一則國際新聞令香港教育界備受衝擊︰新加坡教育部宣佈，2020年至2021年分階段讓小學三、五年級，和中學三年級學生免考年中試，原因這班級屬於「學習過渡階段」，免試讓學生有更多時間提升學習質素。負責官員表示︰「希望開始改變過於注重考試的風氣。」
香港好多家長會問，怎樣讓孩子更好學習？另一方面，香港教師們會問，如何改進教學方法減少考試壓力？其實，人工智能技術可以為我們打造出一個理想的方案，現時香港有多間學校正在實施和體驗，如果推行順利，又得到相關方面支持的話，相信香港也可以來一次科技革新教育的運動，實踐「學習求進度而不是求分數」的理念。
曾經獲多次獎的香港知名創業家林苑莉，擁有十多年教育經驗，她成立的創科公司Find Solution，為數碼港的培育公司，共花了六年時間，開發了AI學習系統「4 Little Trees」，主要是針對傳統教學過程中的「痛點」。
早前她接受《IT廣場》訪問時表示︰「測驗考試成績一般只能針對進度落後的學生，難以按實時進度提供相應支援；而對資優生而言，因未能適時安排差別教學，被迫停留在低於其水平教學進度，容易削弱學生的學習興趣。礙於人力資源限制，教師往往未能實踐因材施教的理念。」
AI如何解決學習和考試的問題？如果我用學校課堂的例子，試舉學習數學、學習語文的例子來解釋，恐怕有點沉悶又重覆。讓我以外國汽車工業的AI駕駛學習解決方案作為例子，大家馬上就明白，教學引用AI之後，效率與維度是如何大幅提升。
傳統的汽車駕駛是一位教車師傅上車，坐在學車者旁邊，他一方面用口語作出解釋和指令，一方面手把手的示範。當你開車上路，教車師傅在旁觀察，走過一轉之後，他會總結你的表現，同時，他會記下和分析你的強弱點，下一堂給一個適合進度的操練。如是者，駕駛較有天份的學車者可以學五十個鐘便可以去考試，比較慢熱的學車者，就會學多達一百個鐘。
這是私人教車師傅的學車模式，後來企業化的駕駛學校出現，為提高營運效率，方便調動資源，學員每次上課的教車師傅都不同，我就是有親身經歷，由於每個教車師傅態度不同，我每課表現時好時不好，可謂無所措從，最後一課的師傅很嚴厲，令我不時在壓力出錯，他斷言我考試必然「肥佬」。翌日，我又遇上一位很親切的教官，我竟然順利過關pass。
外國的先進車廠用上AI汽車訓練，基本上解決了以上傳統學車的問題。教車與學車的「痛點」之一，無論你如何調配資源，每次上車教一個學生都需要一個教車師傅；「痛點」之二，教車師傅即使同一人，他可能每次心情和態度不同，又沒有準確記下你的進步，於是教與學雙方，都沒有達到最高效益；「痛點」之三，以前沒有AI技術的汽車模擬器，造型儘管跟一部真的汽車很近似，不過，也不過是遊戲機的賽車Game而已，模擬機器無法跟你溝通。
外國一間先進車廠把AI技術全面引入一款汽車之上，你不必上那遊戲Game的模擬車，也沒有教車師傅坐在你身旁，這款AI汽車有很多傳感裝置，猶如一個智能機械人。當你進入車廂，每一個動作已進入系統偵測過程中，包括你的面部表情、開車動作程序、油門輕重，再與當時路面狀況對比、方向盤力度是否合理反應等等，資料鉅細無遺的記錄下來，傳送系統分析，並成為大數據的一部分。經過數據的累積，汽車商更了解初學者的駕駛問題，也作為汽車的改良設計的根據。
Find Solution的「4 Little Trees」，原理是相若的。利用多方傳感系技術偵測學生練習進度，按學生學習程度自動調整教材深淺度。「4 Little Trees」非常輕便簡單，上課時，學生各自使用平板電腦，透過前置鏡頭，偵測學生使用練習課題時的面部表情及動作，利用人工智能分析及了解不同學生的學習行為，繼而預測學習成績。
林苑莉表示︰「通過AI技術的應用，一位老師可以對全班學生施以一對一的照顧和指導，每位學生的難題和弱項，可以馬上解決；更重要的是，系統實現了個人化的因材施教的效果，保證學生按需要以不同時間和路徑，學會了課題，系統記錄其每次進度和結果，於是考試測驗的功能，便可適當減少。」
的確如是，學車目的是自信和安全的操控汽車使用路面，不是為求考車的分數。有了AI技術，相信教育界更有信心改良學制，減少考試「鬆綁一下」，讓老師有更多時間教新知識，和激發學生的學習興趣。
電郵︰pingwah@gmail.com
作者︰黃秉華 資深科技記者、香港STEM教育推廣者。