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AI教育,不能只教学生用AI

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文|邓飞

人工智能(AI)已改变世界,也正在改变教育。香港教育局早前公布《中小学数字教育发展蓝图》(《蓝图》),推动AI成为所有学生的基本能力。近日,经济合作与发展组织(OECD)公布《PISA 2029媒体及AI素养评估框架》(PISA MAIL),宣布2029年PISA(学生能力国际评估计划)将首次评估学生的AI素养。



这两件事其实反映全球教育改革的新方向。过去20多年,PISA带动各地教育由知识导向逐步转向能力导向;如今把AI纳入评估,意味国际教育已开始由数码教育进一步迈向AI教育。

对香港而言,《蓝图》提供了改革的政策基础,而PISA则提供了国际标尺,提醒我们真正需要培养的是什么能力。

值得注意的是,PISA并非测试学生是否懂得用各类生成式AI,亦不是考核学生能否编写程式,而是聚焦学生能否在AI无处不在的资讯环境里保持独立思考、批判判断和负责任地做决策。

在PISA MAIL框架中,学生需回答的问题包括“这段内容是否由AI生成?”“演算法为何向我推荐这则资讯?”“AI的答案受哪些资料和偏见影响?”“哪些观点被放大?哪些声音被忽略?”这些能力已超越资讯科技课范畴,而是阅读能力、媒体素养、公民素养与批判思维的综合体现。

换言之,学校和教师若把AI教育理解为增加AI课程、教授生成式AI工具,甚至令学生熟悉提示词技巧,便只完成了改革的一半。真正的AI教育,应使学生理解AI如何影响知识生产、资讯传播及社会运作,并能够在“人机协作”里保持理性判断,而不是把决策交给AI。

AI可成各科共同课题

《蓝图》提出“人脑为主,电脑为辅”,这个方向值得肯定,下一步是如何把这个政策理念落实到课程设计和课堂教学。首先,AI教育应成为全课程(whole curriculum)学习元素,而非独立学科。PISA框架明确指出,媒体及AI素养应融入语文、数学、科学、人文、艺术等不同学科。这与香港近年推动跨课程学习的方向一致,但仍需更清晰的课程设计。

例如中文科可要求学生比较AI生成文章与人类作品,分析论证、修辞和观点;英文科可让学生利用AI协助写作,再反思哪些内容真正代表自己思考;数学科可利用演算法推荐、数据抽样及模型偏差作为统计教材;历史科可探讨深度伪造(deepfake)如何影响史料真伪;公民与社会发展科则可讨论AI对民主参与、公共舆论及资讯安全的影响。AI不止是教学工具,更可成为各学科共同面对的新课题。

重思教学模式

其次,香港应重新思考AI课堂的教学模式。PISA重视的是探究能力,教师不妨把AI视为讨论对象,而非唯一答案,例如同一问题可要求学生比较不同AI平台的回答,分析答案差异及其原因;又或要求学生查证AI引用资料是否真确,辨识其中可能存在的偏见、幻觉或遗漏。当学生开始主动质疑AI,而不是盲目相信AI,才真正建立AI素养。

第三,教师之专业发展将是改革成败关键。《蓝图》提出持续培训教师及提升校长数码领导能力,方向正确。未来教师培训不能只停留在工具应用,更应该聚焦课程设计、跨学科协作、学习评估及AI伦理教育。教师的角色亦需由知识传授者,逐步转为学习设计者和探究引导者。

最后,香港应及早建立跟PISA接轨的AI素养评估。PISA更重视的是,学生能否判断资讯可信性、理解演算法如何影响认知、辨识AI生成内容的局限,以及在“人机协作”里做出符合伦理的选择。

未来校本评估应增加真实情境任务、跨学科专题及探究活动,把分析、判断、创造和反思纳入学习历程,而非依赖纸笔测验。香港过去在PISA阅读、数学、科学方面一直保持于国际前列,成功原因并非操练考试,而是在课程改革中逐步建立能力导向的教育。2029年PISA新增的AI素养,同样不应被视为另一个需操练的测试,而应视为推动教育改革的新契机。

理解驾驭AI而非被支配

《蓝图》为香港提供了制度基础,PISA MAIL则描绘了未来学生所应具备能力的图像。若香港能够有效结合两者,把AI素养真正融入每一个学科、每一个课堂、每一次探究学习,不止是有望于2029年PISA取得佳绩,更重要的是培养出能够理解和驾驭AI,而非被AI支配的新一代。这才是AI时代教育改革最值得追求的目标。

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