香港已有中小學教授 AI ，因應香港校本課程內容，綜合多種所需並以體驗為主，有以原理解構，有以程式角度，各有優點。今次介紹的 AI 課堂設計，教師專業是傳統電腦科，加上該校中小學一條龍，無論是 STEM 或 AI 的課程結構均值得關注。
位於深水埔區的聖瑪加利男女英文中小學是一條龍學校，因此校內的教學團隊能以中學目標作教學規劃，以 STEM 教育為例，該校負責 STEM 教育統籌主任李靈心講解培育方面分為三部份，當中小學會於常規課程裡，不設常識科，但以科學或通識科為主，滲入 STEM 元素。以科學課堂為例，每個學年有 6 至 8 個專題研究設計，教師會從日常生活裡，啟發學生從多方面探究。
李主任直言從小學開始培育有科學意識，能令學生的科學知識較佳，亦因此該校至中學課程時，也較快完成。故此中學生就有更多時間進行創作和製作 Sciense Fair 設計，而且能於校內舉辦展覽給低年級學生參觀。事實上，學生們所學不單是以專題學習為主。
教授數碼公民知識
科技教育主任劉興業說，於科技上會於小學至初中教授數碼公民必備的條件，如版權知識、網絡保安、網絡欺凌等，李主任從旁補充，類似的題目甚至也會於各科目中因應課堂內容而提及。有此規劃的原因是注意到 ICT 課程裡有具備數碼社會世代裡重要的概念，但學生若不選修就較少機會接觸，加上現時學生更早就接觸網絡，因此按學生成長階段，如小五小六加入網路霸凌、中一是健康與職業、中二是知識版權、中三是網絡保安等各方面主題。
以上的各項數碼主題，在不同科目的演繹方式有所不同，於科技科教授時會是設定或使用方式，但於生命教育上，則可能運用觀點方式討論。李主任講解其中一個例子，以上述如網絡保安而言，生命教育會講解是價值層面，例如如何保護自己，科技科會是隱私設定等事項。
從興趣發掘學生興趣
常規課堂以外， 該校於中一和中二設有互動活動課堂（ Interactive Activities Lesson , 簡稱 IA ）。李主任說明此選修方式是全級分二十組，再按專長及興趣分組，劉主任就是於當中設立 AI 小組。最後，還有學生會組隊參加課外活動或比賽，學生楊璟峰表示曾因參賽為長者設計智能戒指，以監測長者所處位置，過程獲益良多。
簡易 AI 活動
至於該校的 AI 課程，劉主任試用多款 AI 程式後，他認為小學生的 AI 學習適合體驗層面。他表示以現時的科技發展，小學生們應能按照指定步驟或指導後製作 AI 程式，但需要小學生們理解背後原理會較困難。亦因此，劉主任將 AI 課分於中一中二的 IA 課及中三科技科進行。
中一中二的 AI 課以學期為單位，教授 IBM Watson 的 Machine Learning for Kids 和 Chatfuel ，當中會有少許的體驗，但主要是製作簡單程式和對話機械人。學生吳昕橋和鄧亦雯就曾參與此課程，她們認為課堂內容方式不算困難，會涉及較多編程但十分實用。
於 7 至 8 堂的課堂中，學生大概會每節課設計一款人工智能的對話機械人。吳同學明言上課前對 AI 感覺陌生，但對此新穎的科技感興趣。上課後，她指出日常電腦課雖有教 Coding ，但並不深入，經由 IA 課程對 Coding 和電腦都有進一步認識。鄧同學想法和觀感與吳同學相似，她觀感是 AI 比傳統電腦更實用，功能更強大。吳同學續補充，她期待學校在正規課堂加入更多這方面的新穎知識，相信對學生更吸引，畢竟這些知識比 3D 、 VR 等更實在。
訓練 AI 模型
上述的兩類程式課堂以體驗為主，雖有涉及編程，但尚未涉及訓練數據的部份。劉Sir指出兩套活動也各有優缺點， Machine Learning for Kids 的設計概念和運用符合小學及初中，並以 Block based programming 為主，只是設定和使用上就不太方便，如資料儲存有較多限制。此外，他亦曾試用 Microsoft Azure ，情況相似，剛開始是免費，但在設定時需涉及學生不具備的資料，如信用卡等，對教學環境來說不算太理想。
最終他現時使用 Mac 系統的 X Code ，原因是 Apple Core ML 可以自行建立人工智能模型，而且於 Apple 平台是免費程式，並且最終可連接 Swift Playgrounds ，是一套功能齊全的程式。受訪期間，他表示曾讓學生自相片及聲音數據模型，成效理想。
最後，劉主任續說，學生曾試用聲音作人工智能數據模型，訓練時間會稍長，但辨識效果因應播放時能看到當中變化，學習成效更理想。他指出 AI 是一個趨勢，初接觸感困難，畢竟AI背後以數學為主，但現時經過努力及發展後，已找到較合適方案，但他相信仍有調整及擴闊空間。小記期望於新一年，有緣能再看到更多教師有更多 AI 應用及教學分享。