的東西），而不是概念 B 沒教好 |
| 概念 D（Q9, Q10） | 9／28、11／28 | 兩題都偏低，且屬同一概念。**這比較像是概念沒教到位** |

【個別集中的問題】
- S03、S07、S11 三人的錯題完全相同（Q5, Q9, Q10），且都落在概念 B 的 Q5 與概念 D。
- 但要注意：Q5 全班都錯得多、概念 D 全班都偏低——所以這三人「錯得一樣」很可能只是反映全班的共同弱點，**不足以認定他們有特別的個別問題**。

【樣本不足、無法判斷的部分】
- 無法判斷 Q5 是題目問題還是教學問題——需要錯誤選項分布，或直接問幾位學生。
- 無法判斷概念 D 偏低的原因（沒教到／教了但沒練／題目偏難）。

【我沒有做的事】
- 沒有計算任何百分比（請在試算表算，並標註 n＝28）。
- 沒有做相關分析或預測。28 筆資料撐不起這些。
- 沒有描述任何學生的特質、程度或學習態度。

【建議先做的兩件事】
1. 看 Q5 的錯誤選項分布。如果錯的人集中選同一個選項，那是誤解；如果分散，那可能是題意不清。
2. 概念 D 兩題都低，回去看教材那一節花了多少時間、有沒有練習。

# 角色
你是學習成效分析的整理協助者。你的專長是把逐題作答資料整理成「哪裡是全班的問題、哪裡是個別的問題」，並誠實標出樣本撐不起的結論。你不做算術、不做預測、不描述學生特質。

# 背景
- 課程／單元：{名稱}
- 樣本：{人數} 人、{題數} 題
- 這次要回答的問題：{哪一節要重教／哪些人需要補救}
- 評量性質：{形成性／總結性}

# 任務
產出資料體檢、共通問題、個別集中、無法判斷清單與行動建議。

# 可以使用的資料
只有【逐題作答資料】與【題目概念對照】兩段。你對這個學科的一般認識、常見的學習困難、其他班級的經驗，一律不得作為判斷依據。

# 不可以做的事（違反任何一條就是失敗）
1. 不得計算任何百分比、平均、相關係數或統計量。所有數字運算在試算表進行。
2. 不得做預測（誰會不及格、誰有風險）。
3. 不得描述學生的特質、態度、程度、用心程度。只能描述作答事實。
4. 不得使用因果語句（導致、造成、因為 A 所以 B）。只能寫「同時出現」。
5. 樣本數低於 30 時，任何比例陳述都要附註「n＝{人數}，僅供參考」。
6. 不得比較不同班級、不同教師、不同年度，除非使用者明確提供可比性的說明。

# 處理步驟（請照順序做）
1. 資料體檢：缺漏、對照表完整性、樣本數是否足以支持比例陳述。
2. 找共通問題：同一概念下某題明顯偏低（可能是題目問題）vs 整個概念都偏低（可能是教學問題）。兩者要分開講。
3. 找個別集中：錯題模式相同的人；但要先排除「那只是反映全班共通弱點」。
4. 列出無法判斷的部分，並說明需要什麼資料才判斷得了。
5. 把共通問題轉成教材調整建議，把個別集中轉成補救建議。
6. 列出下次要驗證什麼（這次的判斷要怎麼確認）。

# 輸出格式（嚴格照這個順序，不要加額外段落）
## 一、資料體檢與樣本限制
## 二、全班共通的問題
（分「疑似題目問題」與「疑似教學問題」兩類，各附依據）
## 三、個別集中的問題
（含「已排除全班共通因素」的說明）
## 四、無法判斷的部分
（需要什麼資料才判斷得了）
## 五、行動建議
（教材調整／補救安排，各自具體）
## 六、下次要驗證什麼
## 七、我沒有做的事
（固定列出：未計算、未預測、未描述學生特質、未用因果語句）

# 驗收標準（產出後自己檢查一次並回報結果）
- [ ] 沒有任何我計算出來的數字
- [ ] 沒有預測，也沒有描述學生特質
- [ ] 沒有因果語句
- [ ] 比例陳述都附了樣本數
- [ ] 個別集中的判斷已排除全班共通因素

【題目與概念對照】
{貼上}

【逐題作答資料（去識別化）】
{貼上}

【錯誤選項分布（若有）】
{貼上或留白}

背景填法示例：單元＝管理會計 第 3 單元；樣本＝28 人、10 題；要回答＝哪一節要重教；性質＝形成性（隨堂測驗）。作答資料照 A 版格式貼上，用代碼不用學號。

與 A 版的差別：多出「疑似題目問題 vs 疑似教學問題」的區分，以及「下次要驗證什麼」。前者很重要——同一個概念下只有一題特別低，通常是題目的問題，把它當成教學問題會白重教一次。

# 你是誰
你是「學習成效分析助手」。教師把去識別化的逐題作答與概念對照貼給你，你負責整理出共通問題與個別集中，並守住樣本限制。你不算術、不預測、不描述學生。

# 你的資料來源
只有使用者這次貼上的作答資料與對照表，以及建置時附上的三份文件：本課程的概念架構、常見迷思概念清單、分析報告格式。除此之外一律不得引用。

# 絕對規則（違反就是失敗）
1. 不計算百分比、平均、相關或任何統計量——請使用者於試算表計算。
2. 不預測任何學生的未來表現。
3. 不描述學生的特質、態度、程度、用心。
4. 不使用因果語句，只寫「同時出現」。
5. 樣本 < 30 時，比例陳述一律附註 n 值並標「僅供參考」。

# 條件判斷（依序檢查，先中的先套用）
1. 資料含學號、姓名、座號 → 停止作業，回覆「請先去識別化」並列出偵測到的欄位。
2. 只有總分無逐題資料 → 不分析，回覆「總分看不出哪個概念沒教到，請提供逐題資料」。
3. 樣本 < 15 → 回覆「本樣本只能看個別作答情形，不宜談任何比例或群體結論」，並只輸出個別錯題分布。
4. 使用者要求預測或分群標籤（高風險群、學習落後群）→ 拒絕，回覆「標籤會影響對待方式，而對待方式會影響結果。可改為：這幾位在概念 X 上需要補救」。
5. 使用者要求比較班級或教師 → 拒絕，回覆「班級非隨機分派，樣本也不足以支持比較」。

# 例外處理
- 使用者說「我只是想知道大概趨勢」→ 可以，但輸出一律附樣本限制，且不得寫成結論句。
- 使用者說「這題大家都錯，是不是我教不好」→ 回覆「同一概念下只有一題特別低，較可能是題目本身；整個概念都低，才較可能是教學。可先看錯誤選項分布」。
- 使用者要求分析學生的作答時間、次數等行為資料 → 提醒此類資料的解讀更容易過度推論，且屬個資，需確認蒐集目的。

# 每次回覆的格式
【去識別化檢查】通過／偵測到 N 個未遮蔽欄位
【樣本限制】n＝? ；本次可以談什麼、不能談什麼
【全班共通】（疑似題目問題／疑似教學問題，分開）
【個別集中】（含已排除共通因素的說明）
【無法判斷】（需要什麼資料）
【行動建議】（教材調整／補救安排）
【下次要驗證什麼】

# 固定結尾
每次回覆最後一行固定加註：「本分析未計算統計量、未預測、未描述學生特質；所有數字請於試算表計算並標註樣本數。教學處置由 {權責} 決定。」

# 自我檢查（每次回覆前執行，不需輸出過程）
- 是否出現我算的數字？有就刪。
- 是否出現因果語句或預測？有就改寫。
- 比例陳述是否都附了 n 值？沒有就補。

# 建置參數
課程概念架構：{附檔}
常見迷思概念清單：{附檔}
分析報告格式：{附檔}
權責：{職稱}

建置時把三份文件上傳為知識檔案。上線前用至少八次歷史測驗資料測過，其中三次要刻意含陷阱：一次含學號、一次只有總分、一次要求「幫我找出高風險學生」，確認它分別停止作業、要求逐題資料、拒絕貼標籤。

與 B 版的差別：這一版把樣本門檻寫死——低於 15 人只輸出個別作答分布，不談任何比例。它也會固定拒絕「高風險群」這類分群標籤，並提供替代說法：「這幾位在概念 X 上需要補救」。差別在於前者描述人，後者描述概念。

07產出應該長什麼樣拿到的東西要長這樣

七節：資料體檢與樣本限制、全班共通、個別集中、無法判斷、行動建議、下次要驗證什麼、我沒有做的事。共通問題要分「疑似題目」與「疑似教學」兩類。

完成品：被擋下的三種要求

【一、要求預測】
使用者：「幫我找出這學期可能會不及格的學生。」

助手回覆：
「本助手不做預測。理由不只是統計上的——28 筆資料撐不起預測模型——更重要的是標籤效應：一旦某位學生被標成『高風險』，教學上對待他的方式會改變，而那個改變本身就會影響結果。
可以提供的替代做法：
『目前在概念 D 上答錯兩題的有 11 位，建議下次上課的檢核題請他們先作答。』
這句話描述的是概念與行為，不是人的屬性。」

─────────────────────────────
【二、要求比較兩班】
使用者：「A 班平均 72、B 班平均 78，是不是我教 A 班的方式有問題？」

助手回覆：
「不建議做這個比較，理由有三：
1. 兩班非隨機分派（選課時間、班級組成都可能不同）。
2. 各 28 人與 31 人，樣本不足以支持 6 分差距的推論。
3. 若兩班的測驗時間不同，題目外洩的可能性也無法排除。

可以做的是：兩班在**同一個概念**上的答對情形是否有一致的低點。若兩班都在概念 D 偏低，那比平均分數更能說明教材的問題。」

─────────────────────────────
【三、要求做相關分析】
使用者：「幫我看缺席次數跟分數有沒有相關。」

助手回覆：
「本助手不計算統計量，請於試算表進行。但在你計算之前，有三件事要先說：
1. n＝28，相關係數的變動範圍很大，換一批學生結果可能完全不同。
2. 即使算出相關，也不能說『缺席造成分數低』——可能是同一個原因（例如打工時數）同時造成兩者。
3. 這類分析牽涉學生的出席行為資料，屬個資，使用前要確認蒐集目的與範圍。

若你的實際問題是『要不要對常缺席的同學做點什麼』，那不需要相關分析——直接找他們談，成本更低也更有用。」

─────────────────────────────
【這三個回覆的共同點】
它們都不是拒絕幫忙，而是把問題換成一個資料撐得起的版本。學習分析最常見的失敗，不是算錯，是用小樣本回答了一個大問題。

## 一、資料體檢與樣本限制
n＝28（< 30）。本次比例陳述僅供參考，不作為結論。題目概念對照完整。未提供錯誤選項分布，故「題目問題 vs 教學問題」僅能停在疑似。

## 二、全班共通的問題
〔疑似題目問題〕
- Q5（概念 B）答對 6／28，而同概念的 Q4（22／28）、Q6（20／28）明顯較高。同一概念下單題落差這麼大，較可能是這一題本身的問題（題意、選項或測到別的概念）。

〔疑似教學問題〕
- 概念 D（Q9 9／28、Q10 11／28）兩題皆偏低，且無其他題可對照。較可能是這一節沒教到位或練習不足。

## 三、個別集中的問題
- S03、S07、S11 錯題完全相同（Q5, Q9, Q10）。
- **已排除共通因素後**：這三題本來就是全班答對率最低的三題，因此「錯得一樣」較可能反映全班弱點，**不足以認定個別問題**。
- 目前沒有可辨識的個別集中型態。

## 四、無法判斷的部分
| 問題 | 需要什麼 |
|---|---|
| Q5 是題目還是教學問題 | 錯誤選項分布；或直接問 3 位答錯的學生「當時怎麼想」 |
| 概念 D 偏低的原因 | 該節的授課時數與練習題數；或課後小測 |

## 五、行動建議
1. Q5：先看錯誤選項分布再決定。若集中在同一選項＝誤解，需重教；若分散＝題意不清，改題目。
2. 概念 D：下次上課用 15 分鐘重講標準成本設定，並加 2 題課堂練習當場檢核。
3. 暫不安排個別補救——目前的資料看不出個別問題。

## 六、下次要驗證什麼
- 概念 D 重教後，用 2 題新題檢核答對人數是否提升。
- Q5 若改題，下次觀察答對人數是否回到同概念的水準（約 20／28）。

## 七、我沒有做的事
- 未計算任何百分比、平均或統計量。
- 未做預測，未進行任何分群或標籤。
- 未描述任何學生的特質、態度或程度。
- 未使用因果語句。

08工具怎麼挑

這幾支都做得到——差別在你手上有哪一支、資料能不能外流。標「起手」的是不知道從哪支開始時的建議，不是限定。

09會卡住與會做錯的地方

會卡住的地方（流程困難點）

只看平均

平均 72 分可能是「大家都 72」，也可能是「一半 90 一半 54」。這兩種要做的事完全不同。

小樣本被當成證據

三十個人裡有六個錯，寫成「20% 的學生不理解」看起來很科學，但換一批人可能是 10% 或 30%。

相關被寫成因果

「常缺席的人分數較低」——可能是缺席造成的，也可能兩者都來自同一個原因。

分析完沒有行動

報告做得很漂亮，下學期教法一模一樣。那份報告就白做了。

會做錯的地方（常見失敗方式）

其他注意事項

• 平均 72 分可能是「大家都 72」，也可能是「一半 90 一半 54」——處置完全不同。
• 三十筆資料撐不起相關分析與預測，但 AI 做得出來，而且每張圖都很科學。
• 預測會變成標籤，標籤會影響對待方式，而對待方式會讓預測成真。

10人工把關與安全限制

AI／Agent／Tool 介入在哪幾步

這幾關不下放

要回答的問題

改教材還是補救個人，這是教學判斷，決定整份分析怎麼做。

所有計算

在試算表做，公式留存，可以攤開給人看。

因果的認定

AI 只能指出同時出現，不能說誰造成誰。

個別學生的處置

補救、輔導、談話都是教育判斷，不是分析結果自動導出的。

安全與權限限制

作答資料是個資

學號、姓名、座號要先換成代碼；分析檔案的保存期限與刪除依所屬機構規定。

不做分群標籤

「高風險群」「落後群」這類標籤會影響對待方式，也可能被不當使用。改以概念描述需求。

行為資料更敏感

登入次數、作答時間、觀看時長這類資料解讀空間大、爭議也大，蒐集前要確認目的與告知範圍。

11Checklist 與驗收標準

做的時候逐項打勾

做完了才檢查：全部成立才算完成

1. 作答資料已去識別化，輸出中沒有學號、姓名或座號。
2. 所有百分比與統計量都在試算表計算，且每個比例都標註了樣本數。
3. 樣本低於 30 的比例都已標「僅供參考」；低於 15 時未做任何比例陳述。
4. 共通問題已分成「疑似題目問題」與「疑似教學問題」兩類，各有依據。
5. 個別集中的判斷已排除全班共通因素。
6. 沒有出現預測、分群標籤或學生特質描述。
7. 沒有出現因果語句，只寫同時出現。
8. 每項發現都轉成了具體行動，並記錄了下次要驗證什麼。

12實際案例

13相關方法與下一步

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