研究目的
探索生成式人工智能圖像如何能夠支援小學生英語寫作。在生成式人工智能與教育融合的研究浪潮中，大多數目光投向了中學和大學生課堂。生成式人工智能輔助寫作的研究，也以文本型工具為主。然而，有一群學習者被相對忽視了，他們正是最需要教師協助的，在小學階段學習的英語學生。
研究內容
邀請了33名八至九歲男生，通過一項為期10天的課堂行動研究，以「自製玩具車」為題，在七節、每節30分鐘的課堂中完成海報類英語寫作題。學生先閱讀示例、繪畫腦圖，再學習撰寫提示詞，運用Padlet的AI圖像功能呈現設計，最後參照圖像撰寫約50字的英文描述，並與同學們一起進行回饋及反思。
研究為前線小學英語教師帶來重要的啟示。老師們不是運用AI技術代替學生寫作，而是在教師的協助下透過生成、觀察、進行同學之間的討論與修改，讓學生更準確地表達他們自身的想法，從而提升他們英語的學習成效。
課堂教學設計流程
| 階段 | 活動內容 | 教學資源 |
| 前期構思 | 透過腦圖進行構思及Brainstorm | 腦圖工作紙 |
| 提示詞工程(Prompt-engineering)教學，以及生成式人工智能圖像製作技術指導 | 教學簡報、Padlet AI Images | |
| 設計與分享 | 運用生成式人工智能創作圖像 | Padlet AI Images、Padlet 共享平台 |
| 就AI生成圖像進行同儕評閱及交流 | Padlet 共享平台 | |
| 設計（寫作） | 參照AI生成圖像進行寫作 | 寫作題目 |
| 反思與分享 | 透過影片展示作品，進行同儕互評及對文字作品和生成圖像的自我反思 | Padlet 影片展示 |
起點：透過生成式圖像構思
身為前小學英語教師，香港教育大學課程與教學學系的林立堃博士留意到小學生的需要。這些小學生面對寫作時，未必是沒有想法，而是不知道如何把腦海中的畫面化成文字。如果能先讓想像「看得見」，他們會否更願意動筆？不過開始使用人工智能生成圖像時，學生的首個挑戰是「如何輸入準確及合適的提示詞（Prompt）」，讓AI呈現心中所想。
由於學習是分組型式進行，即使有同學未能用英文完整表達，學生仍可指着圖片，向另一同學說明自己的意思。圖像降低了參與討論的門檻，讓小學生也能有充足的機會互相補充詞彙、協商意思及解決問題。例如，當同學不認識『transparent（透明）』這個字時，可以指著圖片中的透明位置說『像這樣』。」此外，研究亦觀察到，由於人工智能生成的圖片生動有趣，即使平時在寫作課上不算太積極的學生，也表現出持續的興趣。有學生表示：「我一直在寫，因為我想看AI接下來會畫什麼」，正展示出不同程度的學生，也能從中找到趣味。
過程：不斷的修改帶來進步
要呈現心目中的畫面，第一次輸入的提示詞未必能生成最準確的圖像；反覆的修改，才能產出理想的結果，學生的語言能力變得尤為重要。「從『快的車（fast car）』生成的普通賽車，修改成『比火箭更快的車（car faster than rockets）』而生成的一艘太空船，到最後輸入『一輛看起來像是火箭的快速玩具車（a fast toy car that looks like a rocket）』，這個輸入、比較、修改、選擇的循環，幫助他們以文字呈現腦海中的圖像，同時讓學生發展更精確的語言描述。」研究發現，從「詞不達意」中學習，經過不斷的修改，正是學生語言能力進步的過程。
雖然人工智能可以引導學生進行自主學習，卻不能完全解決「詞不達意」的問題。當中教師的角色，便是協助學生將這些人工智能的誤讀轉化為學習機會，引導學生反思提示詞的哪些部份產生了最匹配的圖像、哪些部分卻被人工智能誤解，透過增加形容詞、明喻等方式豐富提示詞，才能把嘗試轉化為有意識的學習。
轉折：AI的意外，可以啟發，也可以限制
研究中的一名學生起初只會說有「四個輪子」（four wheels）、「火箭車身」（rocket body）及「能否飛行」（can fly）等零散的構思。經過修改提示詞及與同學反覆討論，最終生成一張帶有螺旋槳與車輪的圖片，讓他找到描述飛行玩具車的起點，繼而再補充有關電池及可收起車輪等細節。
另一名學生希望設計橡膠製成的車，AI卻生成與橡筋有關的圖片。多次嘗試後，他感到挫敗，甚至遷就圖片而改變原意。這個同學最終更放棄了，認為AI「壞掉了（broken）」和「不夠聰明（not smart enough）」。這個案例揭示了一個關鍵問題：有效使用生成式人工智能圖像不僅依賴語言能力，還取決於學習者意圖、語言表達和AI解讀能力之間的匹配。
兩個案例反映了，AI的輸出不應成為標準答案。圖片不符預期，可能涉及描述方式，也可能是模型的理解限制。AI素養不只是懂得輸入指令，更包括判斷輸出、認識限制，以及決定何時採納或不用。然而，教師可將圖文不符的情況變成討論素材，引導學生比較原意與結果，而非一味追求「生成成功」。真正值得追求的，不是AI能否畫得更漂亮，而是學生能否更清楚地表達自已的想法，以及如何把想法說得更好。
研究為英語教師提供了具體建議：
- 先構思，再生成： 用腦圖或草圖保留原始想法，避免完全由AI帶領創作。
- 提供語言支援： 先預教詞彙，當中可包含顏色、形狀、材料及動作詞彙，為學生示範形容詞與明喻的用法。
- 讓同學參與判斷： 比較提示詞與圖片，討論哪些細節相符、哪些需要調整。
- 重視修改與反思： 保留提示詞紀錄，請學生解釋選擇，而非只評核圖片是否精美。
整體而言，透過規劃及適切地融入課堂教學，以圖像為基礎的生成式人工智能工具能作為有效的教學資源，促進具目的性及投入感的語言學習。這不僅凸顯了圖像生成式人工智能在數碼時代中的教育價值，更顯示其能支援年幼英語學習者建構具意義的多模態語言學習體驗，提升英語學習成效與參與度。
原文：Lam, A.L.K. (2026), Supporting Young Foreign Language Learners With Image Generative AI in Digital Multimodal Composing: Benefits and Challenges. TESOL Quarterly. https://doi.org/10.1002/tesq.70216