江苏
文｜邓飞
英国一项刚公布的研究，带来值得香港教育界参考的结果：人工智能（AI）备课工具确实节省教师时间，但不少教师试用后却不愿继续使用。技术有效，为何未必受到欢迎？这正是香港推行AI赋能教学同样需要回答的问题。
AI节省备课时间，惟教师不愿用
今年10月，英国教育捐赠基金会（Education Endowment Foundation，EEF）公布由国家教育研究基金会（NFER）进行的评估。研究涉及英格兰108所小学、464名教师，于2025年秋季进行10星期随机对照试验，测试由Oak National Academy开发的AI备课助理Aila。工具可按年级、科目和学习目标，生成教案、课堂活动、练习及投影片；对照组仍可使用其他AI工具，故研究检验的是Aila在既有选择以外的额外效益。
结果显示，Aila组平均每周备课及准备教材需2.51小时，对照组则为3.32小时，相差约49分钟，减幅达24%。独立评审亦未发现教材质素因此下降。然而，81%的实验组教师虽曾试用Aila，工具平均只用于7%的课堂备课，而且使用率逐周下跌。在曾使用工具并完成期末调查的教师中，只有22%认为节省了备课时间，反而有32%觉得更花时间。
教师取态迥异，原因并不难理解。有教师欣赏Aila能替陌生课题建立教学框架，协助编排课时、提问与理解检查；也有教师认为它生成的课堂流程过于公式化，未能兼顾教学创意与班级差异，甚至不如自行配置的AI工具方便。历史科教师仍须另外搜寻声音、地图等材料，才可使课堂生动。
另外，对不少教师而言，备课往往是修改现有教材、与同事分享资源，而非每次从头制作一份教案。倘若AI要求重新输入资料、反复修改输出，所谓省时可能变成额外工序。
生成得快，不等同教师真正减负
一言蔽之，这项研究的启示是：不能把“AI生成得快”等同“教师真正减负”，更不能以功能多少代替对教学实际需要的理解。工具应容许教师灵活地修改一段教材、设计几条题目，或为程度不同的学生准备分层练习，而不是要求人人迁就同一套流程。
香港教育局新公布的《中小学数字教育发展蓝图》，方向值得肯定。附篇《中小学应用人工智能教学指南》提出“AI for ALL subjects”及“AI for ALL teachers”，强调所有科目、所有教师都可借AI改善学与教。《蓝图》亦提出由香港教育城建立配合本地课程的专属大语言模型，提供不同科目的“人工智能助理”；今年已在科学科试行辅助设计教案、备课、评估项目与课业，并从2026/27学年起逐步扩至其他科目。此外，教师每3年须完成不少于30小时数字教育培训，并优化学生评估资源库的数据分析功能。
有具体的措施是很好的，同时也要避免重蹈英国工具与教师工作习惯脱节的教训。笔者早前进行的本港教师调查发现，教师使用AI多集中于制作教材、工作纸，真正运用于分析学生错误、个人化学习报告的比例则偏低。不宜像英国那样，只把AI助教定位为“教案生成器”，而应从备课延伸至评改、学情分析和因材施教，形成连贯的“教、学、评”流程。
具体而言，教师可先用AI整理课程要求、已有教材及学生常见难点，设计适合本班的教学活动；课后由AI协助初步评改选择题、短答题甚至作文，标示需要复核的答案，减少重复劳动；再综合学生答题表现，辨识全班共同的概念盲点，以及个别学生的学
弱项。继而为基础较弱者提供补底练习，为能力较强者设计延伸任务。如此，备课不再是孤立工序，而是跟评估反馈互相衔接，让“因材施教”能更精准、更高效地落实。
当然，AI批改并非零错误，尤其作文、开放式题目及复杂推理，教师必须保留最终判断权；学生资料亦应去识别化，严守私隐保障。专属平台须贴合本地课程、便于操作。
减少做重复工作，多做专业教学
最后，建议教育局参考英国做法，联同大学和前线学校持续进行独立、具对照组的追踪研究，不只统计登入及生成教案次数，更要量度教师备课、评改与行政工时的实际变化，教材与评改质素、教师持续使用意愿，以及学生学习成效。若省下的时间又被新增工作吞噬，便不能称为真正减负。
AI赋能教学的最终目标，从来不是让教师多用一个平台，而是让他们少做重复工作，多做专业教学。只有同时减低工作负担、提升教学质素，香港数字教育才能真正做到“减负增效”。
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