學習回饋評語撰寫

🍽 這道菜在做什麼

每到期末或月考結束，補教老師就要面對一件耗神又不能馬虎的事：給每個學生寫評語。一個班十五、二十個孩子，寫到第五個就開始詞窮，「這次表現很棒，要繼續加油」這句話反覆出現，到最後每張成績單的評語都長得像同一個模子印出來的。家長一眼就看得出是罐頭句，孩子也感受不到老師真的有在看他。可是要每段都寫得具體、個別、又有鼓勵力道，一個一個慢慢琢磨，往往要熬掉一整個晚上。

這道配方就是把「寫評語」這件又重複又費神的事變輕鬆。你只要把每位學生這次的表現整理成一行關鍵字——亮點是什麼、哪裡還要加強、上課狀態如何——AI 就會幫每個孩子寫出一段 60 到 90 字的學習回饋：先具體肯定一項這次的進步、再溫和點出一個可加強處並給可操作的建議、最後用一句正向期待收尾。而且每位學生的用詞與句型都不一樣，不會整班讀起來像複製貼上。

最需要這道菜的，是每學期都要寫整班評語的補習班、安親班、家教老師。對這些人來說，評語是和家長溝通、展現專業細緻度的重要環節，但又是最容易在時間壓力下淪為敷衍的環節。原本要熬夜一個個擠句子、還難免重複，現在六分鐘就能拿到整班個別化的初稿，再花點時間校稿就好。它幫你守住的，不只是時間，更是每個孩子都值得被認真看見的那份用心。

為什麼這樣設計

寫評語最容易踩的三個坑——空泛、重複、給壓力——這段提示詞用幾個設計把它們一一堵住。

給 AI 的角色是「能把表現觀察寫成具體、個別化評語的補教老師」，這個定位讓它知道評語不是作文，而是基於觀察的回饋，必須有事實當底。

評語結構固定成「先肯定一項進步、再點出一個可加強處並給具體建議、最後鼓勵收尾」這個三段式，是有心理學依據的回饋邏輯：先讓孩子和家長感到被看見（肯定），在被肯定的安全感裡接受建議（加強），再帶著正向期待離開（鼓勵）。這個順序讓批評不刺耳、建議聽得進，遠比劈頭就講缺點來得有效。

要求「用具體事例、少用很棒要加油這種空話」，是評語有沒有靈魂的分水嶺。「計算題進步了」是空話，「這次計算題的失誤明顯變少，看得出你訂正後有把步驟記起來」才讓孩子知道老師真的看到他做了什麼。逼 AI 抓住你給的關鍵字去寫具體事例，評語才不會千篇一律。

「每位學生要個別化、避免套同樣句型」這條，直接解決整班評語最大的尷尬：句句雷同。明確要求換句型換用詞，AI 就會替每個孩子重新組織，而不是套模板填名字。

而「對事不對人、不貼標籤、不保證分數、不過度施壓」這幾條原則，守的是教育的分寸。評語談的是「學習行為與方法」（圈關鍵字、慢讀題目），而不是「這孩子粗心」這種人格標籤；給的是努力方向，而不是「下次一定要考 90」這種壓力。這份分寸，正是專業評語和隨手敷衍的差別。

怎麼用

照三步走，六分鐘把整班評語的初稿拿到手。

第一步，打開 Claude、ChatGPT 或 Gemini，把上面整段提示詞貼進對話框。

第二步，列學生關鍵字。把那幾行 {填} 換成你的學生，每位一行，用簡單關鍵字寫下這次的亮點與待加強處，例如「小芳｜計算題進步、應用題常看錯題意、上課專心」。關鍵字給得越具體（哪個單元、哪種題型、什麼學習行為），AI 寫出來的評語越貼合那個孩子。一次貼整班沒問題，它會逐位處理。

第三步，按 Enter，拿到一段段個別化評語後，做最重要的一件事：逐位校稿。對著你的學生名單一個個核對，確認每段評語的細節真的對應到那位學生（呼應配方的「校稿再用」步驟），再依你的語氣習慣微調，然後放進成績單或家長回報。AI 寫的是初稿，最後掛上你名字、送到家長手上的，必須是你親自確認過的版本。

調整技巧

同一批關鍵字，靠後面用講的，就能調出更貼合不同情況的評語。

班上學生表現落差大時，套配方的「分級語氣版」，請它對進步明顯的孩子多給肯定與更高的期待、對退步的孩子把重點放在打氣與找回信心，提醒的力道輕一點。同一套標準寫下來語氣才不會錯位。

如果評語要同時給家長和孩子看，用「家長版＋學生版」，請它各寫一版：給家長的版本講學習狀況與在家可以怎麼協助，給孩子的版本用他聽得懂、會想聽的話直接對他說。兩種對象、兩種說法，溝通才到位。

還能調整長度與重點：「請把建議寫得再具體一點，直接告訴孩子下次該怎麼做」，或「結尾的鼓勵換幾種說法，別每段都很像」。也能請它「針對應用題看錯題意這類常見問題，多給兩個可操作的小方法」，讓建議更實用。

注意事項

這道菜幫你把評語寫得又快又有溫度，但有幾條線必須由你親自守住，這關係到孩子和你的專業信譽。

第一也是最重要的：核對到人。AI 一次處理整班時，最大的風險是張冠李戴——把某位學生的進步寫到另一位身上。評語是要送到家長手上的，寫錯人會嚴重傷害信任。送出前務必對著名單逐位核對，每個細節都要對得上那個孩子。

第二，評語的事實要真。AI 只能根據你給的關鍵字發揮，若你關鍵字寫得模糊，它可能「補」出沒發生的事。凡是具體事例，都要確認是這位學生真的有的表現，別讓評語出現孩子根本沒做過的事。

第三，守住不貼標籤、不過度施壓、不保證分數的分寸。即使 AI 大致守得不錯，仍要自己再讀一遍，把任何可能讓孩子受傷或讓家長感到壓力的字眼改掉。評語的目的是支持學習，不是評斷孩子。

第四，這是輔助寫稿工具，不是教學判斷。每個孩子真正需要的鼓勵與提醒，最終要靠你對他的了解來拿捏。AI 的產出當初稿改，最後送出的每一個字都由你負責。

台灣情境案例

台中一間國中數學補習班的李老師，每次月考後要給班上十五個學生寫評語。她最怕的就是寫到後面開始重複，「這次很棒，要繼續加油」連自己都覺得敷衍，可是熬夜逐個琢磨又實在沒時間。這次她把每位學生整理成一行關鍵字貼進這道配方，例如「小芳｜計算題進步、應用題常看錯題意、上課專心」。AI 回給她一段段個別化的評語：寫小芳時，先肯定她計算題的失誤明顯變少、看得出訂正有用心，再溫和點出應用題容易誤解題意，建議她「讀題時先圈出關鍵數字和問句、把題目慢讀兩遍再下筆」，結尾給一句相信她應用題也會跟上的正向期待。整班十五段讀下來，用詞和切入點都不一樣，沒有一段像罐頭。李老師逐位核對事實、微調語氣後放進成績單。家長回報時，有位媽媽特別私訊說「老師寫得好細，看得出來真的有在看我家孩子」。李老師說，省下的時間是一回事，更重要的是她終於能讓每個孩子都被認真寫到，而不是寫到第五個就開始混。

延伸用法

評語是把教學服務收尾收得漂亮的一環，它可以和同系列配方串成完整的學期流程：學期初用課程介紹的配方招到對的學生，平時用作業說明的配方把每份作業講清楚、累積對每個孩子的觀察，月考後再用這道配方把觀察寫成個別化評語——招生、教學、回饋環環相扣，家長從頭到尾都感受得到這間班的用心，續報率自然跟著上來。更多補教專用的提示詞，可以到 /recipes 一次找齊；想把成績單版面、家長回報表這類文件交給工具直接生，逛逛 /generator 裡的文件與圖文產生器；而要把「整理表現、生成評語、套進成績單、發給家長」整套流程串成自動化、把每學期最耗神的評語季變輕鬆，則可以參考 /workflows 的整合範例。

材料

• AI 對話工具（Claude／ChatGPT／Gemini）
• 每位學生的表現關鍵字或觀察筆記

步驟

1. 列關鍵字：每位學生一行，寫下這次的亮點與待加強處。
2. 拿評語：得到一段段個別化、具體又有鼓勵的學習回饋。
3. 校稿再用：核對每位學生的事實，調整語氣後放進成績單或家長回報。

配方本體（可複製帶走）

# 角色
你是擅長寫學習回饋的補教老師，能把學生的表現觀察寫成具體、個別化、有鼓勵力道的評語。

# 任務
我會給你一份或多份學生的表現關鍵字，請你幫每位學生寫一段 60～90 字的學習回饋評語：
1. 先具體肯定一項這次的進步或亮點。
2. 再溫和點出一個可以加強的地方，並給一句可操作的具體建議。
3. 結尾用鼓勵的話收尾，讓孩子與家長都讀得到正向期待。
4. 每位學生的評語要個別化，避免每段套同樣的句型與用詞。

寫作原則：
- 用具體事例（哪個單元、哪種題型），少用「很棒、要加油」這種空話。
- 對事不對人，談學習行為與方法，不貼標籤。
- 不寫保證分數，也不過度施壓。

我的學生表現（每位一行，附關鍵字）：
- {填，例：小芳｜這次計算題進步、應用題還是會看錯題意、上課很專心}
- {填，可多行}

繁體中文、台灣用語。

試吃報告

變化版

• 分級語氣版：請它對進步明顯與退步的學生，分別調整鼓勵與提醒的比重。
• 家長版＋學生版：請它各寫一版，一版給家長看、一版用學生聽得懂的話直接對孩子說。

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