# 離線用：從這裡開始

這份教材整套可以離線開：到 GitHub 頁面按 **Code → Download ZIP**（或直接下載 <https://github.com/cwstedctw/learning-evidence-workshop/archive/refs/heads/main.zip>），解壓到自己可寫、**不在 OneDrive／iCloud 同步**的位置（不要只在 ZIP 預覽裡開檔）。

1. 雙擊 `index.html` 開教材；`learn.html` 是五分鐘導覽、`start.html` 行前準備、`material.html` 講義、`studio.html` 工作台、`slides/index.html` 投影片。網頁、提示詞、示範資料都在裡面，不用網路。
2. 在 AI 助手（ChatGPT 桌面版的 Codex，或 Antigravity）裡**先選定一個工作資料夾**：就選這個解壓出來的資料夾，或你另外建的 `my-course-evidence`。它只會在你選的地方動手；找不到選資料夾的功能就把畫面貼給它問。
3. 授權照行前頁第 7 項（Codex 維持 Ask for approval）。先貼下面這句探測，確認它真的能在這個範圍建檔，再開始第一塊：

   > 請印出目前工作資料夾的完整路徑，確認是我選的那一個。只在這裡新建 write-test.md，內容寫「工作坊寫入測試」；不要改其他檔、不安裝軟體、不上傳到任何地方。

   自己打開 write-test.md 看到那行字，才算通過。
4. 第三塊離線做：請 AI 直接讀 `data/project-presentation-scores.csv`（跳過 # 開頭的第一行），不必再從網路下載；P3 存成 `gap-analysis.md`、P4 存成 `reflection-classes.md`，都放進 `my-course-evidence`。自己的 AI 跟工作台預跑分類差在哪，記在 `ai-comparison.md`（範本在 `prompts/ai-comparison.md`）。
5. 工作台的「匯出」按鈕若沒有把檔案落到下載夾：改用一般瀏覽器，或把預覽文字複製出來自己存成 .md，再把完整路徑交給 AI。

全程只用合成示範資料（代號 DEMO-S01…）。回家放自己的資料時：專案設不公開、丟給 AI 前先拿掉姓名學號。

## 用學習單練習試評

打開 `practice.html`，或直接讀 `practice/learning-sheets/participant/ASSIGNMENT.md`。只有成員ZIP時，解壓後直接讀 `ASSIGNMENT.md`。這條路線先人工三份、再AI試評、程式核對、教師決定；CSV首行就是標頭，不要像原三方分數CSV一樣跳過第一行。