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。
。
▲ 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。
