學生錯題診斷與補強建議

🍽 這道菜在做什麼

訂正錯題，是教學裡最容易做表面功夫的環節。多數時候我們是這樣訂正的：把正確答案講一遍、學生抄下來、「懂了嗎？」「懂了」，下一題。但同類型的題目下次再出現，他照錯不誤——因為剛剛那一遍，他只是把答案抄了，根本沒搞懂自己當初為什麼會錯。真正的問題不在「這一題算錯」，而在他腦中某個觀念是歪的，那個歪的觀念會讓他在一整類題目上反覆跌倒。

這道配方做的，是把「訂正答案」升級成「診斷病因」。你把題目、學生實際寫的解法或選的選項貼給 AI，它不只告訴你正確答案，而是像個會看病的老師那樣，從學生的錯誤反推出他真正卡住的觀念根因、點出他可能有的錯誤迷思、用一個比喻幫他釐清、再附一道同類型練習題讓你下次驗證他是不是真的學會了，最後給你下次上課要補強的一兩個重點。

最需要這道菜的，是要精準利用有限上課時間的一對一家教和小班老師。你和學生每週可能只有一兩小時，把時間花在「他到底卡在哪」的猜測上太奢侈。原本你得自己盯著一題錯題，反推半天他的思路、判斷是粗心還是觀念錯、再想該怎麼補——這道配方四分鐘幫你把診斷做完，你下堂課直接對著盲點教，一小時的效益翻倍。這就是「對症下藥」和「亂槍打鳥」的差別。

為什麼這樣設計

這道配方的厲害之處，在於它要 AI 做的不是「批改」，而是「診斷」——這兩件事的層次完全不同。

「找根因、不只說算錯」是整道配方的靈魂。 prompt 明確要求「不只是『算錯』，要指出根因」。一個學生數學題算錯，表面是「移項符號弄反」，根因可能是他從來沒真正理解「等式兩邊要做一樣的事」這個平衡概念。只訂正符號，下次他換個地方還是錯；點出平衡概念，一整類移項題才一起通。AI 從學生的錯誤步驟反推根因，正是好老師最值錢的能力。

「描述錯誤迷思、用學生會懂的話」，是為了讓補救可溝通。 知道根因還不夠，你得能跟學生講清楚「你剛剛是不是這樣想？」當你準確說中他腦中那個錯誤念頭，他會有「對！我就是這樣以為」的恍然大悟，這種被說中的時刻，學習效果最強。

「用比喻釐清正確觀念」，把抽象的對的觀念變得可感。 光指出哪裡錯不夠，還要把對的觀念用學生有畫面的方式裝回去，這樣他才不會訂正完又忘。

「附同類型練習題」，是把學習閉環收起來的關鍵。 講懂了不等於學會了，唯一的驗證方法是「換一題同類的，他自己能不能做對」。prompt 直接幫你備好驗證題，讓你下次能當場確認補強有沒有效，而不是憑感覺。

「下次補強 1-2 個重點」控制了範圍。 一次補太多等於沒補，鎖定一兩個最關鍵的點，學生才扛得住、你也才好追蹤。

怎麼用

從 recipes 複製這道配方，三步診斷：

1. 複製去對話框：把上方 prompt 貼進 Claude、ChatGPT 或 Gemini（用支援讀圖的工具，還能直接上傳錯題照片）。
2. 貼題目和學生解法：填年級科目（如「國三數學」）、貼上完整題目、貼上學生實際寫的過程或選的選項。學生的解法越完整越好——是他的錯誤步驟讓 AI 能反推根因，只給「他選了 B」資訊太少，連算式一起給，診斷才準。正確答案可填可不填，AI 會自行判斷。
3. 取得診斷、備好練習：AI 給你根因、迷思、釐清比喻、驗證練習題和補強重點。下堂課照著診斷對著盲點教，最後用那道驗證題確認他真的會了。

對應上方 steps 的「拍下錯題 → 取得診斷 → 備好練習」。把學生的每一道錯題都當成一次診斷機會，補課的精準度會完全不同。

調整技巧

依需要用講的延伸：

• 整份考卷一起診斷：把整張考卷的錯題一次貼進去，「幫我歸納他這些錯題背後的共同盲點」，呼應 variations 的「整份考卷版」，往往會發現好幾題其實卡在同一個觀念，補一個就解一片。
• 生成帶回家學習單：「把補強重點整理成一張給學生帶回家自己練的學習單」，對應 variations 的「學習單版」，讓補救延伸到課後。
• 要更深的根因：「這還不是最底層，再往下挖他更基礎的哪個觀念可能沒打穩」。
• 針對選擇題誘答：「分析這個錯誤選項為什麼吸引他，他是被哪個陷阱騙了」。
• 調整講解對象：「這段診斷我要直接唸給學生聽，口吻再親切一點」。
• 追蹤同類錯誤：「之前他也錯過類似的題，幫我看是不是同一個問題反覆出現」。

注意事項

AI 的診斷是強力輔助，但學科正確性的最終把關，仍在老師。

• AI 判斷的正確解務必核對：這是最重要的一條。AI 推導的「正確解法」偶爾會出錯，尤其是多步驟的數理計算或有陷阱的題目。如果你照著一個錯誤的診斷去教，等於把學生帶往另一個錯誤。每次拿到診斷，老師務必用自己的專業確認「AI 說的正確答案和解法真的對嗎」，再上場。
• 根因判斷可能猜偏：AI 是從學生的書面步驟反推，但學生真正的想法只有問本人最準。AI 的根因當參考方向很好，最終還是要透過跟學生對話確認「你當時是不是這樣想的」。
• 別讓 AI 的講解取代師生互動：診斷給你方向，但補救過程中觀察學生的表情、追問、即時調整，這些是 AI 做不到的，也是教學的核心。
• 驗證題一定要真的用：備好的同類練習題若不拿出來讓學生做，就無法確認補強有沒有效，整個診斷就少了收尾。
• AI 不取代專業教學判斷：它是幫你看病的好助手，但開藥、追蹤、調整療程的責任，始終在老師身上。

台灣情境案例

高雄一位國中數學家教，帶一個國三女生，這孩子一元二次方程式的題目「會做一半就卡住」，每次都錯在不同地方，老師一直以為是她粗心。某次他把一道她寫錯的配方法題目連同完整算式貼進 AI 診斷，結果 AI 指出的根因讓他愣住——不是粗心，而是學生根本沒搞懂「等式兩邊要同時加同一個數才能維持平衡」，所以她在配方法補項時，只在一邊加、另一邊忘了加，看起來像隨機算錯，其實每次都是同一個觀念在作祟。

AI 還給了個比喻：「等式像一座天平，左邊放什麼右邊就要放一樣的，不然天平就垮了。」並附了一道同類型練習題。下堂課老師沒有再一題一題訂正，而是直接針對「天平平衡」這個根因講，學生聽完那個天平比喻當場「啊——」地懂了。老師接著丟出驗證題，她這次兩邊都記得加，做對了。

從那之後，這位老師把每個學生的錯題都先丟進這道配方診斷再備課。他發現很多「粗心」其實是觀念盲點偽裝的，找對根因後，補一個點常常解掉一整類錯題。那位國三女生的數學在那學期段考進步了二十幾分，家長特地傳訊息道謝。對家教來說，這種「精準找到病灶並治好」的成果，就是最好的口碑來源。

延伸用法

這道配方是補救教學工作流的起點：

• 接出題配方做強化：診斷出盲點後，用出題配方針對那個觀念出一整組強化題，形成「診斷 → 補強 → 驗證」的完整閉環。
• 搭配比喻講解：拿到根因後，用生活比喻配方為那個正確觀念生一個貼學生興趣的比喻，補救效果更好。
• 歸納成個人錯題本：把學生反覆出現的盲點用 generator 的概念整理成個人化錯題分析報告，看出長期的弱點趨勢。
• 流程化每次補救：把「貼錯題 → 診斷 → 出強化題 → 下次驗證」固定成每堂課的標準動作，參考 workflows 的補救教學流程設計，讓補課從憑感覺變成有系統。
• 連動家長回報：把「我們找到小宇數學一直卡在等式平衡，這次補強後驗證已經會了」寫進家長進度回報，讓家長看到你不只在教、還在精準解決問題。

材料

• AI 對話工具（Claude／ChatGPT／Gemini）
• 學生答錯的題目與他的作答過程

步驟

1. 拍下錯題：把題目與學生寫的過程一起貼給 AI。
2. 取得診斷：看 AI 指出根因、迷思與補強重點。
3. 備好練習：拿同類型練習題下次驗證學生是否真的會。

配方本體（可複製帶走）

# 角色
你是擅長診斷學習盲點的學科老師，能從學生的錯誤反推他真正卡住的觀念。

請幫我診斷學生的錯題：
- 年級科目：{填，例如 國三數學}
- 題目：{貼上完整題目}
- 標準解法或正確答案：{填，可省略，請你自行判斷}
- 學生的解法／答案：{貼上學生實際寫的過程或選項}

請依序分析：
1. 學生這題真正卡住的觀念是什麼（不只是「算錯」，要指出根因）
2. 他可能有的錯誤迷思（用學生會懂的話描述）
3. 用一個簡單例子或比喻幫他釐清正確觀念
4. 一個可以馬上出給他的「同類型練習題」來驗證學會
5. 下次上課補強的 1-2 個重點
繁體中文、台灣課綱用語，講解口吻像在跟學生說話，清楚好懂。

試吃報告

變化版

• 整份考卷版：貼上多題錯題，請它歸納共同盲點。
• 學習單版：請它把補強重點整理成給學生帶回家的練習。

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