黃偉豪：AI在教育中的應用——香港的機遇與警惕

【明報文章】2022年底ChatGPT橫空出世，對全球教育界帶來前所未有的震撼與想像。從課堂輔助、教材設計到自動批改，人工智能（AI）似乎正重新定義「教」與「學」的本質。然而兩年多過去，教育科技的「革命性轉變」仍未如預期般出現。根據多項研究顯示，AI在教育中的實際應用仍面對重重障礙，而這些觀察對香港教育界亦具深遠啟示。

AI學習工具 或會擴大教育不平等

來自美國Education Week的調查顯示（註1），即使有愈來愈多教師接受AI相關專業培訓，但截至2024年10月，仍有58%教師從未接受過任何AI訓練；僅2%教師表示「經常」於課堂使用AI工具。這些數據，與創新科技的高期望形成鮮明對比。

另一篇在Education Next發表的深入文章（註2）指出一個更令人警惕的現象——於過去10年間，美國大量學校引入線上數學學習平台如Khan Academy、DreamBox、i-Ready、IXL等，並有研究顯示這些平台在「正確使用」情况下，可提升學生數學成績。然而這些成效只反映在極少數學生身上：根據Khan Academy的研究，僅有約4.7%學生達到建議使用時數，其他平台的情况亦類似，此現象被稱為「5%問題」。這些能夠有效使用平台的學生，多為學習動機高、家庭資源豐富者，多來自高收入或較少被標示為「高風險」的群體。這說明AI學習工具可能無助縮窄學習差距，反而有機會擴大教育不平等。

這些發現，對香港教育界有何啟示？作為一個高度依賴文憑試制度的城市，若學校大規模投放資源於AI工具上，卻無法確保學生真正、有效地使用，極可能造成資源錯配，甚至加劇教育不平等。

教育與科技的根本錯位

這些數據背後的原因，並不單純是技術尚未成熟，而是教育與科技之間存在根本性的錯位。美國史丹福大學課程「Empowering Educators via Language Technology」（CS293/EDUC473），正是針對這一點深入剖析（註3）。它是史丹福大學一門結合AI與教育的跨學科課程，聚焦語言科技在教學中的應用與挑戰，強調與教師、學生共同設計，探討AI工具的公平性、實用性與教育價值。

CS293課程的師生共同研究指出，AI在教育中的應用斷層核心問題在於：我們是否真的理解教育的本質？

AI系統擅長處理標準化、可量化的任務；而教育——尤其是中小學階段的學習——則是一個深具人文性、情境性與社會性的過程。當開發者將AI視為一種效率工具——自動標記、生成回饋、模擬對話，其實已經將教育簡化成一連串可以「工程化」的任務。但學生的學習，從來不止處理資訊。寫作、思辨、對話、失敗與重建，這些教學過程不容易被模型量化。AI雖然可以生成看似合理的答案，惟它並不理解學生為何錯、錯在哪裏、更適合什麼樣的引導。當AI成為自動化的評量工具，其風險在於，它可能會掩蓋教師的觀察力、壓縮學生表達空間，甚至令「教學」變成「操作系統」。

CS293課程另一個具啟發性的觀點，是我們是否只為那5%的人設計了教育科技？事實上，許多所謂「有效」的AI工具，其研究報告顯示的學習增益，往往是建立在極少數「依建議使用」的學生身上。大多數學生，尤其是學習動機較低、資源不足、語言能力不強的群體，沒有機會或能力真正使用這些工具。

科技設計者的盲點

這不止是使用者意願的問題，更是設計者本身的盲點。許多AI教育工具，是由工程師、科學家主導開發，他們本身就是「高效學習者」，對工具的理解與操作天然無障礙。當他們以自己為原型設計產品時，往往難以理解大多數學生的學習節奏、情緒反應與語言困難。結果就是工具設計精緻、功能強大，但真正能夠發揮效益的使用者卻只有少數（「5%問題」）。

訓練AI模型需要大量數據，但CS293的研究提醒我們：教育數據本身就充滿偏見與限制。許多目前用於訓練AI的數據，來自10年前的研究、自願提供資料的學校，或是特定年級與地區的樣本。這些數據，不能夠代表當代多元而複雜的學習情境。更重要的是，AI模型大多處理文字數據，但真實之教學是多模態的——語氣、手勢、表情、學生在白板上畫圖的方式，這些非語言信號，往往是教師判斷學生理解與否的關鍵。當我們用單一的文字輸入來代表學生學習過程，勢必會錯過他們真正的思考軌迹。

CS293研究最具建設性的貢獻，在於強調「教師主導」的重要——AI應該是一個輔助者，而不是主導者；教師和學生應該參與AI工具的設計、測試、修改過程，而不是在工具完成後才被動接受。研究亦指出，現在的教師其實有愈來愈多工具可以自己定製AI應用，例如使用開源模型、語言處理工具，甚至生成式程式編輯器。科技的民主化，為教育專業打開了新空間，關鍵在於我們是否願意將設計權交還給教師與學生。

勿讓技術光芒遮蔽教育本質

AI無疑是當代最具變革性的技術之一，它帶來的效率與可能性，令人振奮。惟教育不是一個可以被完全自動化的領域；它關乎人與人之間的理解、耐性與共鳴。CS293課程提醒我們，不要讓技術的光芒遮蔽了教育本質。

香港教育制度歷來以考試為主軸，強調標準化評核與知識輸入。這樣的制度下，AI最常被構想為「自動評分」、「個性化練習」、「代改作文」等效率工具。然而正如史丹福研究者所言，教育行為本身是深具人文性與情境性的；過度依賴AI工具，可能令教學失去溫度，學生亦失去批判與創造的空間。

我們需要的AI，不是取代教師的機械人，而是能夠放大教師專業和學生的創造力、尊重學習多樣性、促進公平與反思的工具。教育科技的未來，從來不是由技術決定，而是由我們如何設計、如何使用，以及最重要的——為誰而用。

註1：Langreo, L. (2024). “We’re at a disadvantage,” and other teacher sentiments on AI. Education Week.

註2：Holt, L. (2024). The 5 Percent Problem. Education Next.

註3：CS293/EDUC473. (2025). Language Models in the Classroom: Bridging the Gap Between Technology and Teaching. Stanford University HAI.

作者是美國史丹福大學行為科學高等研究中心院士

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[黃偉豪]