2026年8月，筆者有幸參與由香港賽馬會慈善信託基金策劃和捐助的JC GoAI「賽馬會人工智能教育」計劃加拿大多倫多學習之旅。在行程中，哈佛教育研究所Karen Brennan教授主持的一個教學活動，令我深受啟發。

文字的力量：多倫多學習之旅的啟示

教授請參與的教育工作者圍坐成圈，先在紙上用文字寫下當刻腦海中浮現的圖像，隨後將紙張傳給身旁的參加者；接過紙張的人則需閱讀文字，並在背面憑文字描述畫出圖像。

這個完全不需依賴電子設備的簡單活動，卻精準地揭示了生成式人工智能的運作核心——提示詞（Prompt）與結果的連繫。過程中所產生的偏差，恰恰映照出文字詳略、用字精準度，以及人機之間（在此活動中為傳遞者與繪畫者）對文本主觀理解的溝通落差。Karen Brennan教授以極簡單方式，成功啟發了全場教育工作者對GenAI機制的深刻反思。

課堂實踐：視覺藝術科的優良範例

返港後，筆者在校內的教師培訓中邀請不同學科老師分享AI教學的優良實踐。其中視覺藝術科廖泳欣老師的課堂設計，讓我不禁聯想到多倫多的這次經歷。

廖老師的教學活動設計如下：老師先展示一張藝術作品或商品相片，要求學生僅憑觀察，運用純文字詳細描述該作品並輸入AI繪圖工具；最後，由老師和同學一同評估學生經AI「再現」（Representation）出的圖像，在多大程度上符合原始相片。

這個看似簡單的活動，實則是一個極為出色的AI教學融合範例，其成功之處可歸納為兩點：

首先，活動貼合文憑試需求，確保學生成為學習的主體。香港中學文憑試視覺藝術科卷一甲部為「藝術評賞」，要求考生針對藝術品進行客觀描述、分析視覺元素與形式組織等。在此活動中，學生為了讓AI精準還原圖像，必須不斷磨練自身的描述能力、提升對視覺元素的敏銳度及語文組織能力。更重要的是，學習的主體始終是學生個人，AI生成的「再現」圖像僅是展現學習過程的媒介，而非最終成果；真正的成果，是學生在優化評賞文字過程中所獲得的思維成長。

其次，活動提供即時可視化回饋。傳統的藝術評賞寫作，學生提交後需等待老師批改，流程耗時；且文字上的修改建議往往較為抽象，學生難以直接在腦海中轉化為具體畫面。而在GenAI的輔助下，學生能即時獲得「視覺化回饋」。透過對比原始相片與AI生成的圖像，學生能瞬間精準定位自己描述不足或產生歧義的地方，從而即時調整提示詞，完成「嘗試—反饋—優化」的學習過程。

從多倫多學習到香港課堂的AI實踐，我們看到生成式人工智能不應是取代學生思考的工具，而是促進學生深度思考與精準表達的「有意義運用」。這正是科技賦能教育的真正價值所在。

*圖片由供稿者提供。