先讀｜15 分鐘
下載 PDF 並檢視表單中自評與互評的評量規範，特別留意 1／3／5 分的具體行為錨點，以及 2／4 分的中間過渡規則。
04 / 85 分鐘 / BARS 轉換實驗室
將紙本表單轉化為可演練、可檢核、可回溯的結構化資料。
本單元不要求預先具備完整的程式能力。建議先閱讀下載的 PDF 掌握五大評量面向，再透過合成資料集練習資料篩選、運算與教師複核，最後理解 GAS 如何串接表單與試算表。
再跑｜35 分鐘
下載完整 JSON 或 CSV 資料集，依評量面向及自評／他評進行交叉切換，分析平均數、評分差距、離散程度與缺件情況。
再接｜35 分鐘
研讀 GAS／clasp 部署套件，掌握 doGet、存取碼驗證、提交份數收據及試算表工作表之間的串接架構。
01 輸入
PDF完整保存原始檔案、頁面影像、資料來源與雜湊值（Hash）；若文字層辨識混淆時，以頁面影像進行人工核對。
02 結構
JSON／CSV將評量面向、評分尺度、評量者、受評者與提交份數時間正規化為結構化欄位。
03 操作
HTML＋GAS單一畫面聚焦單一評量面向，同時對全組成員進行評分，並透過 Apps Script 自動寫入試算表。
04 複核
訊號檢視自評與他評差距、缺漏件與重複提交份數記錄；系統不直接自動產生成績，亦不做任何主觀人格判定。
匿名學員數—僅採用 S01 等匿名代碼
組別—每組 4 人
提交份數—每人一份
評分記錄總數—每份 20 筆
下載練習資源
本單元完整練習資料集
PDF 為本次實作指定之 BARS 原始表單；JSON 與 CSV 則為課堂演練專用之匿名合成資料集，不含任何真實名冊、存取碼或敏感的 GAS 設定。
五大評量面向
先掌握指標結構，再分析評分分布。
正在載入公開結構……
PDF 表單中的 2 分為 1 分與 3 分之間的中間行為，4 分為 3 分與 5 分之間的中間行為。此處應先對照原始頁面影像，再建立結構化資料欄位，避免因直接複製文字層而產生辨識誤差。
同儕互動式資料分析
運用完整合成資料集進行教師複核演練
資料載入中……
平均值與評分差距
優先探究「何處需進一步複核」，而非僅關注「誰的評分最高」。
| 記錄編號 | 評量者 | 組別 | 受評者 | 評量面向 | 評分 | 評量類型 |
|---|---|---|---|---|---|---|
| 載入後顯示前 12 筆；完整資料請下載 JSON／CSV。 | ||||||
完成互評設計檢核
同儕互評的系統化整合
GAS 串接架構
掌握常見例外與錯誤處理機制
一套健全的線上表單除正常送出外，更須妥善處理存取碼錯誤、必填欄位檢查、重複提交份數、網路連線中斷及提交份數收據確認。下載之 clasp／GAS 套件內附完整部署說明；於部署至個人 Google 帳戶前，請務必先以匿名測試資料驗證。
互評之外，亦記錄判斷形成歷程
互評之外，亦記錄判斷形成歷程
BARS 主要用於觀察團隊合作行為；本次任務則額外記錄第一判斷、問題清單、資料來源、Prompt、查證與修正歷程。兩項評量應獨立檢視，嚴禁將工具使用次數直接等同於能力評分。
上述項目屬於學習歷程證據，而非新增之 BARS 評分面向。