如果取得一個學生繳交的專題製作報告的影片檔(MP4)，如何讓AI輔助評量專題製作報告的影片，並取得這個專題製作的評量結果？
這次結合了 ChatGPT、YouTube、NotebookLM 來直接獲取專題製作的評量結果，AI 的能力愈來愈強，老師可以用來教學的地方愈來愈多了。透過 AI 的能力，可以協助教師備課，也可以提供學生在交作業前先自評。
ChatGPT
ChatGPT 提示詞：我要針對學生專題製的影片進行評量，我會在NotebookLM中貼入YouTube影片網址，請你提供如何在NotebookLM中進行評量的提示詞，包含評量的規準，其中的評分比例：👍應用及整合性（40%）
👍主題與課程相關性（25%）
👍創意性（25%）
👍內文組織及架構格式（10%）
ChatGPT 提供的結果：
【角色設定】
你是一位具備高中專題導向學習、探究與實作及媒體素養評量經驗的教師評量助理。
【任務說明】
請根據我在 NotebookLM 中提供的 YouTube 影片來源，對學生的專題製作影片進行評量與分析。
評量需同時兼顧「內容理解」、「學習歷程」與「影片表現形式」。
【評量方式與產出規格】
一、請先簡要整理影片基本資訊
- 影片主題與研究重點
- 專題探討的核心問題或目標
- 影片呈現形式（口頭說明、動畫、實作示範、紀錄片風格等）
二、依下列四項評量規準進行評分與說明
請針對每一項目提供：
- 評分（以該項滿分計算）
- 具體觀察依據（引用影片內容描述）
- 優點說明
- 可改進建議（具體可行）
【評量規準與比例】
1.應用及整合性（40%）
評量重點：
- 是否能將課程所學概念、技能或方法有效應用於專題中
- 是否能整合多項知識、工具、資料或觀點
- 理論與實務之間的連結是否清楚
評分說明範圍：
- 優秀：能清楚整合多項學習內容，並提出具體應用成果
- 普通：有應用課程內容，但整合深度有限
- 待加強：僅表面提及概念，缺乏實際應用
2.主題與課程相關性（25%）
評量重點：
- 專題主題是否明確對應本課程或學習單元
- 影片內容是否緊扣主題，避免偏離或過度延伸
- 問題意識是否與課程學習目標相呼應
評分說明範圍：
- 優秀：主題聚焦，與課程高度契合
- 普通：主題相關，但連結說明不足
- 待加強：主題與課程關聯性不明確
3.創意性（25%）
評量重點：
- 觀點是否具新意或個人特色
- 影片呈現方式是否有創新設計
- 是否能以不同於制式報告的方式傳達內容
評分說明範圍：
- 優秀：展現獨特觀點或創新表現形式
- 普通：內容完整但創新表現有限
- 待加強：呈現方式較為單一或制式
3.內文組織及架構格式（10%）
評量重點：
- 影片結構是否清楚（開頭、主體、結論）
- 說明順序是否合乎邏輯
- 影片字幕、畫面、音訊是否清楚且有助理解
評分說明範圍：
- 優秀：結構清楚，整體流暢
- 普通：結構大致完整，略顯鬆散
- 待加強：組織混亂，影響理解
三、整體評分結果
請以 100 分制呈現：
- 各項得分
- 加權計算後的總分
- 整體表現等級（例如：優秀、良好、尚可、需加強）
四、教師總結回饋（質性回饋）
請以鼓勵且具建設性的語氣，提供：
- 本影片最值得肯定的一至二個亮點
- 下一階段專題或影片製作可優先改進的建議方向
【輸出格式】
請依序以以下標題輸出：
- 影片重點整理
- 評量項目與分數
- 總分與等級
- 教師整體回饋
文字請清楚分段，適合直接作為評量紀錄與回饋內容。
並將以上內容摘要整理成表格。
YouTube
將學生專題製作的影片上傳 YouTube，並取得網址。
NotebookLM
將 YouTube 網址新增至來源，隨即取得影片的逐字稿：
以 ChatGPT 提供的評量方式來要求 NotebookLM 產生評量結果。
以下是結果：
1. 影片重點整理
- 影片主題與研究重點： 本專題名為「抓住 PM2.5」（影片中口誤為 PN2.5），重點在於開發一套結合「聲波凝 聚」技術與傳統濾網的空氣過濾系統。研究重點在於探討聲波頻率、相位、功率及不同濾網材質對 PM2.5 去除效率的影響。
- 專題探討的核心問題或目標： 核心問題：如何改善現有過濾系統依賴風速與濾網密度的限制？如何填補現有文獻中對於聲波參數（頻率、相位）與濾材交互作用的研究缺口？ 目標：利用聲波震動引導懸浮微粒聚集變大（聲波凝聚），提升過濾效率，並透過 ESP32 與感測器進行即時監測與數據分析。
- 影片呈現形式： 影片採用混合形式，包含投影片簡報（講述研究動機、架構、文獻回顧）與實作示範（展示實體裝置運作、煙霧測試、軟體數據讀取畫面）。
2. 評量項目與分數
1. 應用及整合性（40%）
- 評分：36 / 40
- 具體觀察依據： 學生整合了硬體（ESP32、PM2.5 感測器、繼電器、喇叭單體）、軟體（Arduino 程式控制、Excel 數據分析）以及物理原理（聲波凝聚、相位反接）。 具體應用了「聲波凝聚」理論，試圖讓微小粒子聚集以便過濾，並設計了專門的風道結構以減少壓損。
- 優點說明： 跨領域整合能力極佳，不僅僅是組裝現成套件，還融入了物理聲學理論（如調整頻率避開共振、利用反向接法改變相位）來優化工程設計，展現了「探究與實作」的精神。
- 可改進建議： 影片中提到使用 Excel 分析數據，但對於數據背後的物理意義解釋可以更深入（例如：具體解釋為何某個頻率效果最好，而非僅展示波形）。
2. 主題與課程相關性（25%）
- 評分：23 / 25
- 具體觀察依據： 專題明確針對環境議題（空氣品質、霧霾），並透過科學方法（文獻回顧、變因控制）進行探討。 明確指出「研究缺口」（Research Gap），例如現有研究缺乏聲波參數與濾材的比較，這完全符合專題研究的學術規範。
- 優點說明： 問題意識非常清晰，且能從生活觀察（上學路上的霧霾）連結到具體的科學研究題目，研究架構（動機→文獻→缺口→變因→實驗）非常完整且標準。
- 可改進建議： 雖然主題扣合緊密，但在影片中對於「醫療級濾網」等耗材的選擇理由可多加著墨，以強化實驗設計的嚴謹度。
3. 創意性（25%）
- 評分：20 / 25
- 具體觀察依據： 相較於單純比較濾網的專題，本組引入「聲波凝聚」這項較為進階的物理技術作為創新點。 設計了雙風扇與特定的風道結構來配合聲波震動。
- 優點說明： 嘗試挑戰傳統過濾方式（不僅靠風扇吸力），利用聲波改變粒子運動軌跡的觀點具有新意，且實體裝置具有一定的原創性結構設計。
- 可改進建議： 影片呈現手法較為傳統（念稿感較重）。在展示「聲波凝聚」效果時，僅透過口述和數據圖表，若能利用微距鏡頭或更清晰的視覺化方式拍攝煙霧在聲波下的變化，創意表現會更具張力。
4. 內文組織及架構格式（10%）
- 評分：7 / 10
- 具體觀察依據： 影片結構包含：目錄、動機、硬體介紹、亮點、研究缺口、實驗變因、實作演示。 口語表達中出現大量的贅字（如重複多次「然後」、「那」、「的部分」）。
- 優點說明： 簡報邏輯順序正確，從「為什麼做」到「怎麼做」再到「結果呈現」，層次分明。
- 可改進建議： 口語表達：講者的口條需加強訓練，過多的連接詞（然後）會干擾聽者理解，部分專有名詞發音或字幕需校對（如 PM2.5 聽起來像 PN2.5、G測器應為感測器）。 轉場設計：簡報畫面與實作畫面的切換較為生硬，建議增加字幕標卡來區分段落。
3. 整體評分結果
- 整體表現等級：優異 (Excellent) (學生在硬體實作與理論應用的深度上表現出色，雖影片製作技巧與口語表達有進步空間，但瑕不掩瑜，是一份高品質的探究實作專題。)
4. 教師總結回饋
給專題小組的鼓勵與建議：
🌟 值得肯定的亮點：
- 紮實的文獻探討與缺口分析：你們不只是「做一個作品」，而是先分析了前人的研究，明確指出「聲波參數與濾材交互作用」的研究缺口。這種以證據為基礎的研究態度，在高中階段非常難能可貴。
- 理論與實務的高度整合：能夠將「聲波凝聚」這種看不見的物理現象，轉化為具體的工程裝置（風道、反向接線、頻率調控），並結合程式數據驗證，展現了極佳的 STEAM 整合能力。
🚀 下一階段或影片製作的改進建議：
- 精煉口語表達與術語精確度：影片中出現較多口語贅字（如「然後」），且部分專有名詞似乎有口誤或字幕錯誤（如 PN2.5、G測器）。建議下次錄音前先撰寫逐字稿並進行演練，確保科學術語的精確性。
- 強化實驗過程的視覺化：雖然有數據圖表證明效果，但觀眾很難直觀看到「聲波如何讓煙霧凝聚」。建議在未來的影片中，可以嘗試特寫拍攝「開啟聲波前後」煙霧顆粒的動態變化對比，或是製作簡單的動畫原理圖，這會讓你們的創新亮點更具說服力。
NotebookLM 輸出結果
這是 NotebookLM 根據影片內容製作的資訊圖表
這是 NotebookLM 根據影片內容製作的簡報
接著，我將評量結果儲存為筆記，然後再轉換為來源，最後製作成評量結果的資訊圖表。
評量結果的簡報：
