小學AI教學的三個原則
一、教師主導介面：初小學生不宜直接與開放式聊天機械人對話。較穩妥的模式是教師操作 AI、全班參與判斷，或使用有預設框架的教育工具，讓 AI 的輸出經過教師這一層把關。
二、AI 做回饋、學生做思考：AI 最有價值的角色是提供即時、個別化的回饋（寫作評語、解題提示），而不是代替學生產出答案。課堂設計應確保「想」的部分仍在學生手上。
三、由現有課題出發：不要為 AI 另設課題。選一個本來就難教的環節，例如作文批改周期太長，或常識課難以延伸提問，用 AI 對準它，成效才能量度、能記錄。
中文科實例：作文即時回饋
高小中文寫作的老問題是回饋周期：學生交稿後一至兩星期才收到批改，修改動機早已冷卻。課堂實例：學生完成初稿後，教師以 AI 評改工具即堂產生初步評語（內容、結構、用詞三方面），學生根據評語即堂修改一段，教師巡視點撥。教師課後只需覆核 AI 評語與學生修改，批改重點從逐字圈改轉為判斷與跟進。
記錄要點：保留「初稿、AI 評語、修改稿」三件套。這是最直觀的學習證據，家長日與報告都用得上。
英文科實例：分層閱讀與口語練習
同一班學生的英文閱讀水平可以相差數個年級。課堂實例：教師以 AI 把同一篇課文即時改寫成三個難度版本（字彙量、句長不同，內容一致），全班讀「同一個故事」但各按其份，之後的理解討論全班可以共同參與。
口語方面，高小可用 AI 語音工具作發音練習的課後延伸：學生朗讀指定段落，工具標示需注意的字詞，下一課教師集中處理全班的共同弱點。
數學科實例：解題步驟診斷
數學課要看的不是答案對錯，而是哪一步出錯。課堂實例：處理文字題單元時，教師收集學生的常見錯誤解法，以 AI 生成「找錯處」練習，即展示一個有一步之差的解題過程，學生分組找出錯在哪一步、為什麼錯。AI 在這裡負責快速生成貼近學生真實錯誤的變式題目；這類題目由人手出，最花時間。
常識／科學科實例：查證式探究
常識科是引入 AI 素養的天然場景。課堂實例：探究單元（如香港的天氣、社區設施）中，學生先實地觀察或量度，再由教師向 AI 提問同一題目，全班對照「AI 說的」與「我們量到的」差異，討論為什麼 AI 會有出入、怎樣查證。一節課同時完成科學探究與 AI 素養兩個目標，也可計入計劃的學生 AI 素養活動設計。
如何變成計劃要求的教學示範
通函要求最少六個教學示範例子，涵蓋最少三個科目、每科兩個級別。上述四科實例已經是一個基本盤：每科選一個，在兩個級別各做一次，科目與級別要求就滿足了。每個實例用同一格式整理（課題、學習目標、AI 的角色、課堂流程、學生作品樣本、教師反思），一份實例就是一個可提交的示範例子，也可以直接用於公開課。