本文是筆者探討人工智能與教育系列的第三篇。前兩篇側重理念探討、人工智能（AI）與教師之間的角色關係。本篇將以內部視角，分享我們團隊研發LingoTask的歷程。
緣起：始於一位教師吐苦水
2021年的一次朋友聚會，其時ChatGPT尚未面世，我們正討論AI與教育的可能性。席間，一位英文教師忍不住大吐苦水。他談起先前在中學任教時，批改學生作文的痛苦經歷——無數個夜晚與周末都耗費在重複的批註上。這份看不到盡頭的勞碌，最終令他決定轉往小學任教，理由很實際：「小學文章短，改得快些。」他感嘆：「如果AI能幫手改作文就好啦！」
這番話令我們大受觸動：一位對教學懷抱熱誠的教師，大部分時間竟然耗費在重複性高的批改工作中。我們開始思考：AI技術能否在這方面提供幫助？
帶着這個想法，我聯繫了中大實驗室的博士導師（那時我已博士畢業並創業數年），以及時任中大助理教授的師弟。我們一拍即合，展開合作。恰逢「優質教育基金」推動學界與業界合作，資助相關的電子配套學習項目的研發與落地，於是我們遞交了計劃書。當2023年獲得資助的時候，我們已經完成了早期原型的研發；這筆資助令我們的後續研發得以加速。
定位：AI為教師賦能而非取代
帶着早期版本走進學校，無論是校長還是教師，最初的反應幾乎都是好奇與期待。然而，幾乎在每次交流中，總會有教師坦率地提出那個「靈魂拷問」：「AI會否最終取代教師？」
這個問題，恰恰點出了技術與教育關係中最微妙，也最根本的一環。
事實上，我們中大實驗室自2000年起，便深耕於AI與語言學習領域（當時這個領域多被稱為「計算機輔助語言學習系統」）。2016年，AlphaGo的橫空出世引爆了AI投資熱潮，我們也曾躊躇滿志，融資數千萬元，目標是打造一位「全能的AI教師」，構想它能包辦教學、練習、評測等所有環節。項目涉及語音識別與合成、對話系統，甚至虛擬數字人教師等前沿技術。然而，最終資金耗盡，除了積累下大量學術論文、技術專利和一個運維成本高昂的複雜系統外，我們距離創造一個真正符合市場需求的科技教育產品（Product-Market Fit），依然遙遠。
這段教訓可謂深刻，促使我們重新思考AI與教師的本質關係。時至今日，AI技術雖在多個專業領域超越人類專家，但在情感連結、價值觀引導與人文關懷的層面上，真人教師的角色依然無法被取代。
我們更意識到，即使未來每位學生都擁有強大的AI助手，學習成效的關鍵仍將取決於學生的「內在驅動力」與「自主學習能力」。能否激發這份動力，正是教育的核心所在。回想我們的成長，真正影響深遠的，往往不是教師批改的作業數量，而是他們一句不經意的鼓勵、一次關鍵的啟發、一份持續的信任，就此改變了我們的人生軌跡。
產品的四大核心價值：
1. 準確︰在開發的初期，我們曾以為文字識別（OCR）達到90%的準確率已經相當理想。不過，當我們親身進入課室觀察的時候發現，這個數字在教學場景中遠遠不夠。大部分的學生用手機掃描手寫作文之後，都是草草修改幾個字，然後就直接提交了。試想：一篇300單詞的小學作文，若有10%的錯誤率，學生就需要手動修改30個單詞；一篇1000單詞的文憑試作文，錯誤就會高達100個單詞。如此繁瑣的修正過程，實則違反「人性」，令學生和教師認為AI就是給他們「找麻煩」。那次課堂觀察令我們意識到：在教育場景中，90%的OCR準確率等同失敗；只有99%，甚至99.5%的準確率，才能真正贏得學生和老師的信任。
2. 快速︰快速的回饋在教學當中至關重要。試想像一下，教授乒乓球的過程，假如每一個動作，教練都在一周之後才給予回饋，那學生永遠都學不會。同樣，如果每次書寫作文，教師能在當天，甚至即時給予回饋，那麼學習的效率將會大幅提升。
另外，在移動互聯網時代，每個人都期望，按下每個按鈕，系統都能即時回應，而非陷入漫長等待。這就要求我們必須持續優化算法，並行處理，以及盡量採用漸進式回饋等技術手段，令系統的響應時間大幅縮短，確保AI工具能夠無縫融入教學流程中。
3. 可執行（Actionable）——從「診斷」到「可習得」的關鍵︰AI批改的終極價值，不在於指出錯誤，而在於引導學生從「知道哪裏錯」邁向「學會如何改」。
我們早期的文法改正功能模仿Grammarly等軟件，傾向於直接標示錯誤，並提供標準答案。這固然準確，卻忽略了教學的本質。前線教師向我們指出：學習的關鍵在於引導思考，並舉一反三，而非簡單地給出正確結果。
為此，我們把AI的角色重新定位為「引導者」。系統不再只是診斷問題，而是設計具有引導性的提示，互動式修正，可理解的回饋，根據錯誤類型自動推薦的鞏固練習。
4. 極致體驗——毋須用戶手冊的設計︰開發教育軟件看似簡單，要做到「好用」遠比想像中困難。傳統的教育軟件往往附帶複雜冗長的說明書，這不僅增加學校的培訓成本與技術支援壓力，更直接影響教師的使用意願與持續使用的可能。
為了追求極致的用戶體驗，我們從兩個層面着手：在設計上，力求流程極簡、界面直觀；在技術上，確保系統響應快速和準確。為此，我們堅持開發原生應用程式（App），同時兼容網頁瀏覽器版本。雖然這意味開發成本大幅增加，但我們相信，只有原生App才能實現一鍵拍照上傳、隨時錄音、本地緩存等流暢體驗，滿足「聽、說、讀、寫」等功能，並在各種裝置上提供穩定的表現。
我們的設計目標是，毋須用戶手冊，毋須培訓——無論是熟悉科技的年輕教師，還是對數碼工具較為陌生的資深教育工作者，都能憑直覺自然上手。我們也知道，目前受限於資源，系統仍須依賴初次培訓，方能順利使用，偶爾也會收到教師的操作疑問。這些都是我們持續優化的方向：任何增加認知負擔的複雜設計，都與我們為教學「減負增效」的初衷背道而馳。
無形的魯棒性和安全性
系統的魯棒性和安全性是無形的，平時大多數時候，我們都沒有感覺到它們的存在，但在關鍵時刻，它們卻至關重要。
早期，我們好不容易爭取到將軍澳一所中學進行產品試用。校方十分支持，立即安排中六學生參與。這份信任對我們而言極為珍貴，因為中六學生正面臨文憑試，時間異常寶貴。然而，試用首日竟有近三分之一的學生無法登入系統，場面十分尷尬，最終導致我們錯失了這次合作機會。
事後追查發現，問題根源竟是一個極微小的bug：學校提供的學生名單中，部分用戶名末尾附有一個類似空格的隱形特殊符號。肉眼難以辨識，對系統而言卻意味着完全不同的賬號，因而導致登入失敗。這次教訓讓我深刻體會到：再微小的技術缺陷，也可能令我們失去寶貴的信任與機會。
更大的考驗來自真實的網絡攻擊。當服務學校超過130所時，系統遭遇DDoS網絡攻擊（分布式拒絕服務攻擊），網站端瞬間癱瘓。系統監控即時報警，短短5分鐘後，我們便收到教師焦急的查詢電話。技術團隊緊急應對，半小時後才恢復正常。
這次突發事件為我們敲響警鐘，我們立即全面檢視並加強網絡安全防禦體系。一周後，同類攻擊再度來襲。由於我們做好防備，系統沒有受到影響。
這兩次「壓力測試」使我們深刻明白：守護教育數據的穩定與安全，其實是一場沒有終點的馬拉松。
持續進化：與教師共創
我們早期也曾陷入「技術本位」的誤區，習慣以研究員和工程師的思維定義產品功能。真正的轉折點發生在天水圍一所中學的拜訪中：當我們向該校副校長及英文科組教師展示產品時，資深教師當場指出系統邏輯與實際教學評核的落差，並分享了他們對AI模型調整的具體建議。那一刻我們恍然醒悟：最具洞察力的教育產品設計師，原來一直站在講台前。
自此，我們注重系統化的教師共創機制。近一年舉辦超過百場工作坊，這些場合不再是單向演示，而是雙向的深度對話：教師帶來真實學生作業現場測試系統，我們則專注聆聽，把技術轉化為真正能融入教學場景的工具。
在反覆碰撞中，教師的專業洞察提升了我們的產品能力。例如，針對性修正，而非全面糾錯：教師提醒我們，對能力稍遜的學生而言，要求一次性改正所有文法錯誤，反而會打擊學習自信；系統應能識別核心錯誤類型，提供重點突破的修改建議，讓學生在可達成的目標中逐步建立信心。
這種深度共創徹底改變了我們的開發文化。如今，每項新功能都始於與數十位教師的反覆探討。我們從「為教師開發工具」的技術供應方，轉變為「與教師共同創造解決方案」的教育夥伴。
撰文︰李坤博士
聲希科技有限公司創始人及行政總裁