---
title: "減少批改偏誤的匿名批改與 AI 的角色"
description: "針對姓名、字跡、月暈效應動搖分數的問題，用匿名批改與 AI 加以緩解的方法。"
lang: "zh-Hant"
date: "2026-04-09T15:00:00.000Z"
updated: "2026-06-28T02:37:00.000Z"
tags: ["評量公平性","批改偏誤","AI評量","匿名批改"]
canonical: "https://flipsson.com/tw/blog/ARQRkULlKFFv"
---

# 減少批改偏誤的匿名批改與 AI 的角色

同樣一份答案，如果是「平時表現好的學生」寫的，分數就會往上跑。這就是所謂的==月暈效應（halo effect）==。字跡、姓名，甚至前一份答案留下的印象都會動搖批改。老師既然也是人，光憑意志要完全阻隔這種影響並不容易。AI 可以作為減少這類人性偏誤的==中立第二批改者==來運用。不過 AI 也有另一種類型的偏誤，因此需要讓兩者交叉的設計。

## 動搖分數的隱形變數

以下是研究反覆確認過的批改偏誤。越是相信自己公正的老師，越值得檢視一番。

- **月暈效應**：平時的印象會原封不動地轉移到分數上。
- **順序效應**：接在一份寫得好的答案後面批改的普通答案，看起來會比實際更差。
- **字跡偏誤**：工整的字跡會與內容無關地拉高分數。
- **疲勞偏誤**：越到批改後段，基準越會動搖，也越容易草草帶過。

## 把 AI 當中立裝置使用的方法

1. 把遮蔽學生識別資訊的答案輸入 AI。抹除姓名與座號的匿名處理是起點。
2. AI 批改不受字跡與姓名影響，因此能成為檢視基準本身一致性的鏡子。
3. 若老師的分數與 AI 的分數==只在特定學生群體上系統性地拉開==，就要懷疑人這一側的偏誤。
4. 把批改順序隨機打散，以減少順序效應與疲勞偏誤。

> AI 也可能帶有訓練資料的偏誤。但它與人的偏誤種類不同，因此兩者交叉時能互相照亮對方的死角。

## 注意：AI 的偏誤也是檢查對象

把 AI 當成中立裝置使用，並不代表就一定會公平。機器的偏誤也必須用抽樣抓出來。

- 以抽樣確認 AI 的分數是否一貫地偏袒特定表達方式或特定詞彙。
- 檢視它在非標準表達、方言、外語背景學生的答案上是否==產生不利的作用==。不落俗套的文章有沒有被不當扣分，是核心所在。
- 也要檢查 AI 是否有給長篇答案較高分數的傾向。篇幅偏誤意外地常見。

## 實際跑一次交叉檢查的方法

若明白原理卻不知如何開始，建議在一場評量上小規模跑一次以下程序。做過一次之後，往後的檢查就會變快。

1. 從一個班級的答案中抹除姓名與座號，做成匿名題組。
2. 老師先批改，並在沒看到那些分數的狀態下，讓 AI 也批改同一組。
3. 把兩組分數的差異依學生排開，看看是否只在特定群體上差異偏向同一邊。
4. 若看到偏向，就把那些答案收集起來，讀出它們有什麼不同。是因為字跡，還是因為表達方式，就會顯現出來。

在這個過程中發現的事情，不是為了更改分數，而是為了在下一次批改時意識到自己的尺規。偏誤無法一次消除，但只要曾經看見過，下一次就會減少。

## 重點整理

公平的批改來自==減少變數的設計==。匿名處理、順序隨機化，以及與 AI 的交叉檢查，能同時揭露人與機器兩邊的偏誤。完美的客觀並不存在，但可以讓偏誤變得可見。從讓它變得可見的那一刻起就能逐步減少，這才是這套設計真正的價值。