首届AI赋能教学高峰会2月7日（周六）于香港中文大学举行，由灼见名家传媒、香港中文大学工程学院合办，吸引数百老师、校长参加。峰会汇聚教育界与人工智能专家，一齐探讨最新趋势与机遇，推动智慧校园发展。

灼见名家社长文灼非表示，人工智能（AI）赋能教学对教师来说是一种新挑战，当学生已十分掌握AI工具的运用，老师也要及早掌握相关知识和改革课程。灼见名家一向重视教育发展，如举办大学校长论坛、“腹有诗书”小学中文常识问答比赛；适逢政府在优质教育基金预留20亿元支援中小学善用AI，希望透过这项活动与教育同工探讨如何善用津贴。

施俊辉：学校不能单打独斗

教育局副局长施俊辉表示，推动本港数字教育工作很重要，社会各界须齐心协力，改进学生的学习体验。他续指，引用AI技术跟制定STEAM校本课程有别，讲求大数据和模型训练，“学校不能单打独斗”，尤其今天技术发展一日千里，难以跟上，更须要凝聚资源，将好的服务方案推而广之，令技术真能帮助学生和老师教学。

他又表示，教育局着紧学校间差异和数码鸿沟，曾有同工分享近年中一新生对相关知识的差异不少，老师需花不少气力，所以要政府等力量介入，从小学阶段拉近学生之间的距离。港府正在制定数字教育蓝图，希望持续听取同工的意见，由于科技发展迅速，无法作很长远规划，

一个技术周期约为三年，当中会不断检视和优化。教育局副局长施俊辉表示，推动本港数字教育工作很重要，须要社会各界齐心协力，改进学生的学习体验。

黄锦辉：四层思考改革

香港中文大学工程学院副院长、立法会议员黄锦辉教授介绍“AI+”概念，指AI技术可以有多元的应用场景，要“因材施教”，避免只将单一工具投放在传统的教学法。他说要从工具、流程、机制和体制四个层面思考：最基本是思考怎样善用工具提升评估、追踪个别学生的表现等功能；再来要改革工作流程，将教、学、评一体化；并思考教师因为投入工具而空出来的资源，怎样投放让学生进一步得益？至此，学校的教育流程、以至整个教育产业都面临改造的需要。

黄教授又建议要推行“教育垂直型大型语言模型”（LLM），尤其是现有的西方模型工具或对国家了解偏颇，所以建议香港要建立自己的大模型，如善用香港电台庞大的多媒体资料库。香港中文大学工程学院副院长、立法会议员黄锦辉教授说，要从工具、流程、机制和体制四个层面思考教育制度转型。

杨红霞：全港学校协作建构模型

香港理工大学人工智能高等研究院执行院长杨红霞教授则分享了“协作生成式人工智能”（Collaborative GenAI），一种融合驱动的新型框架。她认为，目前教育界仍欠缺一种个性化教学AI工具，GenAI已可以像人一样工作，但是较为中心化，数据、运力要集中在同一地方，数据可能是多年经验的抽象总结。

如何服务到前线教师？她表示要去中心化，以最低的资源发挥最大的效果，建议每间学校贡献自己的模型，得到一个全港基础模型（foundation model），效果可以媲美OpenAI等全球领先模型，现时已有相关应用，一如治疗癌症，诊断准确率可达到九成至九成五。香港理工大学人工智能高等研究院执行院长杨红霞教授分享“协作生成式人工智能”怎样帮助香港教育界转型。

邓飞：学科基础模型更有助教学

香港教育工作者联会副会长、立法会议员邓飞认为，AI在自动化评改、生成个性化学情分析、个性化教材三步最能帮助教师，但教师不能当“甩手掌柜”，要善用学情分析报告，帮助同学补底、或提升水平、或保持拔尖水平。

他又认为，如要构建全港统一的教育垂直大语言模型，应以学科分类，因为每所学校的派位组别（banding）不同，以学校为单位建立的大模型未必普遍适用。相反，使用考评局的数据，如marking schemes和sample scripts来训练模型，可以更精准地帮助教师做学情分析，建设难度也不大。

邓飞又不赞同教师用AI工具只做趣味性教材，因为教师与年轻人的趣味点不同，制作的教材应聚焦补学生的短板，如帮助建立语感。他又认为最关键的问题，在于“当AI什么都可以生成，教师还可以教什么？希望各位教师能在实践中摸索出来。”香港教育工作者联会副会长、立法会议员邓飞认为，教师要善用学情分析报告，帮助同学补底，或提升水平，或保持拔尖。

车品觉：勿忽视prompt的重要性

大数据专家、阿里巴巴集团前副总裁车品觉认为，人类的思想方式已经改变，只将传统的教育模式数字化“未必行得通”，教师不能再只简单地教学生寻找答案，而是教导他们怎样思考。他续指，人类的沟通对象从彼此变成AI，prompt（提示）的重要性从未改变，学好怎样撰写prompt将改变大模型能给出的答案，“更聪明”。“当大家不知道如何善用，利器在手也无用。当大家开始学习善用prompt，这便是数字化教育正式的开始。”

车品觉认为，大家尤其要学好主导整个对话的"system prompt"，要善用“约束”与“排除”两种元素，利用负面（不要......）方向辅助发问。另外，“一个sample胜万金”，提供样本比单纯的文字描述给系统参考也有相当的价值。

他也表示，大家要学会分开work flow prompting和agent prompting形式的提问，前者使用AI前已清晰有多少步骤做好一件事，后者的要求则相应不高。另外当要脑力激荡（brainstorm）时，应善用发散性思维方式提问。他续指，资讯科技与其他部门的人永远无法沟通，相信给学校的相关津贴，当中大部分资源浪费在沟通，得到的资料未必有用，所以老师主动学习很重要。大数据专家、阿里巴巴集团前副总裁车品觉认为，人类的思想方式已经改变，只将传统的教育模式数字化“未必行得通”。

冯颖匡：三步曲助《教育强国纲要》落地香港

香港大学建筑学院兼任讲师及前博士后研究员（AI）冯颖匡博士分析《教育强国建设规划纲要（2024—2035年）》如何落地香港教育界。他表示，数据能帮助我们看到痛点，集中资源改善短板，以及能帮助学生突破学习瓶颈。他指出国家资料库可以看到各省市的数据以便集中资源，香港也可以这样做。

他续指，《纲要》当中最重要求建立“一站式数智学生社群”，透过“智慧学伴”、“数位导师”等探索“人机协同教学新模式”，实现人工智慧驱动的大规模因材施教。香港学界可以建立校本教育平台，同时透过智慧学伴与孩子的对话改善学习痛点（家长和教师可阅览纪录）。至于老师的数字分身则可协助老师教学，如制作特色课，唯真人老师的角色依然重要。香港大学建筑学院兼任讲师及前博士后研究员（AI）冯颖匡博士分析《教育强国建设规划纲要（2024—2035年）》如何落地香港教育界。

何剑辉：教师须提升角色助学生学习

金钱村何东学校创新科技组总统筹主任，中大、教大及都大客席讲者何剑辉先生讲解AI时代学生需要的技能与态度。他表示过去一项专业技能的衰退”周期可能长达二、三十年，但在当下的AI时代已缩短至三、五年，意味知识与技能更新的速度必须大大加快。

学生须由“一次性学习”的模式转为终身学习模式，由掌握静态知识到掌握“如何学会新知识”。他们除了要拥有理性思维、解难能力，更要学会主动提问，有系统式、创新思维，有助促进国家“从零到一”的创新过程。

他表示，教育体系要转型有四个关键，包括课程前瞻化、跨学科化；教师角色教授者转向“学习设计师”；字本评核方式须重新定义；建立终身学习的生态圈。金钱村何东学校创新科技组总统筹主任，中大、教大及都大客席讲者何剑辉先生讲解AI时代学生需要的技能与态度。

在专题环节中，文灼非表示自己坚持举办中文常识问答比赛，要同学背诵古典文学作品，关键在于汲取作品背后的道德素养。黄锦辉教授同意并表示，这就是教育的独特功能，“《论语·为政》中说‘知之为知之，不知为不知，是知也’，我觉得现在的学生就是缺乏了‘不知为不知’的认识。”他强调，以前环境所限无

法实践“因材施教”的理想，现在科技赋能了教师实践，但AI毕竟只是工具，教学法仍面临改变。