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科技為教師減負

最後更新: 2026年11月3日

鳳溪第一小學鄒立明副校長，於校內機械人比賽頒獎禮與學生合照。

他說起故事來，滔滔不絕。

但一提筆就卡住，作文往往只有三行。

他是一位讀寫障礙的學生。

老師們心裡明白，這三行字，是他書寫的難處，並不代表他腦海裡的想像。

於是，老師嘗試換一個方法：寫作前，先讓他用語音把故事記下，再轉換成文字。屏幕上，一行一行字跳出來，起承轉合，一應俱全。

一瞬間，他化身成一位小作家。

每個老師，都渴望看到孩子的不同，科技的出現，正好把時間還給老師，也把舞台還給學生。「將科技融入特殊教育支援，不但有助減輕教師的行政負擔，更能豐富個別化的教學資源。當教師更專注於教學設計及關懷學生，學生便更容易在課堂上被看見、被欣賞。」鳳溪第一小學鄒立明副校長分享道。

以人工智能加強「三層支援模式」

鳳溪第一小學的特殊教育需要統籌主任周雯燕高級主任分享到，在引入人工智能之前，負責特殊教育需要的教師普遍面對兩大難題：為較複雜的個案撰寫個別學習計劃（Individual Educational Plan，簡稱IEP），需要綜合訓導組及輔導組的跟進紀錄、家長面見紀錄、學生出席情況、成績表現、課堂觀察紀錄表，以及各類專家報告等，單是翻閱及整理這些散落各處的資料，已耗費大量心力，再整合每個學生的各項評估資料，相當耗時；另外，個別化教學資源有限，老師要製作社交故事、分層課業及持續跟進，時間與專業資源往往不足，影響支援的及時性與持續性。

透過人工智能的輔助，該校對特殊教育需要的三層支援教學得以提升︰

第一層︰全班支援

用生成式 AI 起草分層教材與視覺圖卡。例如老師將同一篇短文生成「基礎版／進階版」閱讀理解題，並加提示與圖示；亦可用 AI 快速製作生字圖卡，供全班課堂調適使用。

第二層︰小組支援

在提升讀寫能力的小組中，老師用生成式 AI 配合圖像記憶法，協助讀寫障礙學生記生字。例如針對小組學生常混淆的字（如「燒」與「澆」），用 AI 生成緊扣字義的對比圖像，讓學生將「字義—部件—讀音」連結起來，並在小組中進行配對與口頭練習。

第三層︰個別支援

用生成式 AI 起草社交故事，作為個別化支援的起點。例如一名自閉症學生對昆蟲的反應異常敏感，老師先以 AI 生成社交故事草稿，再配合職業治療師及言語治療師的建議修改內容與用語，成為納入IEP的視覺支援策略。

快速生成「個別學習計劃」建議

此外，該校試行多項人工智能支援方案，從行政、早期識別、語言學習及情緒社交訓練四方面作出支援。為減輕行政負擔，學校試用坊間的校內管理平台「AI IEP 智能生成系統」，自動整合學生檔案，生成個別學習計劃建議，供教師參考，從而大幅縮短撰寫時間。

此系統正正回應教師撰寫IEP所需的大量心力和時間。系統的運作流程是「先整合、後生成、再人工修訂」，最後由教師作檢討︰

整合資料：系統會自動檢查三大類資料（學生特質、專業評估、支援背景）是否齊全，並以顏色提示缺漏，省卻翻找文件的時間。校方可為學生設置私隱權限，確保學生的私隱受到保障。
AI 生成目標庫：輸入資料後，約 1 至 2 分鐘即可生成短期及長期目標建議，老師直接「剔選」合用項目。
保留專業修訂權：老師可逐項修改 AI 生成的目標，或從系統資料庫按 SEN 類型篩選範本套用，確保切合校本實情。
匯出與檢討：直接在系統輸入成效檢討，一鍵下載文件檔，方便與家長溝通。

運用 AI 自動整合上述數據，能協助老師快速擬定 IEP 初稿，省卻人手搬運和拼湊資料的時間，讓老師可以直接進入專業分析與修訂的階段，亦可花更多時間作個別化調整，以及與學生和家長的溝通。

及早識別潛在學習需要

在早期識別方面，學校試用香港教育大學特殊需要與融合教育研究所團隊研發的「讀寫障礙預篩選系統」，透過抄寫、配詞、找部件等遊戲，及早識別初小潛在讀寫障礙學生。

針對個別學生的需要，提供進一步的語文學習訓練，利用「LLM 支援互動式社交機器人增強語言學習系統」，協助學生記認詞語、擴充短句及進行即時對話。除了學習支援，學校亦關注情緒與社交支援，「愛心寶寶」情緒支援機械人透過陪伴式對話與 STEM 編程活動，協助學生抒發情緒、練習社交技巧。