【第一部分】题目资料及问题、答案

细阅以下的资料

资料A：取材自2026年新闻报道

在2026年的香港校园，人工智能已成为学生书包里的「必需品」。团结香港基金最新研究报告揭示，高达95%的受访学生在学习中使用AI，其中约23%坦言若失去AI协助，将难以独立完成功课。仅有39%的学生表示有信心在完全不依赖AI的情况下处理学业，显示工具依赖问题日益严重。

报告指出，学生主要将AI用于搜集资料（35%）、撰写报告（29%）及整理重点（18%），而非深层逻辑推导或批判性分析。基金会研究员王镫淇警告，这种过度依赖可能导致「认知债务」——学生透过AI快速获取成果，却可能以牺牲未来的批判思维与解难能力为代价。

这股「AI潮」正深刻重塑香港教育生态，如何在便利与依赖之间取得平衡，成为教育界亟需面对的挑战。

资料B：取材自2026年新闻报道

港大教育学院及教与学创新中心教授陈嘉玉指出，人工智能正为学术诚信带来挑战。部分学生仅作少量思考便交由AI生成成果，这不仅属于监管灰色地带，更令人忧虑学生将思考权交予工具。她强调，AI融入教育已成大趋势，政府与学校推动「人机合一」，期望在辅助学习的同时保留学生的判断与创新能力。

她提出两条路径：其一是改变学生学习方式，即「TACO」模式——先思考（Think）、再提问（Ask）、检验（Check）、最后转化为自身知识（Own）。其二则是教师需重新设计评估方式。她直言，若功课只需按键即可由AI生成并取得高分，问题不在学生，而在评估设计。为此，她研发了SuperTA工具，协助教师检视现行评估受AI影响的程度，并优化方案。SuperTA要求教师提供课程背景、学习成果、评估耗时与目的，以及现用评估描述，AI再以「9综合评核框架」分析方案是否易受AI干扰。

资料C：取材自2026年新闻报道

日本乐天集团于2026年3月推出号称「日本国内规模最大、性能最强」的人工智能大模型Rakuten AI 3.0，专攻日语任务，拥有约7000亿参数，并宣称超越ChatGPT‑4o。然而发布不足12小时，程式员在Hugging Face平台发现其核心架构实际来自中国的DeepSeek V3。配置文件中「architectures」与「model_type」字段均显示为DeepSeek V3，且总参数量、激活参数量等指标完全一致。

法律层面上，DeepSeek V3采用开源模式，乐天基于此开发并不违法。但乐天在宣传中仅模糊提及「融合开源社区精华」，未标注DeepSeek，令外界误以为是日本自主研发，引发批评。事件凸显AI开源与商业化之间的透明度争议。

（a）以下哪些有关人工智能在香港教育应用的描述是正确的？(1分)

（1）部分学生仅作少量思考便交由AI生成成果，引发学术诚信忧虑。

（2）政府与学校正推动「人机合一」，期望保留学生的判断与创新能力。

（3）教授提出「TACO」模式，强调思考、提问、检验及转化为自身知识。

（4）SuperTA工具可协助教师检视评估方式受AI影响的程度并优化方案。

A. 只有（1）及（2）

B. 只有（2）及（3）

C. 只有（1）、（3）及（4）

D. （1）、（2）、（3）及（4）

*答案应是 D

（b）以下哪些有关日本乐天集团推出Rakuten AI 3.0的描述是正确的？（1分）

（1）Rakuten AI 3.0拥有约7000亿参数，专攻日语任务。

（2）发布后不足12小时，程式员发现其核心架构来自中国的DeepSeek V3。

（3）DeepSeek V3采用闭源模式，乐天使用属于违法行为。

（4）乐天宣传中仅模糊提及「融合开源社区精华」，未标注DeepSeek。

A. 只有（1）及（2）

B. 只有（2）及（3）

C. 只有（1）、（2）及（4）

D. （1）、（2）、（3）及（4）

*答案应是 C

（c）参考资料A，说明香港学生在学习中过度依赖AI的潜在影响。（2分）

*参考答案

报告显示，约23%学生若失去AI协助便难以完成功课，仅39%有信心独立处理学业，反映工具依赖问题严重。学生主要用AI搜集资料、撰写报告及整理重点，而非深层推理。研究员警告，这可能导致「认知债务」，即短期成果以牺牲批判思维与解难能力为代价，长远削弱学习自主性。

（d）参考资料B及你所知，哪些因素有助于香港教育界在人工智能浪潮下维持学术诚信？分别从学生学习方式及教师评估设计方面，加以讨论。（4分）

*参考答案

在学生学习方式方面，推行「TACO」模式，要求学生先思考、再提问、检验 AI回答，最后转化为自身知识，避免完全依赖工具。这能培养判断与创新能力。

至于在教师评估设计方面，假若功课只需人工智能一键生成即可拿得高分，那就显示了评估方式有问题。透过SuperTA工具检视现行评估受AI影响的程度，并优化方案，能确保学生在真实情境中展现思考与创新能力。

（e）参考资料C及你所知，哪些因素有助于提升人工智能开源与商业化的透明度？分别从法律规范及企业责任方面，加以讨论。（4分）

*参考答案

在法律规范方面，开源模式允许企业合法使用，但需建立更清晰的标注与引用规范，保障原创者的知识贡献。

在企业责任方面，企业在宣传时应明确交代所采用的开源技术来源，避免误导公众。透明披露能增强信任，并促进开源社群与商业机构的良性互动。

【第二部分】名词解释／概念解释

人工智能（Artificial Intelligence, AI）

名词解释：

•知识层面：人工智能是指模拟人类智能的技术与系统，透过演算法、数据与计算能力，让机器能执行学习、推理、判断与决策等任务。

•范畴层面：人工智能涵盖机器学习、深度学习、自然语言处理、计算机视觉等多个领域，应用范围广泛，包括教育、医疗、金融、交通及日常生活。

Term Explanation:

•Knowledge Level: Artificial Intelligence (AI) refers to technologies and systems that simulate human intelligence. Through algorithms, data, and computational power, machines can perform tasks such as learning, reasoning, judgment, and decision-making.

•Scope Level: AI encompasses multiple fields including machine learning, deep learning, natural language processing, and computer vision. Its applications are wide-ranging, covering education, healthcare, finance, transportation, and everyday life.

概念解释：

人工智能是一个多面向的概念，必须从不同角度理解：

•技术方面

AI依靠大数据与演算法进行训练，能自动识别模式并作出预测或生成内容。

•教育方面

AI可协助学生搜集资料、整理重点与撰写报告，但若过度依赖，可能削弱批判思维与解难能力。

•伦理方面

AI的使用涉及学术诚信、透明度与责任问题，例如生成内容是否需标注来源。

•社会方面

AI正逐步融入日常生活，成为学习与工作的「必需品」，同时也带来依赖与公平性的挑战。

•未来发展方面

AI与人类的「人机合一」模式，强调工具辅助与人类思考并行，确保创新与判断力不被取代。

Concept Explanation:

Artificial Intelligence is a multi-dimensional concept, understood from different perspectives:

•Technical Aspect

AI relies on big data and algorithms for training, enabling automatic pattern recognition, prediction, and content generation.

•Educational Aspect

AI can assist students in gathering information, summarizing key points, and writing reports. However, over-reliance may weaken critical thinking and problem-solving skills.

•Ethical Aspect

AI use involves issues of academic integrity, transparency, and responsibility—for example, whether AI-generated content should be properly cited.

•Social Aspect

AI is increasingly integrated into daily life, becoming a "necessity" for study and work, while also raising concerns about dependency and fairness.

•Future Development Aspect

The "human-machine integration" model emphasizes AI as a supportive tool alongside human thinking, ensuring creativity and judgment are not replaced.

学术诚信（Academic Integrity）

名词解释：

•知识层面：学术诚信指在学术研究与学习过程中，遵守诚实、负责与公平的原则，不抄袭、不造假，维护知识的真实性与可信度。

•范畴层面：涵盖学生作业、研究论文、考试、数据处理及引用来源等方面，要求学术社群成员遵守规范，确保成果的原创性与透明度

Term Explanation:

•Knowledge Level: Academic Integrity refers to the principles of honesty, responsibility, and fairness in academic research and learning. It prohibits plagiarism and fabrication, ensuring the authenticity and credibility of knowledge.

•Scope Level: It covers student assignments, research papers, examinations, data handling, and source citation. Academic communities are expected to follow these norms to guarantee originality and transparency of outcomes.

概念解释：

学术诚信是一个多面向的概念，可从以下角度理解：

•伦理方面

强调诚实与责任，避免抄袭、代写或使用AI生成内容而不标注来源。

•教育方面

培养学生明辨性思维与独立能力的基础，确保学习成果真实反映个人努力。

•制度方面

院校需制定明确规范与惩罚机制，并推动诚信教育，建立公平的学术环境。

•技术方面

随着AI与数码工具普及，学术诚信面临新挑战，需要新的检测方法与评估设计。

•社会方面

维护学术诚信有助于提升教育公信力，保障研究成果的可信度，并巩固社会对学术的信任。

Concept Explanation:

Academic Integrity is a multi-dimensional concept, understood from different perspectives:

•Ethical Aspect

Emphasizes honesty and accountability, avoiding plagiarism, ghostwriting, or using AI-generated content without proper attribution.

•Educational Aspect

Serves as the foundation for cultivating students' critical thinking and independence, ensuring learning outcomes genuinely reflect individual effort.

•Institutional Aspect

Universities must establish clear regulations and disciplinary mechanisms, while promoting integrity education to build a fair academic environment.

•Technical Aspect

With the rise of AI and digital tools, academic integrity faces new challenges, requiring updated detection methods and assessment designs.

•Social Aspect

Upholding academic integrity enhances the credibility of education, safeguards the reliability of research, and strengthens public trust in academia.

【第三部分】关联考点预测

简单分析是否可能融入DSE不同主题的考题中

主题1：「一国两制」下的香港

关联分析：在「一国两制」下，香港既保持自身制度特色，又需应对AI技术在教育中的挑战。人工智能的普及带来学术诚信问题，学生容易依赖工具完成功课。香港可凭借独立教育制度与国际化背景，推动「人机合一」模式，既保障制度优势，又确保学生思考与判断力不被取代。

主题2：改革开放以来的变化

关联分析：改革开放后，国家重视科技创新，AI成为国家战略的一部分。内地与国际高校在推动AI应用的同时，也面临学术诚信挑战。香港与内地合作，可在科研与教育制度上建立更严谨的规范，既推动AI技术发展，又维护学术诚信，培养具备明辨性思维与创新能力的人才。

主题3：互联相依的当代世界

关联分析：在全球化背景下，AI技术既是跨国合作的成果，也是学术诚信的新挑战。欧美、日本等地的案例显示，AI开源与商业化透明度不足，容易引发争议。香港与国际教育界需共同推动诚信规范，确保AI在教育与科研中的合理使用。这既提升全球教育合作的信任度，也展现香港在当代世界中以科技与伦理连结本地与全球的角色。

作者：陈志华（香港中文大学教育学院教育文凭课程（公民与社会发展科）兼任讲师）