摘要
人工智能（AI）為「因材施教」提供了前所未有的技術基礎。隨着 2025 至 2026 年間政府推出「智啟學教」撥款計劃、公布《藍圖》及向每所公帑資助學校發放 50 萬元，香港 AI 教育已由「有沒有使用 AI」邁向「能否善用 AI」的新階段。為探討學校在這轉折期面對的制度性挑戰，研究團隊於同期走訪超過 80 間中小學，並分析逾 20 萬份去識別化學生 AI 習作數據。
研究發現，香港學校普遍同時使用多個 AI 平台系統，不同系統之間缺乏共同的數據格式、標準及治理機制，形成大量互不相通的「數據孤島」(data silos)，令教師、家長與學校均難以掌握完整學習歷程及客觀評估 AI 成效。香港教育界真正缺乏的並非 AI 或數據本身，而是一套能讓學習數據持續累積、安全流通及促進教學互動的制度。本研究據此提出三項中短期建議：(一)學校層面建立校本 AI 及數據治理方向；(二)辦學團體制定統一數據治理要求，降低各校重複建制成本；(三)由教育界、大學及專業團體建立自願性 AI 方案評估及認證機制，逐步形成善用 AI 的共同文化，讓 AI 真正轉化為支援「因材施教」的教育基建。
1. 背景
近年，香港積極推動 AI 教育。政府已於 2025 年預留 20 億元推動數字教育，並於 2025 年 12 月推出「『智』啟學教」撥款計劃；2026 年 6 月 17 日，教育局公布《藍圖》， 並於同日向每所公帑資助學校一筆過發放 50 萬元；香港 AI 教育正由「有沒有使用 AI」 邁向「能否善用 AI」的新階段。然而，本研究團隊用一年時間，走訪超過 80 間中小學， 並分析逾 20 萬份去識別化學生 AI 習作數據後發現，影響一所學校「學、教、評」成效 的關鍵，並非學校使用的 AI 是否足夠先進，而是 AI 產生的學習數據能否持續保存、整合 及運用。
2. 研究發現
本研究發現，香港學校普遍同時使用多個 AI 平台系統，而不同系統之間缺乏共同的數據 格式、標準及治理機制，導致學生的學習紀錄極度零散，形成大量互不相通的「數據孤島」（data silos） 。教師難以掌握完整學習歷程，家長難以全面了解子女發展，學校亦 難以客觀評估 AI 是否真正改善學習成效。換言之，香港教育界真正缺乏的並非 AI，也不 是學習數據，而是一套能夠讓學習數據持續累積、安全流通及促進教學互動的制度。
3. 政策建議
綜合不同國家的經驗，我們認為香港需要及早正視教育界出現「數據孤島」所帶來的問 題，並應充分利用香港教育制度及自由市場的優勢，循序漸進建立 AI 學習數據治理制 度。本研究提出三項中短期可落實的具體建議：
- 由學校開始，參考《校內數據管治 常見問題》，建立校本 AI 及數據應用方向；
- 由辦學團體制定標準數據治理要求， 降低各校重複建立制度的成本。
- 由教育界、大學及專業團體建立自願性的 AI 方案 評估及認證機制，逐步形成屬於香港教育界持續有效運用 AI 的共同文化。
AI 不應只被視為另一種教育科技工具，而應成為支援教師實踐「因材施教」的新基礎。 我們認為，一國兩制下，香港正處於 AI 教育發展的重要轉折點。今天建立持續有效運用 AI 的文化，必然是未來教育基建的一部分。只有當學生的學習歷程能夠持續累積、安全 流通及有效運用，AI 所帶來的數據價值，才能真正轉化為教育價值，推動香港教育由 「數字化」邁向真正的「智能化」。
