香港大學國際學生與生成式AI：機遇與挑戰並存

生成式AI的雙刃劍效應

正以驚人的速度重塑高等教育領域，特別是在香港大學這樣的國際化頂尖學府中。根據香港大學教育學院2023年發布的《數位學習環境調查報告》，超過78%的受訪國際學生表示曾在學術活動中使用過生成式AI工具，這個數字相比2022年增長了3倍。這種技術爆炸性增長帶來的不僅是效率提升，更伴隨著深刻的結構性挑戰。

生成式AI的優勢體現在多個維度：它能即時處理複雜的學術資料，協助學生快速理解課程內容；能夠以多語言生成學術文本，對語言背景多元的尤其重要；還能提供個性化的學習輔助，根據不同學生的需求調整解釋方式。香港大學計算機科學系的研究顯示，合理使用AI的學生在複雜問題解決任務上的完成時間平均縮短了40%。

然而，潛在風險同樣不容忽視。香港大學教務處在2023學年記錄到32起與AI使用相關的學術誠信案件，相比前一年增加150%。這些案件涉及過度依賴AI完成作業、未適當引用AI生成內容等問題。更令人擔憂的是，有15%的學生承認曾直接提交AI生成的作業而未作修改，這反映出技術濫用對學術誠信的威脅。

• 知識準確性風險：AI可能產生看似合理但實際上錯誤的資訊
• 創造力抑制：過度依賴可能削弱原創思考能力
• 數據隱私：學術資料輸入可能涉及隱私洩露風險
• 技術依賴：基礎能力可能因便利性而退化

理性看待AI技術成為當務之急。香港大學副校長（教學）何立仁教授指出：「我們不應禁止AI，而應教導學生如何與AI協作，同時保持批判性思維。」這種平衡觀點正逐漸成為學界的共識，也為的教學改革指明方向。

香港大學國際學生面臨的機遇

對來自全球各地的hong kong university international students而言，生成式人工智慧帶來的學習效率提升尤為顯著。語言障礙一直是國際學生面臨的主要挑戰，而AI工具能即時提供多語言學術支持。根據香港大學語言中心數據，使用AI輔助語言學習的國際學生，其學術寫作能力在一個學期內平均提升27%，遠高於傳統學習方法的15%提升幅度。

在知識獲取方面，生成式AI能夠幫助國際學生快速掌握複雜概念。以工程學系為例，來自東南亞的國際學生通過AI工具輔助，對專業術語的理解速度提高約35%。這些工具能將抽象的理論轉化為易於理解的解釋，並提供相關的實例說明，極大縮短了知識消化週期。

在研究創新層面，生成式AI為國際學生開拓了前所未有的可能性。香港大學醫學院的一名來自歐洲的國際研究生，利用AI工具分析基因序列數據，發現了傳統方法可能忽略的潛在關聯性，這項發現已發表於頂級學術期刊。這樣的案例在university of hongkong的各個學科中日益增多，顯示AI正在成為科研創新的催化劑。

就業競爭力的提升是另一個關鍵機遇。香港大學職業中心2023年的調查顯示，掌握AI應用技能的畢業生起薪比同等條件畢業生高出18-25%。特別是對於國際學生，AI技能成為他們在香港就業市場的獨特優勢。來自印度的計算機科學碩士生Rahul分享：「在面試中展示AI項目經驗，讓我獲得了三家科技公司的錄取通知。」

香港大學的計劃正系統性地將這些機遇轉化為實際學習成果。通過專門為國際學生設計的AI工作坊，學生不僅學習工具使用，更掌握將技術應用於具體學科的方法。這種針對性的培訓使國際學生能在多元文化環境中充分發揮AI的潛力。

香港大學國際學生面臨的挑戰

信息過載是國際學生使用生成式人工智慧時最先遇到的障礙。香港大學圖書館的調查發現，68%的國際學生表示在利用AI進行文獻檢索時，經常獲得過多未經篩選的資訊，反而增加了辨識核心文獻的難度。來自馬來西亞的社會科學研究生陳同學坦言：「AI提供的參考文獻數量龐大，但質量參差不齊，需要花更多時間驗證。」

學習依賴性問題日益凸顯。教育學院的跟蹤研究顯示，過度使用AI的學生在獨立解決問題能力測試中得分較低。具體而言，每週使用AI超過15小時的學生，其批判性思維評分比適度使用者低19%。這種依賴在語言學習中尤其明顯，部分國際學生過度依賴AI翻譯工具，導致語言能力進步緩慢。

• 認知惰性：27%的學生承認使用AI後減少了深度思考
• 技能退化：基礎研究能力測試得分下降11%
• 創造力指標：原創想法數量減少23%
• 學習動機：自主學習時間每週減少4.5小時

倫理風險構成最嚴峻的挑戰。香港大學在2023-2024學年第一學期處理的學術不端案件中，與AI相關的比例達到41%，其中國際學生涉案比例略高於本地學生。這反映出文化背景差異可能影響對學術規範的理解。來自北美的經濟學博士生David表示：「不同國家對引用規範的標準不同，AI生成內容的歸屬問題讓情況更複雜。」

技術訪問不平等也是一個隱性挑戰。雖然university of hongkong提供基礎的AI工具，但高級功能通常需要付費訂閱。來自發展中國家的國際學生在資源獲取上處於劣勢，這可能加劇學習成果的差距。香港大學學生事務處的數據顯示，只有45%的獎學金生能夠負擔進階AI工具的費用。

心理適應壓力同樣不容忽視。教育心理學家的研究發現，23%的國際學生對AI技術快速發展感到焦慮，擔心自己無法跟上技術變革步伐。這種「技術焦慮」在非技術背景的學生中更為普遍，可能影響學習信心和成效。

香港大學的應對策略

香港大學正透過多維度策略應對生成式人工智慧帶來的挑戰。在AI倫理教育方面，大學開發了專門的培訓模組，所有新生必須完成「負責任的AI使用」線上課程。這項課程特別針對hong kong university international students的文化背景設計，提供多語言版本和案例研究。2023年秋季學期，超過92%的國際學生完成該培訓，滿意度達4.3/5分。

批判性思維培養成為課程改革的核心。大學在各學科中融入AI素養教育，教導學生如何評估AI生成內容的可靠性。以文學院為例，新的「數字人文學導論」課程要求學生比較AI生成分析與傳統學術分析的差異，培養質疑和驗證的習慣。這種教學方法使學生在利用AI的同時保持獨立思考能力。

技術支援體系持續完善。大學設立了「數字學習中心」，為學生提供專業的ai 教學和技術支持。該中心每週舉辦多場針對國際學生的AI應用工作坊，內容涵蓋文獻分析、數據處理和學術寫作等場景。來自法學院的德國交換生Anna表示：「工作坊教會我如何用AI快速整理案例資料，同時避免學術不端行為。」

政策框架也在不斷更新。香港大學教務委員會在2023年發布了《生成式AI學術使用指南》，明確規定了AI工具在不同學術場景中的使用邊界。這份指南特別考慮了國際學生的需求，提供12種語言的版本，確保所有學生都能清晰理解規範要求。

資源平等化措施逐步推進。大學圖書館購置了多種專業AI工具的機構授權，確保所有學生都能免費使用基礎功能。對於需要進階功能的貧困學生，學校設立了「數字技能發展基金」，迄今已資助超過200名國際學生獲得進階AI工具使用權限。

在機遇與挑戰中成長

香港大學正透過系統性變革幫助國際學生在AI時代獲得最大收益。教與學創新中心推出的「AI協作學習計劃」已惠及1,200多名國際學生，該計劃強調人機協作的最佳實踐。參與該計劃的工程學院學生在創新項目評分中表現突出，平均得分比未參與者高16%，顯示適當的AI應用能顯著提升學習成效。

自主學習能力的培養被置於核心地位。大學重新設計了多門核心課程的評估方式，減少記憶性考核，增加需要原創思考和深度分析的任務。這種轉變促使學生將AI作為思考夥伴而非答案來源。來自商學院的印尼研究生Putri分享：「現在我更注重用AI激發靈感，而不是直接獲取答案，這種方式讓我的分析能力真正得到提升。」

創新能力的發展獲得前所未有的重視。香港大學每年舉辦的「AI創新挑戰賽」特別設立國際學生組別，鼓勵跨文化團隊利用AI解決現實問題。2023年的優勝項目——由來自五個國家的學生開發的AI語言學習助手，已獲得香港科技園的孵化支持，展現了university of hongkong在培養創新人才方面的成果。

• 跨學科合作：建立12個AI應用實驗室，促進不同背景學生協作
• 實務連接：與業界合作開展45個AI應用項目，提供真實學習場景
• 文化融合：開發考慮文化多樣性的AI應用案例庫
• 持續支持：畢業生AI技能進修計劃，確保長期競爭力

香港大學的經驗表明，面對生成式人工智慧的浪潮，禁止不如疏導。通過建立完善的支持體系，培養學生的批判性思維和創新能力，國際學生完全能夠將AI轉化為個人成長的加速器。正如校長張翔教授所言：「在技術快速變革的時代，大學的使命是培養能夠駕馭技術而非被技術駕馭的人才。」這種教育理念正指引著香港大學在AI時代的發展方向。

展望未來，香港大學計劃進一步擴大ai 教學的深度和廣度，將AI素養融入所有學科的課程體系。同時，大學將加強與國際夥伴的合作，分享在AI教育領域的最佳實踐，為全球高等教育應對技術變革提供香港方案。對於hong kong university international students而言，這意味著他們將在一個支持性環境中，發展出在AI時代茁壯成長的必要能力和智慧。