特殊學校推動AI，不能只靠一兩位老師

近年談 AI 教育，很多人首先想到的是新工具、新平台，或某些老師很快便能設計出漂亮的教材。這些嘗試當然重要，因為學校的創新往往由一兩位願意先行一步的教師開始。不過，在特殊學校裏，我們很快會發現：如果 AI 只停留在個別老師的個人興趣，便很難真正成為學生支援和學與教改進的一部分。

特殊學校的工作，從來不是單一課堂可以完全涵蓋。教師除了備課、教學和評估，還要處理學生的情緒及行為支援、個別學習需要、家校溝通、活動紀錄、個案會議、生活技能訓練和生涯規劃。每一項工作背後，都有學生真實而複雜的需要。AI 的確可以協助我們整理資料、草擬教材、分析學習表現和節省部分文書時間；但若缺乏共同規野和專業把關，它也可能帶來準確性、私隱、誤差和過度依賴等問題。

因此，道慈佛社楊日霖紀念學校推動 AI 時，我們並不希望把它視為「哪位老師懂得用工具」的個人能力，而是把它放入校本發展和教師專業成長的框架之中。學校是一所政府資助輕度智障兒童學校，服務小一至中六學生。我們一直強調以學生為中心、照顧學習多樣性，也重視學生的自主學習、生活技能和未來轉銜。當 AI 進入特殊教育場景，它必須服務這些教育目標，而不是反過來讓學校追逐工具本身。

我們近年的其中一個方向，是建立教職員 AI 專業發展的校本框架。第一層，是讓全體教職員具備基本 AI 素養，明白 AI 可以做甚麼、不能做甚麼，以及使用時要注意哪些底線。第二層，是讓不同學科、支援組和行政組別，在自己的工作範疇中試行合適應用，例如在備課會議中分享生成分層學習材料、分析學生觀察紀錄、設計學習流程圖卡、草擬社交故事或分析家長問卷。第三層，則是培養校內較有經驗的行政團隊成為推動實踐、分享案例、協助同事和質素把關的核心團隊。

這樣做的目的，不是要求每位老師都成為科技專家，而是讓全校有共同語言。當老師使用 AI 生成教材時，我們可以一起討論：內容是否適合輕度智障學生理解？步驟是否拆得足夠清楚？圖像提示是否符合學生生活經驗？建議策略是否忽略了情緒、感知或溝通？AI 可以很快給出一個初稿，但初稿不等於定稿，更不等於專業判斷。特殊教育教師的價值，正在於能夠把工具提供的內容，轉化成真正適合學生的支援。

所以，我們亦重視收集校內的 AI 成功案例。這些案例未必是很宏大的科技項目，有時只是一套較清晰的分層學習卡、一個幫助學生預備轉換活動的社交故事、一份把洗手或購物拆成步驟的生活技能圖卡，或一個把學生多年表現整理成易讀摘要的成長紀錄。當這些小案例被整理出來，再放回教師會議、共同備課和專業對話之中，AI 才不只是某位老師電腦裏的作品，而是成為學校共同學習的資源。

不過，推動 AI 不能只談效率，也必須談責任。特殊學校學生的資料往往涉及學習能力、情緒行為、家庭背景、治療需要和未來出路，這些都不是可以隨便輸入任何平台的普通資料。學校必須建立清晰底線，例如盡量使用最少資料、避免輸入可識別學生身分的內容、在合適情況下進行去識別化處理，並確保教師明白哪些資料可以用、哪些資料不應放入未經審視的工具。AI 可以幫忙，但教師和學生的尊嚴和私隱必須先被守護。

同樣重要的是質素保證。市面上很多 AI 工具是按一般教育或商業情境設計，未必完全理解特殊教育的細緻需要。它可能把學習目標寫得太抽象，把活動設計得太急促，或者低估學生需要反覆練習和視覺提示的程度。若學校沒有校本審視機制，便很容易把表面漂亮的內容直接帶進課堂。對我們而言，任何 AI 生成的教材、評語、分析和建議，都需要由教師、治療師、社工或相關專業同工按學生實際情況修訂，才可以成為教育行動的一部分。

回看前兩篇文章，我們先談 AI 如何幫助教師看見學生真正的學習難點，再談學生人才庫如何保存學生的優勢和成長線索。來到這一篇，我更想說的是：若沒有教師團隊和校本制度，前面兩件事都難以長久。精準教學需要教師懂得共同分析資料；學生人才庫需要不同同工持續輸入、整理和運用；家校合作需要清晰溝通和信任；生涯規劃更需要跨專業團隊共同判斷。AI 可以把資料整理得更快，但學校文化才決定這些資料會否真正用來支持學生。

教育4.0不是把學校變成一間科技公司，也不是讓老師追趕一個又一個新平台。對特殊學校而言，教育4.0應該是一條更人本、更穩妥的路：以學生需要為起點，以教師專業為核心，以數據倫理為底線，以團隊協作為方法。當 AI 由個別試用逐步走向校本培訓、成功案例庫、質素保證和專業社群，它才有機會真正支援學校長遠發展。

我相信，特殊教育最珍貴的地方，是我們從不輕易用單一標準定義學生，也不把學生的困難看成不可改變的限制。AI 若用得合宜，可以讓我們更快整理觀察、更準確看見需要、更有系統保存進步；但最後能否把這些資料變成鼓勵、教學、支援和機會，仍然取決於人。特殊學校推動 AI，不能只靠一兩位老師，因為每一位學生的成長，都需要一整個專業團隊共同承托。

下一階段，我們可以再把焦點放回學生的日常生活，看看 AI 如何協助教師設計社交故事、生活技能流程圖卡和情境化學習材料，讓學生在轉換活動、與人互動、洗手、乘車、購物等生活場景中，更有信心地一步一步學會自立。

作者:鄭裔威，道慈佛社楊日霖紀念學校（輕度智障特殊學校）校長

教育4.0

** 博客文章文責自負,不代表本公司立場 **

上月，筆者有幸參與了由教育局舉辦的「人工智能教育杭州團」。在緊湊的四天行程中，教育專家和校長們走訪了浙江省教育廳、浙江大學，並深入強腦科技、宇樹科技、大華股份等多家頂尖科技企業；還到了一所中學和一所小學觀課。這次行程讓一眾香港教育同工親身體驗到內地在「政、產、學、研」四位一體下推進數字教育的驚人速度。

回港後筆者反思，政府近年大力投放資源，為全港中、小學每校提供高達50萬元的特配撥款，用以推動人工智能及數字教育。《中小學數字教育藍圖》面世在即，前線教育工作者如箭在弦，也有不少學校在2025/26學年已經先行先試。有學校購置硬體、開發課程及培訓教師，推進教育轉型。究竟教育同仁應如何操作，才有效透過科技和數據，提升孩子的學習效能；又不會因依賴AI而引致認知卸載？

筆者認為應正視當前香港學校在推行 AI 教育的兩大痛點。

市場產品琳瑯滿目，學校易「選擇困難」與「為 AI 而 AI」

50萬撥款是商家必爭之地，面對排山倒海的科技產品和技術方案，許多校長和資訊科技主任最頭痛的，莫過於如何從中甄選出真正對學生有益的產品。由於市場上的產品種類極多，從 VR 裝置、編程機器人到各式標榜適性化學習的 AI 學習平台和寫作評分系統，每一項技術看似不得了，但學校在緊迫的時間與有限的技術背景下，往往買得高興，但未必切合校本發展或學生真正需要。學校很容易「為 AI 而 AI」，為了趕上科技潮流，或者在有限時間內盡用撥款，卻缺乏長遠的教學續航力。工具在熱潮過後便容易在教員室一角塵封，資源錯配。作為前線教育工作者，必須時刻警醒，科技只是輔助，提升學生的學習能力才是教育的根本初心。

學校數據各自為政，形成資訊孤島

第二個更為致命的核心問題，是學校內部的數據打不通。

在杭州考察小學時，我們看到內地的智慧校園能做到將學生的課堂表現、課後作業、甚至體質健康數據全線貫通。反觀香港，目前普遍學校的數字化呈現「碎片化」狀態。行政用一套 App、家校溝通一套 App、英文科閱讀用一個平台、數學科自學又用另一個獨立系統。

這些系統各自為政，底層的數據格式互不兼容。結果同一個學生的學習行為和表現，被割裂地鎖在不同的第三方後台裡。英文科的系統知道學生文法弱，但數學科的系統並不知道該學生其實連題目都讀不懂。學校根本無法拼湊出一個學生的「全景畫像」，更遑論利用大數據進行精準教學。

要突破上述瓶頸，回歸教育本質，真正做到 AI for Education，我們需要一個能夠「貫穿全校、打通所有數據」的後台數據庫。無論學校引入哪一家的學習 App，其產生的學習數據都能自動、即時地匯入這個統一的中央後台。透過 AI 算法，跨越學科邊界去分析學生的數據。例如，將學生的語文理解能力與科學科的邏輯推理表現進行關聯分析，找出學習困難的真正根源。甚至可以把課外活動參與及學生學習需要的情況等數據也輸入。當所有數據打通後，AI 後台才能真正發揮「AI 導師」的作用，全方位掌握學生的情況，根據學生的強弱項，跨平台、跨學科地為其推送最適合的學習材料，真正實現因材施教，照顧學生需要。

杭州之行讓筆者深刻體會到，人工智能教育的成功，不在於學校買了多少部高端的機器人，而在於教育同工如何運用科技重塑教育的底層邏輯。站在教育轉型的十字路口，香港學界需要從過去單純在傳統課堂加上IT工具的科技疊加思維，過渡到打通數據、建立中端後台的架構重塑新階段。期盼局方、學界與科技界夥伴能攜手合作，為香港的下一代構建一個真正智慧、有溫度且高效能的 AI 未來校園。

作者:鄭家寶博士，國家教育部教育評價改革研究基地(重慶市教育評估院)兼職研究員、教育評議會副主席、浙港澳中小學校數字教育聯盟委員

鄭家寶博士