人工智能（AI）教育近年在本港中小学迅速兴起，但一项研究发现，学校普遍同时使用多个AI平台，各平台数据格式及储存方式不一，导致学生学习纪录碎片化，形成互不相通的「数据孤岛」，教师难以掌握学生完整学习历程，亦无法评估AI是否真正提升教学质素。

报告指出，香港不缺AI应用，欠缺的是学习数据治理机制，建议以「行政指引＋市场机制」模式，逐步建立数据可携性、互通性及学校、学生拥有权的制度框架。\大公报记者 林天

负责研究的未来经济学院走访了超过80间中小学，分析逾20万份学生AI习作数据，在昨日发布《香港中小学AI应用与数据治理》研究报告指出，AI入校后成效差异的关键，并非学校使用了哪个AI平台，而是学校能否将AI产生的学习数据进行完整整合、保存和运用。

有学校同时用逾10个AI工具

未来经济学院名誉研究员何杏研指出，香港学校一般因应不同学科及教学需要，同时采用多个AI平台，惟每个平台各自独立储存数据，格式不一，无法互通整合。

何提到，有学校在引入AI后，完整储存了1年各项AI使用数据，能够比较学生使用AI前后的成绩和课堂参与度变化，校长从而判断AI在什么时候最有效，并调整教学安排。不过，多数学校仍是见一个工具好就买一个，各科各自采购，有学校同时使用10多个AI工具，数据散落各处。

她指出，许多学校没有意识到应向平台供应商索取数据，部分学校甚至不知道AI工具背后产生的数据可以申请取回。

何杏研形容，数据碎片化下，同一名学生的学习历程被切割成互不相连的片段，想要复现学生完整的学习情况就像用不同材质的积木搭城堡，无法整合。学生转校或升学时，过去累积的学习纪录往往无法延续；教师即使每天查看平台，看到的也只是局部资讯，难以掌握学生能力如何随时间变化，亦无法判断哪些教学介入最有效；学校、政府亦难以通过零散纪录回答「AI是否真正改善学校效果」的问题，有碍政策制定。

她又指出，相关问题并非香港独有。报告对比英国、美国、澳洲、芬兰等地的做法；英国教育部已发布《学校数据保护：教育科技采购》指引，要求学校在采购时考虑数据可携性及供应商退出安排；澳洲由政府和教育界共同建立第三方认证机制，降低学校自行评估的成本；芬兰的数位教学全国统一登入系统MPASSid则依靠政府主导和教育界广泛采用成为业界标准。

何杏研认为，香港现阶段适合参考「行政指引+市场机制」模式，以行政措施推动市场改善。

智库倡建学习数据治理机制

研究团队提出三步走建议。第一步，学校在采购AI平台时，可参考团队整理的《校内数据管治常见问题》进行评估，确保数据可携带、可互通及学校拥有数据控制权；第二步，由办学团体利用可整合专业资源，协助学校处理法律和技术问题的优势，制定跨校适用的标准合约及共同数据治理要求，降低各校重复建立制度的成本；第三步，推动教育界、大学、专业团体及教育科技业界建立自愿性的产品评估及认证机制。

报告建议三项工作同步推进：由办学团体作为试点率先采用治理框架；建立全港教育数据辞库，确立统一的定义、格式及编码，作为不同系统之间交换数据的「共同语言」；加强数据素养培训，提高老师及学校管理层的数据素养，并进一步建议每间学校设专责人员统筹数据治理工作，而非要求所有教师都具备相关能力。