AI 代寫的時代，評量成果不如評量過程

最近收上來的作業一律都很漂亮。句子工整、結構有邏輯，連錯字都沒有。可是真把那位學生叫過來問「這裡為什麼這樣寫？」，卻答不上來。在生成式 AI 幾秒鐘就能做出像模像樣成果的現在，已經很難相信完成度高的繳交物就等於學生的理解。 但話說回來，一味揪出 AI 並加以懲處也很消耗。方向應該相反：把評量的對象從一張成果，拉到抵達那張成果的過程。

只看成果的評量為何開始動搖

只批改完成品的方式，如今顯露出幾個破綻。

• 看不出是誰做的：成果只呈現最終狀態，無從得知那是不是學生自己推導出來的。
• 完成度與理解度脫節：流暢的文章未必代表深刻的理解。反而愈是修飾，學生的痕跡愈被抹去。
• 可回饋的著力點消失：思索、修改、提問的過程沒有留下來，老師能點出的成長踏板也一併消失。

關鍵很簡單。把評量的重心從「交了什麼」移到「怎麼抵達的」。 只要過程看得見地留下來，不論有沒有用 AI，學生實際思考到什麼程度都會顯現出來。

用 Flipsson 設計留下過程的評量

Nallijaku 的模組化課程平台 Flipsson 的設計，讓製作、上課與確認在同一個地方接續，因而特別適合留下過程的評量。免安裝、直接在網頁上開啟，就能像下面這樣編排。

開啟 直播課，學生就在規定的時間、在教室裡寫下答案。以 參與碼 入場、在畫面同步的狀態下當場書寫，因此 留在教室裡的不是在家完成的成果，而是此時此刻的思考。 再把 區塊編輯器 的申論作業區塊拆成好幾個，按照「論據 → 主張 → 反駁」的順序分階段收取，顯現出來的就不是結論那一行，而是想法生長的紋理。學生改變想法的過程會以卡片累積在 意見板・小組板 上，連在彼此卡片上留言檢視的痕跡也一併留下。

不排除 AI，而是加以馴服也是可行的。AI 家教 不是以整個網路、而是以正在學習的模組為根據作答，並顯示內容取自哪份資料的出處，因此學生問了什麼、參考了什麼都會顯現出來。等於讓 AI 不是代寫答案的工具，而是詢問卡關之處的工具。老師則在 儀表板 上瀏覽參與與繳交的脈絡，以抵達的過程而非成果為依據，設計下一次的回饋。

過程看得見時，AI 就不是威脅，而是思考的同伴。評量從監控轉為觀察成長的轉折點，正在這裡。

從一道題目開始

不必一次改變整套評量體系。建議把接下來實作評量的一道題目，放在直播課裡以分階段的申論作業收取，看看學生的思考如何以卡片累積起來。Flipsson 免綁信用卡就能開始，而且 最多 10 個班級免費，在一個班上試辦毫無負擔。一旦開始留下過程，「這真的是你寫的嗎」這個問題本身就不再需要了。