# 德育演講 Demo｜教學 Agent 匿名資料集

用途：示範 AI Agent 在教師已獲授權的課程資料夾中，先盤點檔案、辨識資料角色、讀取作業、套用評分規準、產生班級層級摘要，並標示需要教師人工複核的案例。

本資料集採「結構仿真、內容改寫」方式製作：
- 參考既有數位轉型與國際企業管理課程的 Codex 專案工作流。
- 不保留真實學生姓名、學號、Email、原始成績或個人識別資料。
- 不直接複製受版權限制的教學個案全文。
- 所有學生文字皆為 Demo 用合成／改寫內容，不可視為真實學生表現。

建議 Demo 流程：
1. Agent 先列出資料夾內容並判斷：題目、Rubric、學生作答、版本、行政清冊。
2. 對選擇題使用固定答案規則，不使用生成式 AI 判斷。
3. 對申論題依 Rubric 評核，逐項提供證據與信心度。
4. 對低信心、資料缺漏、版本衝突或分數落差大的案例標示「人工複核」。
5. 產出班級層級摘要，而非直接寫入正式成績。

核心教學訊息：
- Agent 可以減少資料蒐集與流程編排負擔。
- 生成式 AI 的評分結果具有變動性，因此 Rubric、測試與人工抽檢不可省略。
- 學校真正需要提供的是安全資料入口、身份驗證、權限、紀錄與核准工具，而不是替每位老師做一套固定程式。