中大社科生調查:AI用途與成績有何關係?
研究調查香港中文大學107名社會科學本科生,按認知要求區分AI用途,並以迴歸分析檢視使用頻率與累積平均積點的關係。控制部分人口、態度及家庭因素後,用AI校對、摘要及整理資料等較低階任務與成績呈正相關,中階及高階任務則未見顯著關聯。研究採用單校橫斷問卷,不能確定因果,也沒有直接量度學生的分析能力或概念理解。

研究調查香港中文大學107名社會科學本科生,按認知要求區分AI用途,並以迴歸分析檢視使用頻率與累積平均積點的關係。控制部分人口、態度及家庭因素後,用AI校對、摘要及整理資料等較低階任務與成績呈正相關,中階及高階任務則未見顯著關聯。研究採用單校橫斷問卷,不能確定因果,也沒有直接量度學生的分析能力或概念理解。
研究設計繁體字學習系統,結合學習支援及動作學習理論,以人工智能即時辨識書寫錯誤,再提供視覺、聽覺、動作和觸覺提示。系統把回饋放進書寫過程,並整理學習資料供教師了解學生需要,服務對象為有特殊教育需要的學習者。公開摘要主要交代設計原理,未提供樣本、對照安排或書寫能力測試結果,未能據此判斷學生能否把練習轉化為獨立書寫能力。
研究讓40名香港大學生使用一個以GPT-4支援英文論證學習的聊天工具,活動約45至75分鐘,再分析對話、前後測、寫作及訪談資料。學生除處理學業問題,亦會談及非學業話題,並產生親近感。這些互動與接受回饋、運用學習策略及論證邏輯知識表現有關。研究呈現短時間內的學習經驗,尚未證明非學業互動能帶來持續的寫作進步。
研究安排五名有自閉症的小三至小五男生,參與三天由Boon Boon機械人帶領的生活情境練習,透過前後測及觀察了解學習投入和動機。結果顯示,情緒投入分數不變,其餘投入及動機略有下降,但各項前後差異均未達統計顯著。活動時間短,而且沒有真人教學對照組,研究只能描述這五名學生的試用情況,不能據此判斷機械人教學普遍有效或無效。
研究在2024/25學年上學期比較兩組各九名準教師,探討生成式人工智能融入數學探究學習後的表現。參加者運用工具設計個別化數學活動,課末評估主要採用學習成果自評。人工智能組的批判思考自評較高,差異達統計顯著;解難和書面溝通的組間差異則未達顯著。研究人數少,結果主要反映課末自我評價,不能直接推算客觀能力的進步幅度。
研究把生成式人工智能加入兩門大學科學課程的專題報告,分析學生作品,並與往年未使用工具的作品比較,以了解有效運用人工智能所需的能力。兩課程修讀人數分別為19及75,另收集問卷。作者觀察到英文表達和構思改善,同時發現沿用人工智能文字及未核實引用的問題。跨年度作品比較並非隨機實驗,修讀人數亦不等同有效問卷數目。
研究以九名醫學生進行一次約一個半小時的過敏性休克問題導向學習,五人使用ChatGPT,四人按原有方式討論,再收集師生評價。人工智能組在部分學習目標的評價較高,工具有助提取知識,但處理複雜任務仍有限,亦出現省略資料整理及依賴工具的顧慮。研究人數少、活動時間短,所得評價不能直接代表醫學推理能力的持續改善。
研究以一百三十四名中二學生的迪士尼路線優化專題,評估數學建模在中學的實踐。課程按閱讀、建模、估算、計算、驗證及寫作六階段設計,並分析數碼作品、問卷、訪談及課堂觀察。多數學生接受活動,在閱讀、計算和寫作表現較好,但建模及驗證仍較薄弱,反映教材及教師教學支援有待改善。
研究探討真實科學探究活動能否改善中學生對科學問題、多元研究方法,以及數據與證據關係的理解。研究分析前後科學探究圖、問卷及訪談,發現小組較能將探究視為動態、非線性的過程;但個人對三項重點的理解只略有改變,與自評理解的顯著提升並不一致,提示課程需更有焦點的反思與引導。
研究以中四旅遊與款待科學生為對象,設計「禮賢旅行社」跨課程學習,結合地理、經濟及生涯規劃。學生透過考察、業界分享與實踐,經歷認識、觀察和反思,了解個人能力、性格及興趣與旅遊相關工作的配合。研究同時探討這些經驗對學習動機及跨學科知識運用的影響。
研究探討結合恆常生涯課及個別輔導的校本計劃,對香港中三至中五視障學生的生涯適應力與決策困難有何影響。研究採用前後測,並在個別輔導中收集訪談資料。結果顯示,學生的生涯適應力提升,決策困難減少;作者認為恆常課堂與個別輔導具有互補作用,設計特殊教育需要學生的生涯規劃時宜一併考慮。
文章回顧香港校長領導培育的歷史及現行制度,包括擬任校長認證、新入職培訓和在職持續專業發展,並從「教育強國」視角檢視其挑戰。作者認為培訓內容及形式仍可改善,建議加強宏觀視野、理論與實踐的連結,並採用更多元的培訓模式,以支持校長領導能力及學校發展。
文章探討正向領導的理論及其在校園的應用,說明校長的領導方式、學校文化與教師工作效能之間的關係。作者強調營造正向氣氛、建立支持關係及保持正向溝通,並提出具體實踐建議,供教育工作者建立更具支持性和包容性的工作及學習環境,提升團隊的工作滿意度。
文章探討香港如何結合STEAM教育與SHAPE人文倡議,回應藝術與科技融合方式未夠清晰的問題。作者以香港課程為個案,提出可運用既有藝術教育框架,系統推動跨學科發展,並進一步結合社會科學、人文與藝術,強化人文教育取向,改善藝術教育長期較少受到重視的情況。
文章以中華基督教會銘基書院的陶藝教育為例,探討校長如何善用校本特色,推動中華文化與價值觀教育。作者回顧學校陶藝課程的發展,說明歷任校長的視野、課程調適與資源支持,如何為學生提供藝術創作和文化學習機會,並分享培養創意、解難能力、品德及文化認同的實踐。
文章回應幼稚園人員流動及新晉中層增加的情況,探討校長如何培育新世代管理人員的領導力與執行力。作者指出,當Y世代逐漸成為中層骨幹,學校需要調整領導方式,透過共同目標、團隊默契及學習型組織,支持成員持續成長,從而改善協作及整體工作效能。
理大團隊開發GPTutor,讓教師上載和管理課程教材,再按內容建立學習情境;學生可透過對話提問及探索教材。系統以教師提供的資料作答,設計目的是減少內容錯誤並配合預期學習成果。首階段曾安排約200名本科及研究生試用。作者介紹平台功能和先導研究,但公開摘要未列成績比較或統計結果,尚未能判斷個別指導對學習表現的改善幅度。
教大團隊在大學口語課程的個別指導中,試用WhatsApp的自動語音辨識功能,把學生錄音轉成文字,作為詞語和短語發音的形成性回饋。研究聚焦教學發展計劃的第一階段,探討教師如何利用日常通訊平台提供回饋,以及實施時的困難。公開摘要交代教學情境與研究方向,未列樣本人數、評分程序或學習結果,不能據此判定學生的發音能力已提高。
研究開發Learningverse,把二維及三維學習場景、數字人和大型語言模型結合,透過檢索教材提供即時對話與學習提示。數字人可按課程調整外觀、動作、目光、表情及聲音,讓學習互動配合不同主題。先導試用報告學生互動、動機及學習表現有正面變化,但摘要未交代樣本人數、比較組和測量方法,因此未能確定改善幅度及各項設計的個別作用。
城大「AI for All」先導課程面向不同學科背景的學生,介紹人工智能的基本原理、發展和近期應用。學生透過分析機構及平台如何使用人工智能,認識技術在實際情境中的用途。作者報告參加者的人工智能素養在課程後有所提高,但公開摘要未列樣本人數、評估工具、比較安排或具體分數。現有資料足以交代課程方向,尚未能估計學習轉變的幅度及持續情況。
理大KnowLearn研究把教學、學習表現及回饋資料連成知識圖譜,分析建築及房地產學系107名學生的資料。結果顯示,自我效能、使用意向和課堂小測表現可顯著預測虛擬學習環境中的期末成果。團隊另加入本地部署的Qwen-7B語言模型,以對話方式提供個別建議。模型的預測關係並不代表因果,亦未直接證明對話功能本身提升了學生的學習成績。
研究先調查學生與教師對英語匯報回饋的需要,再開發SmartPresenter平台,提供練習材料及人工智能評語。回饋涵蓋眼神、面部表情、贅詞、發音和流暢度,回應大班課堂難以逐一指導的情況。項目亦評估平台支援自主練習和教師評分的用途,但公開摘要未列參加人數及具體統計結果。平台提供哪些提示已有說明,其對長期表達能力的影響仍未能確定。