評量流程
DS 202 沿用平台的評量模式：先做前測，再學習與實作，最後做後測。前測與後測是平行但不完全相同的題本，用來讓學習成效被看見。
- 1前測
在課程開始前完成，用來了解目前的判斷力。前測沒有通過門檻。 - 2學習
完成 Module 1 與 Module 2 共十堂課。 - 3實作
完成六項實作任務。 - 4後測
在課程完成後進行，通過門檻為 80%。
評量內容
每份測驗有 12 題單選題，涵蓋 AI 角色、資料 context、prompt、read-before-run、silent error、驗證順序、聲稱、provenance、隱私、debug、AI 建議統計方法、責任歸屬十二個構念。題目檢測的是判斷力，不是背誦工具操作。
每份測驗的題目分布| 構念 | 題數 |
|---|
| ai-role | 1 |
|---|
| context | 1 |
|---|
| prompt | 1 |
|---|
| read-before-run | 1 |
|---|
| silent-error | 1 |
|---|
| verification | 1 |
|---|
| claim | 1 |
|---|
| provenance | 1 |
|---|
| privacy | 1 |
|---|
| debug | 1 |
|---|
| ai-stats | 1 |
|---|
| ownership | 1 |
|---|
如何計分
計分在伺服器端完成。正確答案與說明不會出現在公開頁面、可下載檔案，或提交前的任何回應中。提交後，只有答錯的題目才會顯示說明。
資訊
開始測驗需要講師提供的梯次代碼與學員代碼。請使用學員代碼，不要使用真實姓名。
