UnaGPT 是一套 AI 全科自學系統,涵蓋中、英、數、資訊及通訊科技(ICT)、公民等核心科目,強調「一校一平台」對最終實踐個人化教育願景的重要性。其方案設計展現出對人工智能透明度的堅持:在 AI 批改流程中,加入讓學生修改與確認 OCR(光學文字識別)結果的關鍵步驟,讓「提交批改」升華為學生主動自我修正、自我發掘的個人化學習歷程。透過將日常繁重的批改工作交由 AI 高效處理,讓老師將時間與精力投入於群體協作與互動教學引導,使個人化學習在 20 多人的傳統班房中成為可能。
老師和學生最需要的,是真正實現個人化學習的 AI 全科自學系統!Una 平台已獲全港超過400 間學校採用
▲老師一句「你的平台真的幫到學生」, 似乎可以成為 Leo 創科的 “The Sentence”, 不僅讓他找到自己的使命感與推動力,更堅定了他投身教育的決心。
源起與推動力
「Una 平台其實早在 2017 年就成立了。如果那時候已認識我們的人,就知道我們改變很大。」創辦人 Leo 笑言:「雖然名字沒變,但我感覺自己至少做了三間初創。」Leo 本科主修計算機科學,PHD 研究訊息安全及電子學習。在他於大學擔任助教時,正值「電子學習」當道的年代,無線校園、平板教學等項目備受推崇。機緣之下,Leo 參與了一項學術研究,開發出一個能收集原始學習數據的電子教育平台。這段經歷確立了他的教育使命:「當老師說:『你的平台真的幫到學生』,那一刻的感動,遠勝企業客戶表揚我為他們的數據安全流程升級,」Leo 笑說:「做教育,真的 『有感覺』太多。」
2017 年,Leo 創立 Una 平台並進駐香港科學園,主打雲端互動學習,提供虛擬教室、實時協作、學習數據等電子教育方案。Leo 回憶這個第一代 Una 平台的創作啓發:「我至今仍記得,有老師問我:『學校買了那麼多 iPad,到底是做什麼?用那麼多資源推電子教育,到底有什麼好處?』。我認為學界之所以有這個疑問,不是因為電子教育的好處只流於口號,而是市場尚未出現實現其價值的配套。」
2019年, 出現了第一波引領 Una 重設的力量。「當時生成式 AI 尚未出現,但市場開始有人談論 AI。有一位老師主動跟我說他很想教人工智能,但市場上沒有相關教學配套,那對我來說是很具力量的提醒。」Una 團隊迅速行動,以 MakeCode 為基礎,開發出一套讓學生用積木式編程(block coding) 學習 AI 的教學方案。這款產品更令 Una 成為 Microsoft 香港首個教育培訓合作夥伴,為中學提供 20 小時 Microsoft AI-900 認證課程,為學校引進 AI 課程增添誘因,使更多香港學生更早接觸人工智能科技。2022 年生成式人工智能橫空登場,技驚四座,引發 Una 平台的再一次擴張。Leo表示 :「進入 Gen AI 年代,創科必須轉型、轉向。現在最能惠及教學的,是一套能合理地運用強大 AI,並精準解決百年教育痛點的方案。」三次科技浪潮,一顆不變初心。UnaGPT 應運而生。
▲Leo 認為 AI 科技對教育的真正價值在於實現「個人化學習」。他憑藉十年電子教學平台的設計與經營經驗,帶領團隊研發 UnaGPT 並於 2022 年推出,務實地在現有教育框架下,找到了最可行的改革起點。
願景與目標
UnaGPT 將個人化學習視為 AI 對教育的最佳價值體現。 Leo 認為個人化教育並非二元命題,深知必需在現行的社會經濟與考試框架下,找到最可行的切入點。帶著這個洞見,UnaGPT 為孕育個人化學習生態設定了三大目標指向:
- 強調 AI 透明度: 透過透明化 AI 批改過程,提供一個不僅追求效率,更講求適切性、合理性與互信的 AI 教學方案,為人工智能教育奠定可持續的發展基礎。
- 將批改升華為個人化 AI 自學: 將批改轉化為學生主動修正與自我發掘的自學歷程; 同時賦能老師,讓他們將時間與精力投入於群體協作與互動教學引導,使個人化學習在傳統班房中成為可能
- 一個平台,全科學習: 在技術設計上預置強大靈活性,確保 UnaGPT 能無縫支援現時、以至未來的全科學習 。系統性收集多元個人化學習數據,連通各科學習軌跡,為實現個人化學習最終願景提供基礎。
方案特色
1) 對人工智能透明度的堅持
「要實現真正的 AI 自學,OCR (光學文字識別技術) 絕不能躲在黑盒子裡。」Leo 開門見山:「OCR 技術不可能 100% 準確。如果學生手寫功課的辨識結果未經確認就直接交給 AI 分析,我們如何判斷這份被 AI 評改的作業 ,究竟有幾多成是學生的原作?」在他看來,透明度是 AI 教育不可退讓的底線。「過程中必須加入學生主動參與,將核對的責任交到學生手上,完成修改,並確認無誤後才提交給 AI 批改。以現時技術而言,我認為這是最合理的做法。」
實際操作流程如下:學生用 iPad 登入 UnaGPT ,掃描手寫功課。系統數分鐘內輸出 OCR 結果。學生即時可進行校對,修改辨識錯誤,確定「這才是我想讓 AI 批改的版本」後,點擊提交。AI 隨即啟動批改,給出針對性建議,並依據教師選定的公開試標準(如 DSE)或自定準則評分。「 AI 是很強大工具,但當用在教育上,我們做教育科技的必須要為道德把關,不能神化技術。」Leo 強調:「我們都知道『garbage in, garbage out』的意思,如果沒有學生確認這一步,我們頂多只能說 AI 能減輕老師負擔,但抱歉未能保證它能提升教育果效。事實上有些學生的字,真的是鬼劃符,相信人工智能再神大,也會表示無能為力。」
當問及 Una 平台的 OCR 技術較其他平台如何時,Leo 表示 UnaGPT 採用第三方 OCR 方案作底層技術,再運用其他人工智能方案作整合優化,以提升辨認效率及準繩度。 Leo 說:「OCR 準確度對 AI 自學平台系統十分重要,然而,與其提供一個百分比參考的數字,我通常會建議老師直接試用,一方面讓老師對 UnaGPT 的 OCR 系統自行作出評價,另一方面親身體驗我們經常強調的 AI 應用之透明及可控的重要性。」
▲ 學生使用 UnaGPT 掃描手寫功課,然後為 OCR 辨識結果進行校對,並作出所需修改。確定「這才是我想讓 AI 批改的版本」後,才交予AI 進行批改。
▲UnaGPT 能針對學生的個人創作點子及風格,即時提供優化建議,引導學生從自身作品中學習與進步,而非僅僅參考範文,模仿他人。
2) 賦能老師及課堂,孕育高效能 AI 自學
「我看個人化學習是 AI 對教育的最佳價值體現,」Leo 說:「但這絕非一朝一夕之事。我的做法,是讓每一步發展,都為未來最理想的個人化學習預置擴展空間。」Leo 認為讓教師從「知識灌輸者」轉型為「學習促進者」,是個人化學習生態的必備條件,而在現行教育與考試制度下,解放教師的第一步,便是為他們卸下批改重擔。接下來的考量,是如何讓老師在課堂進行期間,能同時為 20多位同學提供即時協助;更現實的,是協助老師引領學生在 DSE 中取得理想成績。因此,UnaGPT 首個重點研發的功能便定為:以 DSE 為評分準則的中、英文作文批改方案。
Leo 坦言:「課堂單向講解效果有限,高度標準化考評難以反映學生真實潛力,傳統教育需要改革,這些我都同意。從技術角度,我可以詳細列出 AI 如何有潛力顛覆百年教育痛點。但從創科的角度看,大家都明白,問題從不止於技術可行性,更涉及政策、社會、經濟乃至人性層面的複雜考量。改革需要一個過程。」Leo 認為若要讓 UnaGPT 盡快落地教育界,它必須是一個能即時對接現行教學與考試制度的方案;一個既能精準擊中日常教學痛點、又能在既有框架內逐步實現個人化學習的方案。他進一步解釋 UnaGPT 如何孕育個人化自學:「重點是不要讓 AI 成為教師的『快速批改助手』,而是運用 AI,將批改轉化為學生的自學過程。」學生根據 AI 的建議進行修改,在反覆互動中持續進步,實現自主自學;分數則可作為對接考試制度的參考指標。老師大部分時間無需介入批改過程,徹底將教師從繁瑣勞務中解放。在應用 UnaGPT 的教室裡,老師的角色將會更像統帥。他們運用平台的 Class Report 功能 (由系統分析集體學習數據所生成的報告),監察班內同學整體表現及學習進度等,以協助教師對其教學計劃作出有機調整。
Leo 亦強調,UnaGPT 在分析學習的文章時,會先著重理解學生的觀點與個人表達特色,以此為基礎再提出優化建議。他形容這些細膩設計,體現了團隊將教學需要與技術人性化融合的能力。對於外界將 UnaGPT 定位為「DSE 作文批改工具」而非「個人化自學系統」,Leo 並不意外:「批改支援是當下教師最迫切的需求。至於個人化、自學、甚至 AI 教育,此刻都仍是相對抽象概念,我深信,Una 正在將它們轉化為具體而迫切的渴求。」

▲Leo 認為,「一個平台,全科自學」是實現未來更精準個人化學習的關鍵數據基礎,儘管非語文科目的 AI 技術支援相對缺乏,許多功能需由團隊投入資源研發,他對此信念,仍堅定不移。(上圖為 UnaGPT 的數學科練習;下圖則為公民科)

3) 一個平台,全科自學
「部署一套能支援全科學習的 AI 平台,我視之為學校領導層的戰略遠見。」Leo 說:「因為這樣才能帶領師生於最短時間內,率先受惠於個人化學習的深層價值。」他指出,若平台能同時從學生在不同科目的表現中提取學習數據,未來 AI 所能為每位學生提供的個人學習分析及建議,必定更全面、更準確、更具洞察力。Leo 以一個簡化例子解說:「例如,若一個學生中文實用文成績不理想,但數學成績卻十分卓越,那麼導致他實用文成績不理想的原因,是語文能力較弱的機率,將較是邏輯及組織能力較弱的機率為高。數據收集的全面程度與質量高低,直接決定 AI 為個人化教育賦能的深度及強度,這正是『一個平台,全科自學』的重要性所在。」
Leo 直言:「若教育領導人員能在風氣未成的今天,就能決定選取一個可以支援現時、甚至未來全科 AI 自學的平台,我認為是基於對技術工程的了解,所作出的一個先行且明智的決定。因為無論從數據科學角度,還是軟件基礎設施角度來看,『用住先』、『到時再算』等打算所能帶來的成效,很快就會高下立見。」Una 平台支援 AI 教育及全科自學,現時已支援大部份主流學科,包括中文、英文、數學、公民、文理商、ICT 等科目,累積用戶越過 400 間學校,35,000 個學生。
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▲ 班級報告 (Class Report) 是 UnaGPT 剛於 2025 年 9 月推出的新功能。上圖是針對作文題目『有人認為:「富足的物質條件有利孩子成長。」你同意嗎?』的報告範例。系統綜合分析學生在內容建構、語法運用及組織能力上的表現,據之總結出整體問題並建議改善方向。
未來步伐及發展方向
UnaGPT 的未來發展,是持續實現更深層個人化學習的終極願景。
班級報告 (Class Report) 是 UnaGPT 剛於 2025 年 9 月推出的新功能,讓老師清晰掌握班內同學各自在平台上進行自學的整體進度,繼而對教材程度、教學節奏及重點分配等作出持續調整。下一步,團隊將重點投放資源開發「個人學習報告」— 以每位學生為單位,系統性分析跨學科表現,並建議個人化最佳學習方案。Leo 重申:「最理想的個人化分析,源自數據的動態性與完整性。選擇 UnaGPT 作為全科自學平台的學校與學生,未來將獲得更精準的學習建議及洞察。」
另一發展重點,是優化教師的題目設定與評分管理體驗。Leo 說:「現階段我們預設使用 DSE 作為評分標準 ,但平台已開放頗大的自定義空間,教師可自行設計練習題目,並調整評分權重。例如老師希望同學更著重成語運用,他可以將『成語運用次數與適切度』加入評分標準,更可自定比重。」未來團隊將開發更直覺、更靈活的軟件工具,令使用及管理流程更貼合老師的習慣,強化支援,提升體驗。
團隊亦將持續擴展非語文學科的支援,涵蓋藝術、音樂等創造性領域。「坦白說,語文相關的 AI 技術最成熟,這也解釋了近年 AI 語言應用方案的熱鬧發展。但當聽到使用 UnaGPT 進行非語文學科自學的老師跟我說,『你的平台真的幫到學生』,相同的回饋,對 10 年後的我仍然『很有感覺』哈哈!我們將繼續投入資源,未來希望可以支援更多的學科自學,希望 UnaGPT 可以繼續做先行者,我以此為傲。」 Leo 透露未來 UnaGPT 將會跟教育界推出新的協作項目,期待公佈之日。

編輯感言
其實在訪問前,我跟 Leo 已就「幫助學生取得更高考試分數的 EdTech 的價值」作出交流。
因為我們都主修數理,出生年代又似乎相若,明白彼此說話直達重點的思考邏輯,明白討論出於真誠,不帶攻擊。但說話老實的棱角,尤其是我。我記得我直接問 Leo,考試制度一直在削弱教育真正價值,奪去孩子最寶貴的好奇心與創意。如今 Gen AI 帶來百年一遇的改革機會,為何選擇去支援一個已證實不合時、且已行不通的系統? Leo 當刻並沒有詳細回應我的問題,只說他由開始做 EdTech 第一天起直至現在,他仍不時思考這問題;說總之,10年創科道路不是白行等類似的話。
這次訪問很自然地將我們再次帶到這個問題上,再一次暢談後,我覺得自己能夠明白多了一些。
我很高興自己能生於這樣一個可以讓自己不斷歸零、一次又一次成為初學者的時代。
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