一、中文科：寫作評改循環

以 AI 評改工具把「一次過批改」變成「多輪修改」：學生交初稿，AI 按評分準則給出分項初評與逐點評語，學生修改後再交，教師覆核終稿並裁定分數。高中應選用內置 HKDSE 評卷準則的工具，讓評語對準考評實況；初中則可側重內容與結構回饋。教師的批改時間從逐份精批轉為覆核與跟進，學生的修改次數則倍增。這種改變，最容易在報告中量化。

二、英文科：口語應試練習

口試練習的瓶頸是師生比：一位教師無法每週聽三十位學生演練。課堂實例：學生以 AI 語音工具進行個人陳述或小組討論的模擬練習，工具即時記錄流暢度與用詞；課堂時間則集中於教師針對共同弱點的示範與實時分組演練。AI 負責練習量，教師負責質素。

三、數學科：解題過程診斷

讓學生把解題過程（而非答案）交給 AI 檢視，要求 AI 指出第一個出錯的步驟並解釋概念，但不給正解。學生修正後再交，直至過程完整。教師從後台或對話記錄看到全班最常卡住的步驟，下一課對症教學。要留意一項設定：AI 只診斷、不代答，須在提示語或工具設定中鎖定。

四、科學科：實驗數據與AI對照

實驗課後，學生先自行分析數據並得出結論，再向 AI 提問同一問題，對照兩者差異：AI 的解釋有沒有超出數據支持的範圍？有沒有忽略實驗誤差？這個先自己、後 AI、再對照的流程，同時訓練科學論證與 AI 素養。學生會親眼看到 AI 流暢、但未必嚴謹的一面。

五、歷史／人文學科：史料真偽工作坊

教師以 AI 生成一段仿真但含錯誤的「歷史資料」（年代錯置、人物張冠李戴），混入真實史料中，學生分組以課本及可靠來源查證，找出偽料並列明證據。進階版讓學生自己用 AI 生成偽料考驗同儕；出題的人，必須比答題的人更懂得核實。資料鑑別本來就是人文學科的看家本領。

六、公民與社會發展科：AI倫理結構化討論

以真實情境（deepfake 詐騙新聞、AI 生成功課的界線、演算法偏見）作結構化討論：學生先以 AI 收集正反論據，再必須為論據找到 AI 以外的來源支持，最後進行立場辯論。規則設計令 AI 成為起點而非終點：「AI 說的」不能當論證。單是這條課堂規則，已經是一課素養教育。

把六例變成報告證據

六個實例橫跨六個科目，多於「最少三科」的要求。實際推行時可按科組意願選三至四科起步，每科在兩個級別實施。每個實例統一記錄課題與目標、AI 角色、課堂流程、學生作品樣本、量化指標（修改次數、練習量、參與率）及教師反思。格式一次設計，全校通用；到 2027 年寫中期報告時，教學示範部分就是把它們整理起來。