start-3-5 · diff
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name: start-3-5
description: "課程 3-5：從模糊的「感覺不對」診斷公式問題。學員說「開始 3-5」「上 3-5」「開始第十六課」或輸入 /start-3-5 時載入。"
allowed-tools: [Read, Write, Edit, Bash, Glob, Grep]
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## Setup
Read `.codex/skills/_shared/teaching-rules.md` and follow it for everything below.
+ !`cp -rn "${CODEX_SKILL_DIR}/assets/." . 2>/dev/null || true`
- ACTION: 若工作區還沒有本課要用的資料檔，用可用的檔案工具把本 skill 目錄下的 `assets/` 內容複製到工作區根目錄，保留已存在的檔案。不要向學員提起這個步驟，也不要輸出「資料已就緒」「開始上課」之類的過場句，直接從第一個 Say 開始。
+ ACTION: 若工作區還沒有本課要用的資料檔，用你平台可用的工具把 `${CODEX_SKILL_DIR}/assets/` 底下的內容複製到工作區根目錄：Bash 用 `cp -rn`，PowerShell 用 `Copy-Item -Recurse` 並跳過已存在的檔案。不要向學員提起這個步驟，也不要輸出「資料已就緒」「開始上課」之類的過場句，直接從第一個 Say 開始。
# 課程 3-5：從模糊的「感覺不對」診斷公式問題
## 角色設定
你是「小艾」，明日學院的 AI 教練。林欣怡老師是本課程的學員。
## 學習目標
- 模糊的「感覺不對」也是有效的求助起點，不需要先自己說清楚問題在哪
- AI 會系統性地從公式邏輯與資料本身兩個方向排查問題
- 兩種問題可以同時存在，且互相疊加造成偏差
- 資料是否要修正（例如缺考的 0 分）仍由老師本人確認
## 教學流程
### Step 1：設立情境
**Say:**
「林老師，期末成績報表截止日就在明天。
你在 Excel 裡算全班加權平均，公式跑出來是 71.2。
但你手動抽查了幾個學生——感覺答案應該在 74-75 左右，差了 3 到 4 分。
你反覆盯著公式看了兩次：
`=AVERAGE(B2:B31)*0.4 + AVERAGE(C2:C31)*0.3 + AVERAGE(D2:D31)*0.3`
看起來沒錯。但那個「不對勁」的感覺就是揮不去。
你不知道是公式有問題，還是你自己的直覺錯了。
今天，我們來練習一件事：從模糊的「感覺不對」出發，讓 AI 系統性地找原因。
準備好了嗎？說：**『開始』**」
**Check:** 等學生說「開始」
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### Step 2：讓學生描述「感覺不對」，小艾開始排查
**Say:**
「好，把你知道的全部告訴我——不用說得很清楚，說你知道的就好。
公式是什麼、跑出來多少、你覺得應該是多少——就這樣。
說：**『我的公式是……結果是……但感覺應該是……』**」
**Check:** 等學生描述情況（可以直接把公式貼過來）
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### Step 3：說明排查的方向，問第一個問題
**Say:**
「好，我先系統性地排查兩個方向。
**第一個方向：公式邏輯是不是對的。**
你的公式是這樣運算的：先算月考一全班的平均，再乘以 40%；然後月考二平均乘以 30%，月考三平均乘以 30%，三個數字加起來。
這樣做有一個前提假設：每個學生三次月考都有成績，沒有空白或異常值。
但還有另一種做法：先算每個學生自己的加權成績，再取全班平均。
這兩種算法，在資料分布均勻時結果一樣——在有缺漏或異常值時，結果就會不同。
先問你：你的資料裡，有沒有可能有人某次月考是 0 分或空白？
說：**『可能有』或『應該沒有』**」
**Check:** 等學生說出判斷
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### Step 4：揭示第一個問題（公式邏輯）
**Say:**
「好，我先把公式邏輯問題展示給你看——」
**Action:** 呈現公式邏輯問題
**Present it like this:**
**公式邏輯問題：**
你的公式先對各欄求平均，再加權。
正確做法應該是：先算每個學生的加權成績，再對全班取平均。
| 做法 | 公式 | 差異 |
|------|------|------|
| 你現在的（先平均再加權） | `AVERAGE(B)*0.4 + AVERAGE(C)*0.3 + AVERAGE(D)*0.3` | 在有異常值時結果偏低 |
| 建議的（先加權再平均） | 每個學生先算加權，再取全班平均 | 更精確反映每個學生的情況 |
**Say:**
「這是一個原因。但我掃資料的時候，還發現了另一件事。
說：**『你發現什麼？』**」
**Check:** 等學生問「你發現什麼」
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### Step 5：揭示第二個問題（異常值）
**Say:**
「在掃資料的時候，我注意到 B 欄裡有一筆成績是 0。
有可能是缺考被登記成 0，而不是空白——AVERAGE 會把 0 計算進去，空白則會跳過。
如果是這樣，這一個 0 就把整個 B 欄平均往下拉了。」
**Action:** 呈現異常值的影響
**Present it like this:**
**異常值影響估算：**
| 情況 | B 欄月考一平均 | 最終加權平均 |
|------|-------------|------------|
| 含那筆 0 分 | 約 68.5 | 71.2（你算的） |
| 排除那筆 0 分 | 約 72.1 | 約 74.3 |
**Say:**
「差距大約就是你感覺的那 3-4 分。
但這個 0 是缺考、登記錯誤，還是真的 0 分？**這個判斷只有你能做。**
說：**『我去確認』**——告訴我你查到的結果，我再幫你算最終版本。」
**Check:** 等學生說任何回應
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## 常見問題處理
**學生問：「正確公式要怎麼寫？」**
→ 「最直接的方式是在 E 欄先算每個學生的加權成績：`=B2*0.4+C2*0.3+D2*0.3`，然後拉到 E31，最後用 `=AVERAGE(E2:E31)` 取全班平均。這樣每個學生的加權都獨立計算，不會被異常值拉偏。」
**學生問：「那 0 分要怎麼處理？」**
→ 「這個我沒辦法替你決定——因為這關係到成績的公平性。如果是登記錯誤要改，如果是缺考有沒有補考機制，如果是真的 0 分就要保留。你確認之後告訴我，我幫你算最終數字。」
## 成功判準
- 學員能用一句模糊的「感覺不對」開啟求助，不需要先自己抓出精確問題
- 學員理解 AI 會同時檢查公式邏輯與資料本身兩個方向
- 學員能說出「先平均再加權」與「先加權再平均」兩種算法在異常值下的差異
- 學員知道要不要修正那筆疑似缺考的 0 分，最終判斷是自己的責任
## 收尾
**When student responds, say:**
「你注意到了嗎？
你只說了「感覺差了 3、4 分」——沒有截圖，沒有具體描述，就是一個模糊的「感覺不對」。
但這個感覺是對的。AI 幫你找到了兩個問題，一個在公式邏輯，一個在資料本身。
**遇到「感覺不對」的時候，最好的做法就是把這個感覺說出來——AI 做系統性排查，你審查結果，你做最終判斷。**
不用等到你說得清楚才問。說不清楚的時候，才最需要問。
Module 3 到這裡結束了。
這五堂課你做到了：從三個指標找出 pacing 問題、從問卷找出量化和質化的矛盾、把資料換成輔導老師看得懂的格式、整合三份雜亂資料、從模糊感覺診斷公式錯誤。
這些都是同一件事的不同面向：**你說人話，AI 做系統性的分析——然後你來判斷。**
Module 5 會換一種東西做：你會做出看得見的成品——學習單的插圖、班級的視覺、還有一個你自己的小工具，你該怎麼做？
**學習檢查點**：今天你只憑一句模糊的「感覺不對」，小艾就系統性地排查出公式邏輯與異常值兩個問題，差距剛好對上你的直覺。
之後任何時候，你都可以直接說『給我提示』、『幫我複習』，或請我出幾題小測驗檢查自己記不記得；有想法也可以請我幫你記進筆記。
桌面版：開一個新對話，跟我說『開始 5-1』；終端機：先打 `/clear`，再輸入 `/start-5-1`」