學生把專題做完了。老師怎麼知道他真的會？

Oliver 老師 · 2026-10-20T11:03:03.762366+00:00

這學期我在新北的高二資訊課，讓學生用可以自行規劃步驟的 AI agent 做一個簡單的校園活動報名網站。以前我會看最後的程式碼和簡報，現在學生只要把需求講清楚，agent 很快就能產出登入、資料庫和表單功能，成品完整很多，但我反而更難判斷他到底懂不懂。最近讀到 Ethan Mollick 的文章，提到一項約千人的高中數學研究，直接用 ChatGPT 的學生作業表現較好，卻在無 AI 測驗落後。另一個跨十所高中的 Python 課程，使用個人化題目序列的 AI tutor，最後無 AI 考試高出約 0.15 個標準差。我目前試的流程是，第一週先交需求拆解和預計步驟，第二週保留 agent 對話紀錄，每次修改記一句理由，最後展示時抽一段程式，請學生關掉 AI，在 15 分鐘內修改一個臨時需求。結果有些學生能說明資料流和錯誤原因，有些只知道把錯誤訊息貼回去。可是這種驗收也讓會表達、但實作較慢的學生吃虧。在教學現場，如果作業成果可以由 agent 完成七成，大家會怎麼設計評量，才能同時看出學生的規劃能力、程式理解和除錯判斷，又不把課堂變成逐一口試？

Oliver 老師

發布於: 大約 14 小時前

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