一疊要看計算過程和論述的作業，改到半夜還怕改得不一致——這樣用 AI 才穩

這問題你八成也遇過

選擇題好改，機器一秒對完。難的是那種要看計算過程、要讀一整段論述的非選擇題——一份一份看下去，眼睛花、時間爆，改到後面標準還會不知不覺鬆掉：同樣的錯，前面扣 3 分、後面只扣 1 分。這不是你不專業，是人本來就會累。真正讓人不敢隨便交給 AI 的，是怕它亂給分、把該對的打錯、把該錯的放過。

先想 · AI 在這裡最容易犯什麼錯

AI 改作業最危險的地方，不是不會看，是它會裝得很有把握地給你一個分數：明明你的評分標準沒寫的地方，它自己腦補一套；學生算式對、只是最後抄錯數字，它可能整題判死；遇到寫得漂亮但其實離題的論述，它又容易被文筆騙過去。所以重點只有一句：AI 只能初批、不能定分——最後那一關，一定是人。

解方 · 把批改拆成四步，AI 打草稿、你來拍板

1. 先給標準：把你的評分標準（Rubric，就是「這題怎麼給分、每個點值幾分」的白話對照表）先貼給 AI，講清楚才有得比。
2. 逐項初評：叫 AI 對照標準一項一項看，不要只丟一個總分，要說每一項給了幾分。
3. 標出扣分原因：每個扣分的地方，要它指出「錯在哪、哪一步邏輯斷了」，方便你複核，也能直接變訂正建議。
4. 人核定分：AI 給的是「建議分數」，你逐份掃過、修掉它判錯的，最終分數由你落筆。

照著做（跟著點，不用想）

1. 打開 ChatGPT 或 Claude，開一個新對話，把你的評分標準和一份學生作答準備好。
2. 先把評分標準貼進去（或拍照／截圖上傳），讓它先讀懂怎麼給分。
3. 貼下面的「初評」指令，再把一份學生作答貼上去或上傳。
4. 看它給的逐項分數和扣分原因——重點看它有沒有「腦補標準」或「被文筆騙」。
5. 確認它讀得對，再一份一份餵，或請它照同一套標準往下批。
6. 它給的每份都當草稿：你掃過、改掉判錯的，最後分數自己填。

用什麼工具

• 一個班、想快：用 ChatGPT 或 Claude，直接把評分標準和作答貼上去或拍照上傳，最省事。作答是手寫的，拍清楚一點它也讀得出來。
• 一大疊、在你電腦裡、每次考都要改：用 Claude Code / Codex 這種能直接讀你資料夾的，把整批掃描檔一次讀進去，評分標準設定一次，以後一句話重跑。（這是開發者工具，要一點技術設定；不會裝沒關係，找懂技術的同事幫你設定一次，新手先用網頁版上傳就夠了。）
• 小技巧：先拿 3～5 份你已經改好、心裡有底的丟給 AI 試批，比對它跟你差多少。差得多，就是你的評分標準寫得不夠清楚——回頭把標準補細，比一直吵 AI 有用。
• 傳學生作業前先想一下：作答上有學生姓名、學號、班級這種個資，能遮就先遮、或先跟學生說明。真的很敏感的，改用能在自己電腦本機跑的工具。

下什麼指令

把「依我的標準初評、標出扣分原因、分數我來定」寫進指令裡，這是防呆的關鍵：

可接哪些 MCP 新手可跳過

這是給想更省力的人，新手先跳過沒關係。

• 檔案系統（filesystem）MCP：讓 AI 直接讀你指定資料夾裡整批掃描的作答檔，初評完把「建議分數＋扣分原因」寫回一份總表，你在總表上核分就好。
• 試算表 MCP：全班分數、各題得分自動落進一張表，好統計、好看誰哪一題錯最多，順便看出你這份考卷哪題出得不清楚。

基礎知識 · 什麼是 MCP

把 MCP 想成「AI 的外接插座」。裝上對應的插座，AI 就能直接讀你的資料夾、寫進你的成績表，而不是只能在對話框裡一份一份等你貼。你不用會寫程式，但坦白說「裝」和「授權」對新手還是有點門檻——第一次可以請懂技術的同事幫忙設定一次。（MCP 生態變化快，挑當前還在維護的版本。）

你可以帶走的

用 AI 改作業，省時間的前提是你沒把定分權交出去：

1. 先給清楚的評分標準，AI 才有得比——標準糊，它就亂補
2. 要它逐項給分、標出扣分原因，不要只收一個總分
3. AI 給的永遠是建議分數，最終分數一定人核
4. 算式對、只抄錯數字這種，要它單獨標出來，別讓它整題判死

你不用是工程師——讓 AI 幫你打草稿、你負責拍板，改作業就從熬夜變成半天收工。