人工智能推動教學進步 (車品覺)
學校的大數據不妨好好運用，作為培育下一代的研究主題。（新華社資料圖片）
記得讀大學時期有一次被教授叫去問話，據說我的一份程式設計功課與另一位同學的有80%相似，被視為有抄襲嫌疑。我當然不服氣，質問教授根據何在，教授便介紹了他為節省時間而編寫的改功課程式，懂得自動計分及偵測學生「抄功課」行為。教授說了一句話：「Learn to be lazy（學習偷懶）是一種能力」。接下來兩年，我便幫他繼續更新這個軟體，當然最大得益人是我，因為這是我人生的第一課。
幫老師分擔瑣碎工作
其實現今的人工智能比起30年前更具有改善教育體系的可能性，試想一下好像香港的環境，小班教學不容易實現，學生很難得到針對他們優點缺點的個性化指導。人工智能的最佳切入點可能是替老師完成一些不得不做的瑣碎工作，讓他們有更多時間去幫助學生。
另一方面，美國愈來愈多公司開展教學專案，旨在加強和改進教學方式。在教育領域進行主動創新的時機無疑已經成熟，人工智能可以讓學生獲得更細緻的教育，很多公司正在探索用AI輔導學業的可能性。例如Carnegie Learning、ThinksterMath等公司正是這方面的先驅，推出了旨在輔導學生完成家庭作業和學習數學的服務。好處是學生可以在壓力小及更靈活的環境中學習，獲得專門針對他們優缺點、更接近於一對一的體驗。舉個內地例子，學校利用電子書的閱讀紀錄了解同學的興趣與考試成績的關係，從而決定平日的教學策略。這不是讓老師失掉飯碗，相反在AI弄清了學生學得好和學得不好的原因後，老師可以介入提供更多幫助。
學校數據可追溯易整合
創科局最近提到大數據平台，我覺得好好運用小學、中學和大學的大數據，作為培育下一代的研究主題，肯定是一個不錯的方向。從大數據的角度來說，學校的數據雖然分散，但勝在完整及可追溯，標準化相對容易，有利於整合。
事實上，類似的專案不算新鮮，已經分別在杭州和蘇州開展，並見到初步成果。我的朋友周濤教授還在成都電子大學做了一個「加伙食費會否影響成績」的實驗，結果顯示改變不大；卻意外地發現了，外省來的大一學生是否得到正常社交生活，其實極為影響學業。
講到底，我認為大數據專案若要成功，必須找到有強烈需求的切入點。「十年樹木，百年樹人」這句古話也許是時候加入科技元素了。
(編者按：車品覺最新著作《覺悟．大數據》現已發售)
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