在英語教學中， 「口說評量」 一直是老師們最難拿捏的一環。不是因為口說不重要，而是因為它 太容易受到主觀判斷影響。.
- 同樣一句話，不同老師給的分數不同
- 活潑外向的學生，往往被評得比較高
- 害羞但努力的學生，進步卻不容易被看見
這也讓許多老師心裡都出現同一個問題：
有沒有可能，在不依賴主觀印象的情況下，公平又有效地評量學生的口說能力？
為什麼傳統口說評量容易流於主觀？
在多數課堂中，口說評量仍以以下方式進行：
- 課堂即時點名回答
- 期中或期末口試
- 老師依整體印象給分
這些方式雖然直覺，卻有明顯限制：
- 老師無法同時細聽所有學生
- 評分當下無法回放、比對
- 難以向學生或家長清楚說明評分依據
結果常常是： 分數給了，但學習歷程卻沒有被留下來。.
什麼是「不依賴主觀評分」的口說評量？
所謂「非主觀式評量」，並不是完全不需要老師的判斷，而是： 把評量的基礎，從「感覺」轉為「可被檢視的依據」。 這類口說評量通常具備幾個特徵：
- 評分標準明確、固定
- 評量結果可回放、可比較
- 能追蹤學生長期進步
- 不因評分者不同而產生巨大落差
換句話說，評量的重點不再是 「誰聽起來比較好」，而是 「學生的表現是否達到明確指標」。.
5 種降低口說評量主觀性的實務做法
1. 使用清楚、可操作的評分指標（Rubric）
與其給整體印象分，不如將口說表現拆解成具體項目，例如：
- 發音是否影響理解
- 是否能完成指定內容
- 語速是否過快或過慢
- 是否能說出完整句子
當評分標準一致，評量結果自然更公平，也更容易向學生說明。
2. 以「錄音」取代人工即時評分
即時評分最容易受到情緒與時間壓力影響。 讓學生以錄音方式完成口說任務，可以：
- 讓老師反覆聆聽、確認
- 與學生過去的表現比較
- 在不同時間、不同情境下評分
這一步，就已大幅降低「當下判斷」造成的誤差。
3. 將口說表現「數據化」
比起只給一個分數，更重要的是 學生具體做到了什麼，例如：
- 朗讀或回答的長度
- 使用的單字量
- 發音是否穩定
- 是否完成指定秒數或任務
這些都是可被記錄、可被比較的客觀資訊。
4. 比較「學生自己」的進步，而非彼此競爭
口說能力的核心在於 「持續練習與累積」。. When teachers can observe that a student’s:
- 句子變長了
- 停頓變少了
- 發音比上次更清楚
評量就不再只是排名，而是看見成長。這對內向或學習較慢的學生尤其重要。
5. 善用 AI 輔助，提升評量一致性
近年來，越來越多老師開始使用結合 AI 的口說練習平台，協助進行：
- 發音準確度分析
- 流利度與節奏判斷
- 一致且可重複的評量標準
AI 並不是取代老師，而是讓老師能把時間用在 回饋與引導，而不是反覆打分。
教學現場的實際做法：以 Sensay 為例
在實務上，像 Sensay 這樣的 AI 英文口說平台 ，正是為了解決「口說評量過於主觀」的問題而設計。透過平台，老師可以：
- 讓學生以錄音方式完成口說練習
- 使用一致的評量指標檢視表現
- 查看學生每一次的口說紀錄與進步軌跡
- 以數據與作品作為評量依據，而非印象
這樣的評量方式，不僅更公平，也能讓學生清楚知道 「自己進步在哪裡」。.
對老師與學校的好處是什麼？
- 評分依據清楚，減少爭議
- 評量結果可回溯、可比較
- 節省時間，降低工作負擔
- 更容易支持形成性評量與長期追蹤
公平的口說評量，來自方法，而不是感覺
口說能力本來就不是一次表現就能定義的能力。當評量方式變得更客觀、更可追蹤，學生也會更願意開口練習。
好的口說評量，不是找錯誤，而是看見進步。