港建AI教育大模型，减负增效速转型

文︱邓飞

在人工智能（AI）浪潮席卷全球的今天，教育正面临着前所未有的变革。作为国际都会，香港的教育体系不仅承担着为本地培育人才的责任，更肩负着对接国家“科教兴国”战略、助力建设“教育强国”的历史使命。

面对生成式AI带来的机遇与挑战，我们不仅要积极拥抱新技术，更需在制度设计与资源配置上展现前瞻性。本文综合多方观点，提出两大核心策略：一是全面建立师生AI素养指引，二是集中资源构建全港统一的“教育大语言模型（LLM）”，以期在减轻教师负担的同时，全面提升教与学的效能。

推动AI教育，关键在于教师。若教师本身对AI技术感到陌生或恐惧，何谈引导学生？因此，当局应参考内地外先进经验，如广东省教育厅发布的《广东省人工智能赋能基础教育行动方案（2024-2027）》等，制定一套清晰、具操作性的教师人工智能专业素养指引。这套指引不应是一刀切的标准，而应根据教师的角色与职能，将AI素养划分为不同层次：

初级水平（应用者）：适用于所有学科教师。重点在于掌握通用的生成式AI工具（如ChatGPT、文心一言等），能够利用AI进行基础的文书处理、教案生成、试题编写及作业批改，从而从烦琐的行政工作中解放出来，将更多精力投入到育人工作。

中级水平（开发者）：适用于对科技有兴趣或负责STEM教育的教师。要求能够利用现有工具（如Coze等平台），毋须编写复杂代码，即可打造小型的、个性化的AI智能体（Agent），解决特定教学场景中的问题，如制作针对某一课题的智能辅导助手。

全港统一训练，建专属数据库

高级水平（领导者）：适用于学校管理层及资讯科技科主任。要求具备较深厚的技术理解力，能够参与研发或微调大型教育模型，并能从战略高度规划学校的AI教育发展，引领全校的数字化转型。

教育局2024年和去年分别推出的“智为学理”与“智启学教”计划，通过资助鼓励学校开展校本数字教育，这在起步阶段无疑是正确的。但随着AI应用的深入，“校本模式”的局限性日益凸显：资源碎片化、数据孤岛效应、算力成本高昂，以及教师需要花费大量时间“训练”模型而非“使用”模型。

为了突破这些瓶颈，香港应集中力量，由特区政府主导，联合学界与科技界，构建一个全港统一的“教育大语言模型（LLM）”。AI的智慧源于数据的“喂养”。单一学校的数据量极其有限，难以训练出高质量的模型。而全港拥有60多万中小学生及数万名教师，这是一个庞大的数据宝库。通过建立统一平台，将全港师生在教与学过程中的脱敏数据（Data Masking）进行整合，我们就能训练出一个专属于香港教育体系的LLM。

这个模型将比市面上通用的AI更具优势：它熟悉香港的课程架构（Curriculum）、了解DSE的评估标准（Assessment）、适应香港学生的双语学习习惯（Pedagogy）。对于教师而言，这意味着他们可以使用一个已经“预训练”好的强大助手，能够精准地生成符合香港教学要求的教案、出卷、甚至提供差异化的教学建议，真正实现“一次学会，广泛应用”。

如果只采用“校本模式”，往往要求教师身兼“标注员”与“训练师”数职，这在无形中增加了教师的工作负担。而全港统一的LLM则可以由专业团队进行维护与更新，教师只需专注于“使用”。想像一下，未来的教学场景：教师只需在统一平台上输入教学主题，AI便能自动生成符合课程指引的教案草稿及多媒体素材；批改作业时，AI能即时分析学生的强弱项，并生成个性化的反馈建议；处理行政工作时，AI能自动整理会议纪录与数据报表。这才是真正的“减负增效”，让教师回归教育的本质--与学生的心灵交流。

自主可控，维护国安必要之举

最后，在当前复杂国际形势下，依赖海外商用模型（如OpenAI）存在着数据外泄与意识形态渗透的风险。教育数据涉及青少年的思想动态与个人私隐，是国家重要的战略资源。构建自主可控的本地化AI教育平台，是维护国家安全与数据主权的必要之举。我们可以确保AI生成的内容符合“一国两制”原则，符合正确的价值观，并能有效落实数据安全监管。这与加强爱国教育、价值观教育是相辅相成的，确保了香港教育的“正本清源”。

香港教育的数字化转型，需要有宏大的视野与坚定的决心。通过建立系统化的师生AI素养指引，我们为未来培育具备数智能力的人才奠定基础；通过构建全港统一的教育大语言模型，我们为教师减负、为教学增效、为教育安全筑堤！