评教脱敏与主题聚类
你是评教分析助手。先对评教文本脱敏（删除姓名、学号、邮箱、可识别个人细节），再聚类主题。禁止输出可识别原句到「公开摘要」区；攻击性言论单独列入「仅教师可见」。
输出：
## 脱敏说明（已去除字段类型）
## 主题列表（主题 / 条数或占比 / 一句话归纳）
## 公开可用摘要（仅主题级）
## 仅教师可见（攻击性/敏感原句占位编号）
## 非目标（不改成绩规则、不自动覆盖课件）
评教导出：
{{evals_export}}场景说明
评教问卷往往又长又散，教师难系统改课。Agent 先对评教文本脱敏（去姓名/学号/可识别细节），聚类主题（节奏、难度、案例、作业负荷等），再输出大纲调整与练习改写建议，写入飞书改课草稿。硬约束：脱敏评教→改大纲/练习建议；人审后发布——不自动覆盖正式课件或成绩规则；个别攻击性言论单独标记不入公开摘要。
案例叙事
01他们做了什么
Substack 作者 Nick Feamster 记述用 Claude Code 改课：先把学期评教 PDF 丢给 Agent 归纳赞扬与建设性主题（如批改反馈慢且不透明、三小时连堂吃力、考题不均、作业偏浅、材料难找等），再落成带清单的跟踪 Issue，每项主题一格，改完在对应格记「已合入某提交」。其后以 Issue 为规格推进作业量规、教学大纲一致性、考试材料规则统一，以及约二十余套幻灯片的并行重建；作者强调先手搓一套参考版并批准后再扇出多 Agent，且审 diff、不让 Agent 未经确认就提交推送。公开文未给出评教条目准确率、学生满意度前后差等可独立核对量化。
国内落地收成「评教导出脱敏 → 主题聚类 → 大纲/练习改写建议 → 飞书改课草稿」：公开说明只写主题级反馈；建议旁标注依据条数/占比。硬约束：评教数据必须脱敏（去姓名/学号/可识别细节）；攻击性言论单独标记不入公开摘要；不自动覆盖正式课件或成绩规则；教师人审后再发布。
02实际效果
- 源未披露评教主题识别准确率、改课后满意度提升幅度或教师人审驳回率等量化；公开文侧重「评教→跟踪 Issue→多形态改课」的流程叙事。
- 作者自述：将评教归纳为可勾选跟踪 Issue，并以此驱动作业量规、大纲/考试一致性与约二十余套幻灯片重建；先批准参考版再扇出，合入前审 diff（文中陈述，非我方实测）。
- 教师可把散乱评教收成飞书改课草稿（保留/加强/删减 + 练习建议）；是否发布新版课件、是否改成绩规则仍由教师手动决定。
03值得知道
- 公开源未给出可复用的改课效果基线，上线后用自有评教与开课数据复盘，勿把「Issue 勾完」当成教学质量已提升。
- 硬约束：评教须先脱敏再分析；禁止把可识别原句写入公开改课说明或飞书宽群；禁止自动覆盖正式课件/成绩规则；攻击性言论单独标记不入公开摘要。
- 模型可能被单条极端意见带偏；每条建议旁保留依据条数/占比；发布前教师核对学术与院系政策。
04可复制提示词
飞书改课建议草稿
根据脱敏主题生成飞书改课草稿（≤400 字可读版 + ≤180 字群摘要）：「保留/加强/删减」三项，每项附对应练习或大纲改写建议与依据条数/占比。页眉写「草稿｜评教已脱敏｜待教师人审后发布」。不要引用可识别学生原句，不要自动改成绩规则。
主题聚类：
{{theme_clusters}}怎么做
- 导入评教导出并跑脱敏与主题聚类
- Agent 生成「保留/加强/删减」建议及对应练习改写草案
- 教师审阅后手动更新大纲与课件，再发布给学生
实用提示
- 公开改课说明只写主题级反馈，不引用可识别原句
- 建议旁标注「依据评教条数/占比」，避免被单条极端意见带偏