社工如何用 AI 整理問卷和活動回饋？

AI 可以協助社工整理活動問卷、開放式意見和參加者回饋，找出常見主題、正面經驗和改善方向。使用前要先去除姓名、電話、學校、班級等可辨識資料，也要檢查內容是否涉及醫療、家庭、心理或其他敏感資訊。AI 產生的摘要只能作為初稿，最後仍需由熟悉活動內容的社工核對。

簡單答案

活動結束後，社工可以把已去識別化的問卷文字交給 AI，請它協助歸納參加者喜歡的地方、常見困難、改善建議和後續需求。AI 特別適合處理大量開放式回應，因為它能快速把語意相近的內容分組，再整理成較容易閱讀的摘要。

不過，AI 不能代替真實統計，也不能自行判斷活動一定有效。它可能忽略少數但重要的意見、誤解參加者語氣，或把模糊內容整理成過度肯定的結論。因此，使用 AI 的重點不是把問卷「丟進去就完成」，而是先整理資料、設定清楚任務，再由社工比對原文、數據和實際活動情況。

為什麼活動問卷收回來後，常常沒有被真正使用？

不少活動在結束前都會請參加者填問卷，但問卷收回後，真正有時間逐份閱讀的人不多。工作人員通常先忙著整理出席、場地、經費、成果報告和下一項活動，開放式回應便很容易被放在一旁。

量化題目相對容易處理，例如滿意度、活動時間是否合適、是否願意再次參加等，可以計算人數和比例。真正費時的是開放式回應，因為同一個意思可能有很多不同寫法：

「遊戲很好玩。」
「最喜歡分組挑戰。」
「跟同學一起合作很有趣。」
「希望下次可以多一點互動活動。」

這些句子都與互動、遊戲和合作經驗有關，但如果逐份閱讀和分類，會花不少時間。AI 可以先協助把相似內容聚合，再由社工確認分類是否合理。

問卷真正的價值，不是證明「活動辦完了」，而是協助團隊看見參加者的實際經驗。有人可能喜歡活動內容，但覺得節奏太快；有人整體滿意，卻因場地太吵而難以參與；也有人只寫一句簡短負面意見，卻指出一個團隊過去沒有注意到的重要問題。

AI 可以怎麼整理活動回饋？

歸納參加者喜歡的地方

AI 可以把正面回應分成不同主題，例如活動內容、帶領方式、團體氣氛、場地安排、學習收穫和同儕互動。這比只寫「參加者反應良好」更有資訊價值。

例如，原始回應中可能有人提到「工作人員很有耐心」、「不會強迫我回答」、「解釋很清楚」。AI 可以先歸納成「帶領方式具支持性」，但社工仍要回頭檢查原文，確認這個主題不是只來自單一回應。

整理需要改善的地方

參加者的負面意見有時較零散，也可能使用情緒化或口語化的表達。AI 可以協助把內容整理成較中性的改善方向，例如：

「等太久」可整理為「報到或轉場時間較長」；
「太多人，很吵」可整理為「人數與空間配置影響參與」；
「講太多」可整理為「講解時間較長，互動比例不足」；
「不知道要做什麼」可整理為「活動指示需要更清楚或增加示範」。

這種整理可以幫助團隊把抱怨轉化成可行的檢討項目，但不能把參加者的意思改掉。如果原文只是「不太喜歡」，AI 不應自行推測對方是不喜歡導師、內容還是場地。

找出重複出現的主題

當同一類回饋重複出現時，通常值得團隊關注。例如，多名參加者都提到活動時間不夠、分享太趕、場地太小或希望增加實作，這些就可能形成下一次設計的重要依據。

AI 可以協助統整主題，但不能只看文字出現次數。某些回應雖然只出現一次，卻涉及安全、羞辱、排斥、身體不適或不當對待，仍然需要優先處理。

整理可跟進的建議

AI 可以把改善建議進一步分類為：

活動流程調整；
時間和節奏安排；
場地與設備；
帶領方式；
物資準備；
宣傳與報名資訊；
後續服務或延伸主題。

這樣能幫助團隊把問卷回饋轉化為具體行動，而不是只停留在「下次再改善」。

量化資料和開放式回饋要分開處理

問卷通常同時包含選擇題和開放式問題。兩者的功能不同，不應混在一起解讀。

資料類型	可以回答的問題	需要注意的限制
量化資料	多少人滿意、多少人願意再參加、平均分數是多少	不能單獨解釋原因，也不能直接代表長期成效
開放式回饋	參加者喜歡什麼、遇到什麼困難、為什麼有這種感受	文字長短不一，可能受表達能力和填答意願影響
工作人員觀察	參與程度、互動情形、活動節奏和現場反應	可能受觀察者角度影響，需要清楚記錄事實與推論

例如，滿意度達九成，代表大多數回應者對活動有正面評價，但不等於九成參加者已經學會相關技巧。若要判斷學習成果，還需要搭配前後測、活動表現、簡短任務或後續追蹤。

使用 AI 前，哪些資料一定要先刪除？

原始問卷可能包含聯絡資料、報名資訊、就讀學校、班級、家庭狀況或其他可辨識內容。若直接把原始檔案上傳 AI，可能增加隱私與保密風險。

姓名、暱稱和可辨識代號；
電話、電子郵件、地址和通訊帳號；
身分證字號、個案編號和報名編號；
學校名稱、班級、工作地點和服務據點；
完整出生日期、活動日期和特殊事件日期；
家庭成員姓名、職業和詳細家庭背景；
照片、聲音、影片和可辨識外貌資訊；
醫療、精神健康、法律、家暴、性侵害或兒少保護資料。

只刪除姓名並不一定足夠。若回應中寫著「我是某校唯一參加這個活動的六年級學生，家裡最近發生某件特殊事件」，即使沒有姓名，仍可能被辨認。

開放式回應中出現敏感內容怎麼辦？

參加者可能在開放式欄位中寫下家庭衝突、霸凌、情緒困擾、自傷、受虐或其他敏感內容。這類回應不應只被當成一般活動意見處理。

社工應先依機構程序判斷是否需要個別跟進、督導討論或啟動保護與危機處理流程。這些內容不適合直接放入一般 AI 工具，也不應讓 AI 判斷風險程度。

較安全的做法是把敏感回應從一般問卷分析中分開，由指定人員依機構程序處理。一般 AI 只處理已經去除個資、且不涉及危機與保護議題的回饋。

如何把問卷資料整理成適合 AI 處理的格式？

先下載原始資料：保留未修改版本，存放在機構核准的位置。
刪除可辨識欄位：移除姓名、電話、學校、班級和其他個資。
分開敏感回應：涉及危機、醫療、家暴或兒少保護者另行處理。
統一文字格式：去除無意義空白、重複欄位和系統代碼。
標示資料來源：區分不同活動場次、年齡層或題目，但避免保留可辨識細節。
分批輸入：內容太多時按題目或主題分段，降低遺漏和混淆風險。
設定明確任務：要求 AI 只歸納主題，不自行補充或推測。
保留原文對照：方便核對每個摘要是否有實際回應支持。

如果問卷數量很多，可以先由試算表整理選擇題統計，再把已去識別化的開放式回應交給 AI。這樣可以避免把整份原始資料連同個資一次上傳。

怎樣下指令，才能減少 AI 過度推論？

提示詞應清楚限制 AI 的任務，特別是要求它不要補充原文沒有的內容、不要把少數意見寫成整體結論，也不要自行判斷活動成效。

可加入以下限制：

只根據提供的回應整理；
每個主題列出支持該主題的回應數；
少數但重要的意見另行列出；
不把滿意度直接解釋成能力提升；
不推測參加者沒有明說的動機；
資料不足時標示「無法判斷」；
使用中性、尊重、不帶標籤的語氣。

可直接複製的 Prompt

歸納活動回饋主題

以下是已去除個人資料的活動回饋。

請幫我歸納常見主題，包括：
1. 參加者喜歡的地方
2. 需要改善的地方
3. 可跟進建議
4. 少數但值得注意的意見

請只根據原文整理，不要加入原文沒有提及的內容，也不要推測參加者的動機。

每個主題請列出大約有多少則回應支持；資料不足時請標示「無法判斷」。

整理改善建議

請把以下已去識別化的活動意見，按照「流程與時間」、「場地與設備」、「活動內容」、「帶領方式」、「宣傳與報名」、「後續需求」分類。

同一則回應可以放入多個類別，但請不要自行增加沒有出現過的問題。請保留少數意見，不要只列最多人提到的內容。

檢查摘要是否過度推論

請檢查以下活動問卷摘要，找出是否有：
1. 把少數意見寫成整體意見
2. 把滿意度寫成學習成效
3. 把推測寫成事實
4. 加入原文沒有的原因
5. 忽略負面或少數回饋

請逐項指出問題，並提供較審慎的改寫方向。

建立成果報告段落

以下是已完成統計的問卷數據，以及已去除個人資料的開放式回饋摘要。

請整理成一段活動成果報告，清楚區分：
1. 量化結果
2. 參加者正面回饋
3. 改善建議
4. 資料限制

請不要更改任何數字，不要把即時滿意度當成長期成效，也不要加入未提供的服務成果。

AI 摘要完成後，社工要核對什麼？

每個主題是否真的有原始回應支持？
AI 是否把一兩則意見寫成大多數人的看法？
是否遺漏負面、少數或安全相關的回應？
是否把參加者的語氣和原意改掉？
是否加入原文沒有的原因或動機？
數字、比例和有效問卷數是否正確？
是否把滿意度誤寫成能力或行為改善？
是否仍包含姓名、學校、班級或其他辨識資料？
是否有敏感回應需要依機構程序另行跟進？
摘要是否清楚說明資料限制？

問卷回饋可以直接用來證明活動有效嗎？

不能只靠滿意度或開放式回饋證明活動有效。問卷通常反映參加者當下的感受、主觀評價和自我陳述，這些資料很有價值，但仍有其限制。

例如，參加者表示「我學會如何冷靜」，代表他認為自己有所收穫，但未必代表他在生活中已經能穩定使用這項方法。若活動目標涉及知識、技巧或行為改變，可以搭配：

活動前後簡短題目；
角色扮演或實作任務；
工作人員觀察紀錄；
後續活動中的使用情形；
家長、教師或合作人員的回饋；
參加者自己的行動計畫。

較審慎的報告寫法是「回饋初步顯示參加者對活動評價正面」，而不是「活動成功改善所有參加者的能力」。

如何避免只看多數意見，忽略重要少數？

AI 很容易把出現次數最多的主題排在最前面，但社福服務不能只以多數決定重要性。某些少數回應可能涉及安全、無障礙、排斥、語言理解或不當對待，雖然只有一人提出，仍然需要立即檢視。

因此，整理時可以要求 AI 分成兩部分：

常見主題：多名參加者重複提到的經驗；
重要少數意見：出現次數少，但涉及安全、權益或服務可近性的內容。

最後由社工判斷哪些需要列入改善計畫，不能只按照出現次數自動排序。

怎樣把 AI 分析轉成真正可跟進的改善行動？

AI 歸納出主題後，團隊還要把它轉化成可執行的改善事項。可以使用「問題、證據、原因假設、改善行動、負責人、期限」的格式：

發現	回饋證據	改善行動	負責人	期限
活動指示不夠清楚	多名參加者表示不知道第一個步驟	增加示範與圖像流程卡	活動負責人	下次活動前
分享時間太短	部分參加者希望有更多討論	主活動縮短十分鐘，保留分享時間	帶領團隊	修訂流程時
場地聲音干擾	一名參加者表示太吵而難以集中	檢查分區和安靜空間安排	場地負責人	下次場勘時

需要注意的是，「原因假設」不能只靠 AI 產生。問卷回應指出的是參加者經驗，真正原因可能還需要工作人員觀察、場地紀錄和團隊討論才能確認。

哪些情況不適合把問卷資料交給一般 AI 工具？

原始問卷包含姓名、電話、學校或完整報名資料；
開放式回應涉及家暴、性侵害、兒少保護、自傷或自殺；
資料與個案編號、服務紀錄或醫療資料相連；
樣本很小，容易從背景推測參加者身分；
使用的平台未經機構核准；
機構無法確認資料如何保存或使用；
AI 摘要會直接影響服務資格、資源分配或個案判斷；
沒有足夠人力核對原始回應和 AI 結果。

常見問題

可以把整份 Excel 問卷直接上傳 AI 嗎？

不建議直接上傳原始檔案。應先在機構核准的環境刪除姓名、電話、學校、班級和其他個資，再把量化統計和開放式回應分開處理。若平台未經核准，即使已刪除個資也不應自行使用。

只有十份問卷，也需要使用 AI 嗎？

不一定。問卷數量少時，人工閱讀可能更快，也較能保留每則回應的語氣。AI 適合資料量較大、需要統一分類或建立初步主題時使用。

AI 可以自動計算滿意度嗎？

AI 可以協助說明計算方式，但正式數字最好由試算表或統計工具計算。語言模型可能抄錯數字或混淆分母，所有比例都要重新核對。

AI 歸納出的主題可以直接放進成果報告嗎？

不可以直接採用。社工應回到原始回應確認每個主題是否有足夠支持，也要保留資料限制、少數意見和可能的不同解讀。

匿名問卷就沒有隱私風險嗎？

不一定。參加者可能在開放式回應中主動寫出姓名、學校、家庭事件或其他可辨識內容。即使問卷設計為匿名，使用前仍要逐項檢查。

總結

AI 可以協助社工處理活動問卷中最花時間的部分，包括歸納開放式回應、找出正面經驗、整理改善建議和建立成果摘要。它能加快分類，但不能取代原始資料、真實統計和專業判斷。

安全使用的前提，是先刪除姓名、電話、學校、班級和其他可辨識資料，將敏感回應另行處理，並只使用機構核准的工具。完成摘要後，社工要比對原文，確認 AI 沒有把少數意見寫成整體結論，也沒有把滿意度誇大成服務成效。

活動問卷真正的價值，不在於最後報告寫得多漂亮，而在於團隊是否願意把參加者的經驗轉化成下一次的改善行動。AI 可以幫忙看見重複主題，但哪些意見最重要、哪些風險要先處理、哪些改變真正可行，仍然要由社工和服務團隊負責。