政策指導

案例研究

1. 全球學校案例研究

塔利亞費羅縣立學校（Taliaferro County Schools）

K-12 教育體系

塔利亞費羅縣立學校的《人工智能政策》制定了 K-12 教育中人工智能（AI）的倫理使用準則，涵蓋教師與學生的規範。政策強調 AI 在提升學習成效的潛力，同時保障學生隱私與福祉，並禁止不當使用，例如：違反數據安全（如未經同意收集學生數據）；強化偏見或歧視的 AI 系統；以 AI 取代教學中必要的人際互動。政策要求教師接受 AI 倫理培訓、嚴格審核 AI 工具，並定期進行合規審查。針對違規學生，亦明確列出處分措施（如作業扣分、家長會議等）。該政策將每年檢討，以適應技術與教育需求的演變。

橫濱國際學校（Yokohama International School）

K-12 教育體系

橫濱國際學校的 AI 政策透過具體措施推動負責任的 AI 使用：

倫理文化培養：師生共同討論 AI 的偏見、隱私與透明度問題。
教師專業發展：提供持續培訓，深化對 AI 工具的理解。
學生批判性評估：教導學生區分自身觀點與 AI 生成內容。
透明聲明：學術作業中若使用 AI，需明確標註並引用來源。
家校溝通：向家長說明 AI 在教育中的角色與應用。

皇后學院陶頓分校（Queen's College Taunton）

K-12 教育體系

皇后學院的 AI 政策明確規範學生使用 AI 工具的原則：

標註要求：學生必須標明作業中哪些部分由 AI 生成，禁止直接提交 AI 產出作為原創作品。
內容驗證：除非教師禁止，否則允許使用 AI 輔助生成內容，但學生需自行核實資訊準確性。
不當行為定義：包括過度依賴 AI 改寫內容、未適當標註來源，或利用 AI 製作有害或偏見內容。違規者可能面臨處分。

2. 陳嘉玉教授的人工智能政策

教育機構通用人工智能政策

所有級別的教育機構

陳嘉玉教授的政策聚焦人工智能在教育中的整合關鍵：

公平存取：確保師生均能取得人工智能資源。
數據安全：強化人工智能系統的資安措施。
AI 素養：提升師生對人工智能原理與應用的理解。
教學策略調整：將人工智能靈活融入課程設計。
評估與倫理：審慎處理人工智能評量可能的偏見，要求學生對人工智能生成內容負倫理責任。

References:

[1] Chan, C. K. Y. & Colloton, T. (2024). Generative AI in Higher Education: A ChatGPT Effect. Routledge.

[2] Chan, C.K.Y. (2023). A Comprehensive AI Policy Education Framework for University Teaching and Learning. International Journal of Educational Technology in Higher Education. https://doi.org/10.1186/s41239-023-00408-3

香港生成式人工智能技術及應用指引

香港數字政策辦公室於2025年4月15日發布《香港生成式人工智能技術及應用指引》，旨在為生成式AI技術的開發者、服務提供者及使用者提供實務操作框架，涵蓋技術應用範圍、潛在風險與治理原則。該指引由香港生成式AI研發中心（HKGAI）基於實際應用經驗及業界反饋制定，提出五維治理框架（個人資料隱私、知識產權、犯罪防治、可靠可信性及系統安全），並將AI系統依風險分為「不可接受風險」至「低風險」四級，對應不同監管策略。針對教育等領域的服務使用者，指引明確要求標註AI生成內容、驗證準確性及遵守隱私規範，同時建議開發者建立合規團隊、服務提供者設計內容治理機制，以構建符合香港情境的負責任AI生態

生成式人工智能的服務使用者

使用者應遵循服務提供商及監管機構的指引與要求使用生成式人工智能，避免非法或不當使用。必須考量香港法律框架與規章制度，如發現任何違法或不當內容，應立即向服務提供商通報，以確保生成式人工智能的正確使用。

[1] Digital Policy Office. (2025). Hong Kong Generative Artificial Intelligence Technical and Application Guideline. The Government of the Hong Kong Special Administrative Region of the People's Republic of China. https://www.digitalpolicy.gov.hk/en/our_work/data_governance/policies_standards/ethical_ai_framework/doc/HK_Generative_AI_Technical_and_Application_Guideline_en.pdf

參考文獻:

3.1 對於教師

聲明

「我，[教師的名字]，承認我將負責任且道德地使用人工智能工具於我的教學實踐中。我會確保這些工具能增強學生學習，同時維持公平性、透明度和數據隱私。我承諾不斷自我教育，了解人工智能對教育的潛在影響，並解決我的學生或他們的家長提出的任何擔憂。」

3.2 對於學生

聲明

「我，[學生的名字]，理解人工智能工具正在被用來支持我的學習。我承認這些工具並不能取代我自己的努力和批判性思維。我將負責任地使用人工智能工具，並報告任何關於不公平、不準確或濫用的擔憂。」

3.3 對於家長

聲明

「我，[家長/監護人的名字]，了解學校正在使用人工智能來提升我孩子的教育。我相信學校會堅守道德標準，使用人工智能工具，並確保我孩子的安全和隱私。如果我對人工智能在課堂上的使用有任何問題或擔憂，我會主動與學校聯繫。」

Measures and Considerations/ Suggested Actions

- Inform learners about the data GenAI may collect, how it is used, and its potential impact
- Protect learners’ intrinsic motivation and reinforce human autonomy in teaching, learning, and research when using GenAI
- Prevent uses of GenAI that limits development of cognitive and social skills in learners
- Ensure appropriate social interaction and exposure to creative human output to prevent addiction and overreliance on GenAI
- Use GenAI to reduce pressure of homework and exams, rather than to increase it
- Consult researchers, teachers and learners about GenAI and use the feedback to decide whether and how specific tools should be adopted within institutional contexts
- Maintain human accountability in high-stakes decision making

- Build validation mechanisms to ensure GenAI systems used are free of biases and trained on diversified data
- Address the issue of informed consent
- Audit for fake, inaccurate, false, inappropriate, or hateful output from GenAI, and take swift and robust action to mitigate or eliminate such issues
- Exercise rigorous ethical validation before adoption of GenAI
- Before making decisions on institutional implementation, ensure GenAI applications cause no predictable harm to students, are educationally effective and appropriate for learners’ ages and abilities, and align with sound pedagogical principles

- Commit to provision of government-approved AI curricula, encompassing the impact of AI, relevant ethical issues, and age-appropriate understandings and skills for use of AI tools
- Enhance programmes to develop local AI talent
- Promote gender equality in developing AI competencies and create a gender-balanced pool of professionals
- Forecast job shifts from GenAI automation and enhance future-ready skills at all education levels based on prospective demands
- Provide specific programmes for older individuals who may need to acquire new skills and adopt to new environments

- Develop or adjust guidance from local trials to effectively use GenAI tools and guide new designs
- Protect rights of teachers and researchers and the value of their practices
- Define the value orientation, knowledge and skills needed for teachers to understand and use GenAI effectively and ethically
- Dynamically review teacher competencies to understand and use AI for teaching, learning and for professional development, and integrate emerging sets of values, understanding and skills on AI into competency frameworks and programmes for teacher training

- Promote equitable and inclusive access to AI applications
- Develop validation criteria to prevent bias, discrimination, and hate speech in GenAI systems
- Develop and implement standards and safeguards for GenAI systems to protect diversities and prevent discrimination

- Ensure GenAI design and adoption are strategically planned
- Encourage GenAI designers to aim at open-ended, exploratory, and diverse learning options
- Test and scale up evidence-based AI use cases in accordance with educational priorities
- Guide the use of GenAI to trigger innovation in research and outputs to inform and improve research methodologies
- Review social and ethical implications of incorporating GenAI into research processes
- Establish pedagogically grounded criteria and build an evidence base for the effectiveness of GenAI in supporting provision of inclusive learning opportunities, meeting learning and research objectives, and promoting linguistic and cultural diversities
- Take iterative steps to strengthen evidence on the social and ethical impact of GenAI
- Analyse the environmental costs of deploying AI technologies widely, and develop sustainable targets for AI providers

- Collaborate with AI providers, educators, researchers, and representatives of parents and students to adapt curriculum frameworks and assessments to maximise the benefits and minimise the risks of GenAI
- Convene intersectoral and interdisciplinary expertise to examine long-term implications of GenAI for education, research, human collaboration and social dynamics
- Offer timely advice to inform updates of policies and regulations

Miao, F., & Holmes, W. (2023). Guidance for generative AI in education and research. UNESCO. https://unesdoc.unesco.org/ark:/48223/pf0000386693

Reference:

措施與考量要點／建議行動方案

聯合國教科文組織——教育與研究領域生成式人工智能應用政策框架

聯合國教科文組織制定的「教育與研究領域生成式人工智能應用政策框架」（Miao & Holmes，2023年），針對教學與研究場域的人工智能應用提出規範措施。該指引涵蓋政策考量、教學策略及師資培訓等重要面向，以確保人工智能工具能在課堂中負責任且包容地被使用。框架圍繞八大核心措施建構，針對每項措施提供詳細考量要點與具體行動建議，旨在協助政策制定者、教育工作者及相關利益方，將生成式人工智能以符合倫理且有效的方式融入教育與研究領域。雖然生成式人工智能是支持教育與研究的寶貴工具，但本框架亦認知到其可能對現有體系造成衝擊，並重塑基礎原則的潛在影響。

措施與考量要點／建議行動方案

措施：
保障人類自主性。

考量要點/建議行動：

告知學習者生成式人工智能可能收集的數據、使用方式及其潛在影響
保護學習者的內在動機，在使用生成式人工智能時強化教學、學習和研究中的人類自主性
防止使用生成式人工智能限制學習者認知和社交技能的發展
確保適當的社會互動和接觸人類創意產出，避免對生成式人工智能上癮和過度依賴
使用生成式人工智能減輕作業和考試壓力，而非增加壓力
徵詢研究者、教師和學習者對生成式人工智能的意見，並根據反饋決定是否及如何在機構情境中採用特定工具
在高風險決策中保持人類問責

措施：
監測與驗證教育用生成式人工智能系統。

考量要點/建議行動：

建立驗證機制確保使用的生成式人工智能系統無偏見且訓練數據多樣化
處理知情同意問題
審查生成式人工智能產出的虛假、不準確、錯誤、不當或仇恨內容，並迅速採取強有力行動減輕或消除這些問題
採用生成式人工智能前進行嚴格的倫理驗證
在機構實施決策前，確保生成式人工智能應用不會對學生造成可預見的傷害，具有教育效果且適合學習者年齡和能力，並符合健全教學原則

措施：
培養學習者的人工智能能力，包括生成式人工智能相關技能。

考量要點/建議行動：

承諾提供政府核准的人工智能課程，涵蓋人工智能影響、相關倫理議題，以及適合年齡的人工智能工具理解與使用技能
加強培養本地人工智能人才計劃
促進發展人工智能能力中的性別平等，建立性別平衡的專業人才庫
預測生成式人工智能自動化帶來的就業變遷，根據預期需求提升各教育階段的未來就業技能
為可能需要獲取新技能和適應新環境的年長者提供特定計劃

措施：
建構教師和研究人員正確使用人工智能的能力。

考量要點/建議行動：

根據本地試驗制定或調整指南，以有效使用生成式人工智能工具並指導新設計
保護教師和研究人員的權利及其實踐價值
定義教師有效且符合倫理地理解和使用生成式人工智能所需的價值取向、知識和技能
動態審查教師理解和使用人工智能進行教學、學習和專業發展的能力，並將新興的人工智能價值觀、理解和技能整合到教師培訓的能力框架和計劃中

措施：
促進包容、公平及語言文化多樣性。

考量要點/建議行動：

促進公平且包容的人工智能應用存取
制定驗證標準以防止生成式人工智能系統中的偏見、歧視和仇恨言論
建立並實施保護多樣性與防止歧視的生成式人工智能系統標準和保障措施

措施：
測試本地相關應用模式並建立累積證據基礎。

考量要點/建議行動：

確保生成式人工智能的設計和採用具有戰略規劃
鼓勵生成式人工智能設計者以開放式、探索性和多樣化的學習選項為目標
根據教育優先事項測試並擴大基於證據的人工智能使用案例
引導使用生成式人工智能觸發研究和方法論的創新
審查將生成式人工智能納入研究過程的社會和倫理影響
建立教學基礎的標準，並為生成式人工智能在支持包容性學習機會、達成學習和研究目標、促進語言和文化多樣性方面的有效性建立證據基礎
採取迭代步驟強化關於生成式人工智能社會和倫理影響的證據
分析廣泛部署人工智能技術的環境成本，並為人工智能提供者制定永續目標

措施：
以跨部門和跨學科方式審查長期影響。

考量要點/建議行動：

與人工智能提供者、教育工作者、研究者及家長和學生代表合作，調整課程框架和評估，以最大化生成式人工智能的效益並最小化風險
召集跨部門和跨學科專家審查生成式人工智能對教育、研究、人類合作和社會動態的長期影響
提供及時建議以告知政策和法規的更新

參考文獻:

[1] Miao, F., & Holmes, W. (2023). Guidance for generative AI in education and research. UNESCO. https://unesdoc.unesco.org/ark:/48223/pf0000386693

香港特別行政區政府原則／框架

人工智能倫理框架

香港特別行政區參考其他國家和地區經驗，制定《人工智能倫理框架》，供政府內部採用，同時為其他機構實施人工智能或大數據分析時提供通用參考（數字政策辦公室）。該倫理框架包含兩大主要組成部分：

定制化人工智能框架，包括：
- 「人工智能倫理原則」：界定人工智能設計與開發的倫理標準；
- 「人工智能治理架構」：明確人工智能實施過程中的角色與責任分工；
- 「人工智能生命週期」：構建實踐模型，貫穿《人工智能實踐指南》的操作規範及《人工智能評估》的檢視問題；
- 「人工智能實踐指南」：基於倫理原則，詳列各生命週期階段的推薦實踐方案。

2. 「人工智能評估」：
包含一份《人工智能應用影響評估》模板，其問題設置與人工智能生命週期各階段對應，確保倫理原則貫穿實施全程。（參見圖2.2）

參考文獻:

[1] Education Bureau. (2024). “Information Literacy for Hong Kong Students” Learning Framework (2024). Education Bureau, The Government of the Hong Kong Special Administrative Region. https://www.edb.gov.hk/attachment/en/edu-system/primary-secondary/applicable-to-primary-secondary/it-in-edu/Information-Literacy/IL_learningFramework/InformationLiteracyforHongKongStudentsLearningFramework%282024%29_20241029_ENG.pdf

[2] Digital Policy Office. (2024). Ethical Artificial Intelligence Framework. The Government of the Hong Kong Special Administrative Region of the People’s Republic of China. https://www.digitalpolicy.gov.hk/en/our_work/data_governance/policies_standards/ethical_ai_framework/doc/Ethical_AI_Framework.pdf