
什麼提示詞能把三項觀察變成一則成績單評語?
提示詞由年級段、科目、三項觀察、語氣和長度組成,不放學生姓名。我們在2026年9月27日跑的就是以下這段文字:「你正在協助老師起草成績單評語。只使用下方的筆記;不要編造我沒列出的成就、成績或行為。年級段:四年級。科目:數學。觀察:1. 能正確解出多步驟應用題。2. 書面說明寫得太趕,常常省略步驟。3. 會幫同桌同學,但不直接給答案。語氣:溫暖直接,寫給家長看。請寫三則不同的評語,每則50至70字。稱呼學生時一律用『您的孩子』,不要用姓名。每則評語要說明一項有證據的優點、一個待加強的地方,以及一件在家可以練習的具體事情。請標上1到3的編號。不要標題,不要項目符號。」
三個模型透過 OpenRouter 收到同一個提示詞,各一輪、使用預設設定。九則評語全都用「您的孩子」,都在字數上限內,也沒有編造筆記裡沒有的內容。
| 模型(2026年9月27日) | 回應時間 | 三則評語的費用 | 每則字數 | 花費的推理 token |
|---|---|---|---|---|
| GPT-5.6 Luna | 4.6 秒 | $0.0008 | 60, 61, 57 | 386 |
| Claude Sonnet 5 | 7.4 秒 | $0.0061 | 60, 60, 59 | 258 |
| Gemini 3.7 Flash | 12.3 秒 | $0.0080 | 56, 56, 60 | 1,898 |
以下是各模型的第1則評語,未經修改。GPT-5.6 Luna:「您的孩子展現出很強的數學思考能力,能正確解出多步驟應用題,也會體貼地幫助同桌同學,卻不直接給答案。下一步是放慢書面說明的速度,把每個步驟清楚寫出來。在家時,請讓孩子解一題多步驟題目,並寫出完整說明,包括用了哪種運算以及如何檢查答案。」
Claude Sonnet 5:「您的孩子能正確解出多步驟應用題,展現出很好的數感與解題能力。不過,書面說明常常寫得匆忙,中間會省略步驟。在家時,請鼓勵孩子放慢速度,把思考的每個步驟寫出來,即使最後答案已經正確也一樣,這樣才能為之後更複雜的功課養成更好的習慣。」
Gemini 3.7 Flash:「您的孩子數學能力很強,能準確解出多步驟應用題。不過,孩子寫說明時容易趕,常常省略必要的步驟。在家時,您可以請孩子在進入下一題之前,練習把每個計算步驟清楚寫出來,並說明自己的想法,以此支持孩子的學習。」
每一則需要的修改都一樣:把「展現」改成「有」,刪掉第二個「不過」,再補上筆記裡沒有的那個細節,那是只有你才知道的事。表格裡 Gemini 的費用特別高,因為它在寫出172字之前先花了1,898個 token 思考;以全班30人計算,同樣的作業依2026年9月 OpenRouter 的費率,GPT-5.6 Luna 約 $0.02,Claude Sonnet 5 約 $0.18,Gemini 3.7 Flash 約 $0.24。
AI 成績單提示詞可以放學生姓名嗎?
不行。從「四年級、三項觀察」起草的評語不屬於任何人;同樣的文字一旦加上姓名、學號或診斷,就帶有 34 CFR 99.3 所列、來自教育紀錄的個人可識別資訊,而在學校之外分享這些資訊,正是 FERPA 管轄的問題。美國 FERPA 法規(34 CFR 99.3)列出的個人可識別資訊,從「學生姓名;學生父母或其他家庭成員的姓名」開始,一路延伸到學號、生物特徵紀錄和出生日期。在該頁的同意例外中,能涵蓋 AI 供應商的是「機構已將機構服務或職能外包給」、且受學校直接控制的一方,也就是你的學區與核可工具簽的合約,而不是你跟一般消費者聊天機器人之間根本沒有的合約。
英國的指引更直接。教育部的教育中的生成式 AI頁面(2025年8月12日更新)寫道「建議不要在生成式 AI 工具中使用個人資料」,並警告許多免費工具會用輸入內容來訓練模型。這句警告對消費版 ChatGPT 是字面成立的:截至2026年9月,OpenAI 的說明中心表示 Business、Enterprise、Edu 和 API 流量預設不用於訓練,而 Free、Plus 或 Pro 使用者必須在資料控制中關閉「Improve the model for everyone」,才能得到同樣的待遇。
我們在2026年9月27日讀完了九個工具頁面。Varsity Tutors 和 Knowt 把學生姓名標為必填欄位,Monsha 接受含姓名與代名詞的 CSV 或 Excel 班級名單,ReportCards.ai 則從 Google Classroom 匯入學生。九個頁面的文字中沒有一個提到 FERPA;有幾個連到隱私權政策,而 MagicSchool 和 Khanmigo 販售學區合約,這類合約會讓它們落在學校官員例外之內。你的學校是否簽過,要問學區裡負責學生資料的人,答案是有紀錄可查的,所以貼上之前先問。在那之前,可行的規則就是哪些內容絕對不要貼進 AI 聊天裡寫的那一條:提示詞放觀察,成績單放姓名,事後再把兩者合在一起。
老師可以用 AI 寫成績單評語嗎?
可以,前提是學區允許該工具,而且政策的走向是有條件地允許,而不是禁止。紐澤西州的 Kearny Schools 在2026年8月31日告訴 NBC New York,教師可以使用三個 LLM 平台來製作學習單、小考和成績單評語;學監 Flora Encarnacao 稱它是一個工具,並表示它不會取代教師自己的回饋,也不會取代與學生的關係。
工會已經把條件寫出來了。美國全國教育協會(NEA)的 AI 學校董事會政策範本(日期為2025年6月23日)指出,學區「必須告知教育工作者、家長和學生使用了哪些 AI 工具以及如何使用」,其2024年的政策聲明則要求教育工作者與學生始終是工具所觸及的每項決定的核心。安大略省小學教師聯盟(ETFO)2024年11月15日給會員的建議是「只使用經核可的數位工具與資源」,並在向 AI 工具輸入任何內容時留意隱私。安大略省在這裡很重要,因為「ai report card comment generator ontario」本身就是一個自動完成建議;該省的學習技能評語是出了名的苦差事。
揭露的問題比這些政策更早出現。在華盛頓特區的 Georgetown Day School,學生報紙在2023年3月報導,老師曾用 ChatGPT 寫第一學期的評語;一位老師說這個工具幫忙處理了超過50則評語的工作量,一位高三生則稱之為「詭異,而且有點背叛信任」。那篇報導中家長的反對點不在工具本身,而在於每個孩子只花五到十分鐘的關注就被省掉了。由你自己的三項觀察建構、並由你修改的評語,回應了這個反對意見;只憑年級和姓名產生的評語則沒有。
使用規模現在已有量測。Gallup 對2,232位美國公立學校教師所做的調查於2025年3月18日至4月11日進行,並在2025年6月發表,發現有60%的教師當年在工作中使用過 AI,32%每週至少使用一次,每週使用者每週節省5.9小時,Gallup 稱之為「相當於每學年六週」。所以決策規則是:看看你的學區有沒有指定核可的工具(有就用),沒核可的工具裡不要放姓名和成績,家長問起時,就說你是根據自己的筆記用 AI 起草、並修改了每一行。最後那句話只有在你真的這樣做時才成立。
19則成績單評語範例,AI 起草並經人工修改
上面實測中展示的三則評語,加上下面的十六則,共19則。這十六則是我們在2026年9月27日用 GPT-5.6 Luna 以同樣的提示詞結構起草的(四個年級段、四種情況、40至55字、[Name] 佔位符、以「他們」作為代名詞),然後逐則修改:「勤奮地」、「富有想像力」和「展現」都刪掉了,拼寫改成美式,每則結尾都改成家長本週能做的一件事。請在成績簿裡把佔位符換成姓名,絕對不要在聊天中換。
| 年級段 | 情況 | 評語(2026年9月27日用 GPT-5.6 Luna 起草,已修改) |
|---|---|---|
| K-2 | 全面表現優異 | [Name] 每堂課都帶著好奇心、準備好上課。他們第一次就能照指示做,分享的想法能推動小組前進,也能自己完成任務。下一步是更詳細地解釋自己的想法。在家時,請他們用完整的句子描述自己如何解決一個問題。 |
| K-2 | 表現優異但有一項明顯落差 | [Name] 正在養成很好的閱讀習慣:他們認得熟悉的字,能複述主要事件,也會帶著真正的興趣選書。數字組合還不穩,而且很難說明數學策略。在家時,玩短短的數數遊戲,並請他們用兩種方式解一題簡單的加法。 |
| K-2 | 很努力但技能落後 | [Name] 遇到困難的任務仍會堅持嘗試,這是這個年紀最重要的習慣。字母書寫還在發展中,所以他們的想法有時很難辨讀。在家時,每天放鬆地練習五分鐘印刷體,注意起筆位置和間距,會有幫助。 |
| K-2 | 行為是主要關切 | [Name] 在動手活動中展現出真正的創意,一旦安定下來就能有好的貢獻。他們正在練習傾聽、等待輪流,以及不需提醒就能遵循指示。在家時,可以練習一個流程:聽、把指示複述一遍、完成一個步驟,再選下一個活動。 |
| 3-5 | 全面表現優異 | [Name] 很快就能理解新教材,也善用上課時間。他們會用細節支持想法,能準確運用策略,與同伴合作時也很有禮貌。下一步是在交作業前自己修改作品。在家時,請他們重讀一份作業,找出一處能讓內容更清楚的修改。 |
| 3-5 | 表現優異但有一項明顯落差 | [Name] 寫作清楚,段落有組織,例子也切題。乘法和除法的基本算式還不能自動回答,這讓他們在多步驟題目上變慢。在家時,每天花幾分鐘用卡片或遊戲練習算式,然後問他們一個算式如何幫助解決相關的題目。 |
| 3-5 | 很努力但技能落後 | [Name] 學習認真,也能接受回饋,尤其是在有挑戰性的作業上。閱讀流暢度還在發展中,所以較長的文章需要多花時間。在家時,每天朗讀十分鐘、重讀一小段短文並討論它的意思,是最有用的練習。 |
| 3-5 | 行為是主要關切 | [Name] 有很好的想法,專心時也能有好的貢獻。他們正在練習持續投入一項活動、負責任地使用教材,以及讓別人不受打擾地工作。在家時,設定一個短短的作業計時器、清除干擾物,結束後問他們哪一個選擇幫助他們專心。 |
| 6-8 | 全面表現優異 | [Name] 理解課程內容,並能周到地應用。他們在討論中使用證據,作業整理得井然有序,也會根據回饋行動。下一步是考慮問題的不只一面。在家時,請他們用一個例子解釋某個議題,然後再為相反的觀點辯護。 |
| 6-8 | 表現優異但有一項明顯落差 | [Name] 在自然科學上推理得很好,會用觀察和證據解釋發生了什麼事以及為什麼。落差在於條理:缺少用具和遲交的作業讓他們這學期失分。在家時,每週的規劃流程,列出任務、用具和合理的完成時間,就能解決大部分問題。 |
| 6-8 | 很努力但技能落後 | [Name] 持續努力,不確定時會求助,這正是應有的做法。書面分析還在發展中;說明需要更有力的證據,以及與主旨更清楚的連結。在家時,請他們寫一段文字,依序是主張、證據、說明和一句連結句。 |
| 6-8 | 行為是主要關切 | [Name] 全心投入時,能做出有深度的專題作品。持續參與、尊重地傾聽,以及在課堂時間內完成作業,是需要加強的地方。在家時,每週約定一個參與目標,並請他們記下自己在討論或小組任務中如何貢獻。 |
| 9-12 | 全面表現優異 | [Name] 有成熟的理解,在獨立作業中能把課程概念運用得很好。他們用證據支持論點,準時交件,也在課堂上有建設性地貢獻。下一步是精確:用準確的字詞取代籠統的字詞。在家時,請他們只以這個目標修改一段文字。 |
| 9-12 | 表現優異但有一項明顯落差 | [Name] 在數學推理上表現出色,會選擇有效率的方法並清楚說明解法。較長的書面回答則比較沒有把握,主要是在組織方式上。在家時,請他們在起草任何長篇回答之前,先列出要點、兩個支持細節和結論的大綱。 |
| 9-12 | 很努力但技能落後 | [Name] 一直很努力,會根據回饋行動,在困難的課業上也能堅持。分析能力還在發展中,尤其是把一項證據與更大的結論連起來。在家時,請他們為一份資料標註主張、證據及其重要性,然後談談各部分如何連結。 |
| 9-12 | 行為是主要關切 | [Name] 專心時會做出有深度的作品,在個別任務上也帶來有用的觀點。這學期的關切在於出席、準備和課堂上的積極參與。在家時,一起檢視隔天的行程、前一晚備好用具,並設定一個具體的參與目標。 |
這十六則都是同一個骨架(優點、落差、在家的步驟),因為提示詞要求如此,而這正是重點:結構統一的評語庫容易檢查,也容易與眼前的孩子區分。長度也是刻意的。Monsha 的產生器預設500字元上限,因為許多成績單系統只接受這個長度;上面十六則介於262到323字元,因此還有空間讓你再加一句。
怎樣修改 AI 草稿,讓它讀起來像你寫的?
加上模型不可能知道的那一個事實,然後刪掉它總是愛用的那個詞。前者是這學期的具體時刻(分數牆、科展的問題、他們幫助新同學的那一天);後者是「展現」,它在我們的19份初稿中有六份用來開頭。家長一年讀三十則評語,每個孩子都「展現出很強的」什麼,他們一定會注意到。
接著要讀整批,而不是單看一則。Georgetown Day 的批評者並不是針對某一則評語,而是針對整個班級的雷同。依成長句排序你的草稿,把任何兩則一字不差的句子改寫。保持你要求的語氣:九則實測草稿只被要求「溫暖直接」,結果沒有驚嘆號,也沒有「太棒了」,所以如果這些字眼冒出來,就是提示詞跑掉了。
當你一週要為90位學生做這件事時,規則放在哪裡很重要。在 Whizi 上,評語規則、語氣、字數上限和「用 [Name],絕不用真實姓名」的指示,都放在專案的指示裡(最多32,000字元,任何已登入帳號都能用),並把你的評分標準以檔案釘選,這樣每個新聊天一開始就載入這些內容,同一份筆記也能送給 GPT、Claude 或 Gemini,不用重打。Whizi 沒有連接成績簿或學生資訊系統,所以不像 Monsha 的班級名單上傳或 ReportCards.ai 的 Google Classroom 匯入,除非你自己輸入,否則任何關於真實學生的資料都不會進入,也不會有東西寫回成績單。專案指南說明設定方式;如何用 AI 寫作整體探討了文字千篇一律的問題,而如何用 ChatGPT 做功課則是可以交給學生看的頁面。
- 提示詞要寫成年級段、科目、三項觀察、語氣和長度;要求三個版本,而不是一個
- 學生姓名、學號、成績和任何診斷都不要放進聊天;FERPA 把姓名列在識別資訊的第一項
- 確認你的學區有沒有指定核可的工具;Varsity Tutors 和 Knowt 都要求填姓名,所以用個人帳號登入任一個,都會把姓名送給學區沒有簽約的供應商
- 如果你使用個人帳號,請在 ChatGPT 的資料控制中關閉「Improve the model for everyone」
- 每份草稿都要修改:加入這學期的一個時刻,刪掉「展現」,並改寫任何兩則共用同一句成長句的評語
- 家長問起時,告訴他們你是根據自己的筆記用 AI 起草並修改了每一行,而且要讓這句話屬實
常見問題
老師可以用 ChatGPT 寫成績單評語嗎?
可以,如果學區允許,而且提示詞中不放學生姓名和成績。截至2026年8月,紐澤西州的 Kearny Schools 提供教師三個 LLM 平台來做這件事,NEA 的董事會政策範本要求學區告知家長 AI 如何使用,ETFO 則告訴安大略省的會員只使用經核可的工具。個人 ChatGPT 帳號會用你的聊天內容來訓練,除非你關閉「Improve the model for everyone」。
有免費的成績單評語 AI 嗎?
有。Khanmigo 的產生器對教師免費且沒有上限,由 Microsoft 資助;MagicSchool 對個別教師免費;ReportCards.ai 免費提供50次回饋產生;而本頁的提示詞在任何免費聊天機器人上都能執行。模型本身的費用微不足道:我們在2026年9月27日用 GPT、Claude 和 Gemini 跑完九則評語,總共只花了 $0.015。
AI 能為每位學生個人化成績單評語嗎?
只能做到你的筆記所涵蓋的程度。給它三項觀察,本頁的模型各自寫出三則不同的評語,全都符合筆記;若只給年級和姓名,它們會對同年級的每個孩子寫出同一則評語。個人化的部分,是你輸入的那項觀察,以及你在修改時加入的那個學期時刻。
成績單評語應該寫多長?
大多數系統是40到70字。Monsha 的產生器預設500字元,因為這是常見的成績單欄位上限;我們表格中十六則修改過的評語介於262到323字元,而展示的三則未修改實測評語則是56到60字。請在提示詞中要求字數範圍;我們測試的三個模型,每則評語都守住了50到70字的上限。