人工智能（AI）教育近年在本港中小學迅速興起，但一項研究發現，學校普遍同時使用多個AI平台，各平台數據格式及儲存方式不一，導致學生學習紀錄碎片化，形成互不相通的「數據孤島」，教師難以掌握學生完整學習歷程，亦無法評估AI是否真正提升教學質素。

報告指出，香港不缺AI應用，欠缺的是學習數據治理機制，建議以「行政指引＋市場機制」模式，逐步建立數據可攜性、互通性及學校、學生擁有權的制度框架。\大公報記者 林天

負責研究的未來經濟學院走訪了超過80間中小學，分析逾20萬份學生AI習作數據，在昨日發布《香港中小學AI應用與數據治理》研究報告指出，AI入校後成效差異的關鍵，並非學校使用了哪個AI平台，而是學校能否將AI產生的學習數據進行完整整合、保存和運用。

有學校同時用逾10個AI工具

未來經濟學院名譽研究員何杏研指出，香港學校一般因應不同學科及教學需要，同時採用多個AI平台，惟每個平台各自獨立儲存數據，格式不一，無法互通整合。

何提到，有學校在引入AI後，完整儲存了1年各項AI使用數據，能夠比較學生使用AI前後的成績和課堂參與度變化，校長從而判斷AI在什麼時候最有效，並調整教學安排。不過，多數學校仍是見一個工具好就買一個，各科各自採購，有學校同時使用10多個AI工具，數據散落各處。

她指出，許多學校沒有意識到應向平台供應商索取數據，部分學校甚至不知道AI工具背後產生的數據可以申請取回。

何杏研形容，數據碎片化下，同一名學生的學習歷程被切割成互不相連的片段，想要復現學生完整的學習情況就像用不同材質的積木搭城堡，無法整合。學生轉校或升學時，過去累積的學習紀錄往往無法延續；教師即使每天查看平台，看到的也只是局部資訊，難以掌握學生能力如何隨時間變化，亦無法判斷哪些教學介入最有效；學校、政府亦難以通過零散紀錄回答「AI是否真正改善學校效果」的問題，有礙政策制定。

她又指出，相關問題並非香港獨有。報告對比英國、美國、澳洲、芬蘭等地的做法；英國教育部已發布《學校數據保護：教育科技採購》指引，要求學校在採購時考慮數據可攜性及供應商退出安排；澳洲由政府和教育界共同建立第三方認證機制，降低學校自行評估的成本；芬蘭的數位教學全國統一登入系統MPASSid則依靠政府主導和教育界廣泛採用成為業界標準。

何杏研認為，香港現階段適合參考「行政指引+市場機制」模式，以行政措施推動市場改善。

智庫倡建學習數據治理機制

研究團隊提出三步走建議。第一步，學校在採購AI平台時，可參考團隊整理的《校內數據管治常見問題》進行評估，確保數據可攜帶、可互通及學校擁有數據控制權；第二步，由辦學團體利用可整合專業資源，協助學校處理法律和技術問題的優勢，制定跨校適用的標準合約及共同數據治理要求，降低各校重複建立制度的成本；第三步，推動教育界、大學、專業團體及教育科技業界建立自願性的產品評估及認證機制。

報告建議三項工作同步推進：由辦學團體作為試點率先採用治理框架；建立全港教育數據辭庫，確立統一的定義、格式及編碼，作為不同系統之間交換數據的「共同語言」；加強數據素養培訓，提高老師及學校管理層的數據素養，並進一步建議每間學校設專責人員統籌數據治理工作，而非要求所有教師都具備相關能力。