人工智能与教育科技理学硕士

课程简介

人工智能与教育科技理学硕士 课程名称：人工智能与教育科技理学硕士 [MSc(AI&EdTech)] / 授课语言: 英文 学院/学系：数学与资讯科技学系 学位：MSc 学费：此课程为自资课程，整个课程学费为港幣二十三万零五百元正 (2027/28入学年度)，学费一般不获退还或转授。 入学要求：(1) 申请⼈应持有教育技术、统计学、计算机科学、⼯程学相关学科的受认可学⼠学位或其他同等学历。 (2) 申请人持有的入学资格来自非英语授课体系的院校颁发，一般须符合以下其中一项英语语文能力之最低要求： (a) 雅思国际英语语言测试 (IELTS) (学术模式) 总分 6 分#；或 (b) 网上托福考试(TOEFL-iBT)#:总分80 分(适用于2026 年1 月21 日前应考者) 总分4 分(适用于2026 年1 月21 日起应考者)；或 (c) 全国大学英语六级考试 (CET-6) 总分 430#；或 (d) 综合中等教育证书考试 (GCSE) / 普通教育文凭普通程度考试 (GCE O-Level) 英语 C 级；或 (e) 其他同等资历将视个案而定。 (3) 申请⼈应具备编

关键信息

入学要求

(1) 申请⼈应持有教育技术、统计学、计算机科学、⼯程学相关学科的受认可学⼠学位或其他同等学历。 (2) 申请人持有的入学资格来自非英语授课体系的院校颁发，一般须符合以下其中一项英语语文能力之最低要求： (a) 雅思国际英语语言测试 (IELTS) (学术模式) 总分 6 分#；或 (b) 网上托福考试(TOEFL-iBT)#:总分80 分(适用于2026 年1 月21 日前应考者) 总分4 分(适用于2026 年1 月21 日起应考者)；或 (c) 全国大学英语六级考试 (CET-6) 总分 430#；或 (d) 综合中等教育证书考试 (GCSE) / 普通教育文凭普通程度考试 (GCE O-Level) 英语 C 级；或 (e) 其他同等资历将视个案而定。 (3) 申请⼈应具备编程知识和技能 #只接受在官方指定考试中心应考的成绩，成绩有效期为两年。申请 2026/27 入学者提交的成绩必须于 2024 年 1 月 1 日或之后应考。 本校并不接受 TOEFL Home Editions、TOEFL MyBest Score、线上应考的 IELTS Indicator 和 IELTS Online、IELTS One Skill Retake、多邻国 (Duolingo)及全国硕士研究生招生考试的成绩。 联系方式：有意申请者，请透过香港教育大学网上入学系统递交申请。提交申请前，请浏览 https://www.eduhk.hk/acadprog/postgrad/index.html 以了解详尽的申请及入学信息。 如有任何查询，欢迎电邮至： mscait@eduhk.hk 与我们联络。 课程简介：<div class="mission"> <div class="mission__content"> <p>With the vision to nurture quality educators, learning professionals and education researchers with the professional excellence to ride on the challenges of the dynamic educational landscape of the 21st century, the Department of Mathematics and Information Technology seeks to:</p> <ul class="bullet"> <li>enhance the quality of education with the advancement in technology through building up the research capacity of academics in the department;</li> <li>advance learning professionals’ discipline knowledge of mathematics and IT;</li> <li>empower educators with the professional competence in mathematics and IT teaching as well as the integration of IT in education; and</li> <li>develop pre-service and serving teachers’ global perspective to cope with the rapid changes brought about by the globalization and digital culture.</li> </ul> </div> <img class="mission__img" src="https://www.eduhk.hk/mit/assets/img/mission.png" alt="Mission Statement"> </div> 人工智能与教育科技理学硕士 [MSc(AI&EdTech)] / 授课语言: 英文 <div class="programmes__info__main"> 课程编号 A1M103 修读模式 一年全日制 课程主任 王越博士 课程查询 2948 7824 电子邮箱 mscait@eduhk.hk 宣传单张 下载 APPLY ONLINE </div> 课程概览 人工智能与教育科技理学硕士课程 [MSc(AI&EdTech)] 为学员提供人工智能与教育科技的基础知识，并培养其应用相关技术解决现实问题的实务技能与能力，同时具备伦理意识。 课程亦使学员掌握由人工智能与教育科技所支撑的教学框架、原则与方法，以进行创新课程设计与教学实践。此外，课程亦赋予学员能力，运用新兴科技研究与评估教育方案以解决真实课堂问题，或创建并测试人工智能原型以应对现实挑战。课程旨在培育毕业生投身于学校、高等教育、政府及企业等人工智能与教育科技相关领域的多元职业发展。 在读同学请透过以下 连结 登入查阅课程手册及科目简介。 课程大纲 本课程共有24 个学分，每科⽬3学分。学员可在⼀年内修毕整个课程。课程的时间可能包括工作日晚上、周末和/或长假期间。课程可能会安排在大埔校园、将军澳教学中心、西九龙教学中心、北角教学中心、九龙塘卫星教学中心和/或大学决定的其他地点。实际的上课地点由大学决定。 一年全日制模式 学年 学期 教授科目 学分 1 1 必修科目 12 选修科目 0-6 2 必修科目 3 选修科目 3-9 学分总数 24 科目 必修科目 INT6065 教育中的⼈⼯智能 本科目旨在使学生掌握人工智能的基础与进阶知识，并强调其在教育环境中的原则与实践。科目亦提供机会让学生分析人工智能对教育的影响，并检视其伦理与社会议题。本科目将探讨当代与新兴人工智能技术，包括但不限于智能代理、问题解决、知识与推理、计算机视觉、机器人技术、自然语言处理、聊天机器人、语音助理与情感侦测。科目将介绍教育与人工智能整合的框架，以及人工智能在教育中的新兴应用。人工智能应用与发展中的伦理与社会议题亦将被讨论。 INT6066 科技辅助创新学习环境设计 本科目概述由现行与新兴科技支持的教学设计框架、原则与教学模式。科目亦探讨并评估与社会建构主义原则和框架一致的创新教学设计，以优化学习。学生将有机会亲身实践，设计并评估结合人工智能（AI）与教育科技的创新学习环境。 INT6067 研究⽅法与探究 本科目旨在培养学生对人工智能（AI）与教育科技领域研究设计与方法的理解。科目设计使学生能够发展自己的研究计划，以探究人工智能与教育科技中的实证议题，内容包括文献回顾、问题陈述与采用合适方法的研究设计。 INT6068 神经网络及深度学习 深度学习是模拟人脑运作的最新机器学习与人工智能趋势之一。深度学习方法为机器学习带来革命性进展。本科目将为学生提供人工神经网络的基础知识，进而介绍建构深度人工神经网络（即深度学习）的理论、原则与实务操作，以处理基于实证数据的现实问题。期间学生将理解深度学习在各领域中的应用，特别是在教育领域。科目亦涵盖一种深度神经网络——卷积神经网络（CNN）的设计与实作。 INT6064 编程及运算思维 本科目首先回顾运算思维的知识与技能，以及其在发展先进与未来科技中的角色。科目将批判性地检视编程与运算思维作为 STEM（科学、科技、工程与数学）教育不可或缺的一部分所扮演的重要角色及其背后的理论基础。接着，科目将从多角度探讨学习编程的策略，以促进学生在 STEM 教育脉络下的运算思维发展。科目将提供运用编程与运算思维处理与 STEM 相关的真实问题与生活情境的实作机会。学生将接触多种教与学方法，以编程培养运算思维，并批判性地检视这些方法的成效。学生亦将进一步探讨编程教学法的设计与实践议题，以及如何将编程与运算思维结合其他 STEM 领域，以设计整合式 STEM 学习活动于学校科目脉络中。 选修科目 需从以下九门科目中选择三⾨修读# MTH6184 STEM教育中的数据挖掘 本科目概述数据挖掘与STEM教育的基本概念。数据挖掘日益被应用于提升教学与学习过程及教育教法。教师可运用从数据挖掘模型中发掘的知识来解决教育问题。科目内容涵盖数据前处理、数据可视化、机率与统计，以建立关联、分类与分群的算法。亦涵盖STEM教育的理念，帮助学生设计STEM学习活动，并探讨与STEM教育相关的社会与道德议题。科目亦将展示STEM应用中的数据分析实例。 INT6069 物联网 物联网（IoT）是一个由智能装置连接而成的系统，能够通过网络提供丰富的数据。它结合机器对机器通信的概念，提供先进的数据收集、连接性及分析，由智能装置收集信息。本课程旨在通过讲解物联网背后的理念及介 原文链接：https://www.eduhk.hk/mit/zhs/mscait 二、课程简介 <div class="mission"> <div class="mission__content"> <p>With the vision to nurture quality educators, learning professionals and education researchers with the professional excellence to ride on the challenges of the dynamic educational landscape of the 21st century, the Department of Mathematics and Information Technology seeks to:</p> <ul class="bullet"> <li>enhance the quality of education with the advancement in technology through building up the research capacity of academics in the department;</li> <li>advance learning professionals’ discipline knowledge of mathematics and IT;</li> <li>empower educators with the professional competence in mathematics and IT teaching as well as the integration of IT in education; and</li> <li>develop pre-service and serving teachers’ global perspective to cope with the rapid changes brought about by the globalization and digital culture.</li> </ul> </div> <img class="mission__img" src="https://www.eduhk.hk/mit/assets/img/mission.png" alt="Mission Statement"> </div> 人工智能与教育科技理学硕士 [MSc(AI&EdTech)] / 授课语言: 英文 <div class="programmes__info__main"> 课程编号 A1M103 修读模式 一年全日制 课程主任 王越博士 课程查询 2948 7824 电子邮箱 mscait@eduhk.hk 宣传单张 下载 APPLY ONLINE </div> 课程概览 人工智能与教育科技理学硕士课程 [MSc(AI&EdTech)] 为学员提供人工智能与教育科技的基础知识，并培养其应用相关技术解决现实问题的实务技能与能力，同时具备伦理意识。 课程亦使学员掌握由人工智能与教育科技所支撑的教学框架、原则与方法，以进行创新课程设计与教学实践。此外，课程亦赋予学员能力，运用新兴科技研究与评估教育方案以解决真实课堂问题，或创建并测试人工智能原型以应对现实挑战。课程旨在培育毕业生投身于学校、高等教育、政府及企业等人工智能与教育科技相关领域的多元职业发展。 在读同学请透过以下 连结 登入查阅课程手册及科目简介。 课程大纲 本课程共有24 个学分，每科⽬3学分。学员可在⼀年内修毕整个课程。课程的时间可能包括工作日晚上、周末和/或长假期间。课程可能会安排在大埔校园、将军澳教学中心、西九龙教学中心、北角教学中心、九龙塘卫星教学中心和/或大学决定的其他地点。实际的上课地点由大学决定。 一年全日制模式 学年 学期 教授科目 学分 1 1 必修科目 12 选修科目 0-6 2 必修科目 3 选修科目 3-9 学分总数 24 科目 必修科目 INT6065 教育中的⼈⼯智能 本科目旨在使学生掌握人工智能的基础与进阶知识，并强调其在教育环境中的原则与实践。科目亦提供机会让学生分析人工智能对教育的影响，并检视其伦理与社会议题。本科目将探讨当代与新兴人工智能技术，包括但不限于智能代理、问题解决、知识与推理、计算机视觉、机器人技术、自然语言处理、聊天机器人、语音助理与情感侦测。科目将介绍教育与人工智能整合的框架，以及人工智能在教育中的新兴应用。人工智能应用与发展中的伦理与社会议题亦将被讨论。 INT6066 科技辅助创新学习环境设计 本科目概述由现行与新兴科技支持的教学设计框架、原则与教学模式。科目亦探讨并评估与社会建构主义原则和框架一致的创新教学设计，以优化学习。学生将有机会亲身实践，设计并评估结合人工智能（AI）与教育科技的创新学习环境。 INT6067 研究⽅法与探究 本科目旨在培养学生对人工智能（AI）与教育科技领域研究设计与方法的理解。科目设计使学生能够发展自己的研究计划，以探究人工智能与教育科技中的实证议题，内容包括文献回顾、问题陈述与采用合适方法的研究设计。 INT6068 神经网络及深度学习 深度学习是模拟人脑运作的最新机器学习与人工智能趋势之一。深度学习方法为机器学习带来革命性进展。本科目将为学生提供人工神经网络的基础知识，进而介绍建构深度人工神经网络（即深度学习）的理论、原则与实务操作，以处理基于实证数据的现实问题。期间学生将理解深度学习在各领域中的应用，特别是在教育领域。科目亦涵盖一种深度神经网络——卷积神经网络（CNN）的设计与实作。 INT6064 编程及运算思维 本科目首先回顾运算思维的知识与技能，以及其在发展先进与未来科技中的角色。科目将批判性地检视编程与运算思维作为 STEM（科学、科技、工程与数学）教育不可或缺的一部分所扮演的重要角色及其背后的理论基础。接着，科目将从多角度探讨学习编程的策略，以促进学生在 STEM 教育脉络下的运算思维发展。科目将提供运用编程与运算思维处理与 STEM 相关的真实问题与生活情境的实作机会。学生将接触多种教与学方法，以编程培养运算思维，并批判性地检视这些方法的成效。学生亦将进一步探讨编程教学法的设计与实践议题，以及如何将编程与运算思维结合其他 STEM 领域，以设计整合式 STEM 学习活动于学校科目脉络中。 选修科目 需从以下九门科目中选择三⾨修读# MTH6184 STEM教育中的数据挖掘 本科目概述数据挖掘与STEM教育的基本概念。数据挖掘日益被应用于提升教学与学习过程及教育教法。教师可运用从数据挖掘模型中发掘的知识来解决教育问题。科目内容涵盖数据前处理、数据可视化、机率与统计，以建立关联、分类与分群的算法。亦涵盖STEM教育的理念，帮助学生设计STEM学习活动，并探讨与STEM教育相关的社会与道德议题。科目亦将展示STEM应用中的数据分析实例。 INT6069 物联网 物联网（IoT）是一个由智能装置连接而成的系统，能够通过网络提供丰富的数据。它结合机器对机器通信的概念，提供先进的数据收集、连接性及分析，由智能装置收集信息。本课程旨在通过讲解物联网背后的理念及介 三、入学要求 (1) 申请⼈应持有教育技术、统计学、计算机科学、⼯程学相关学科的受认可学⼠学位或其他同等学历。 (2) 申请人持有的入学资格来自非英语授课体系的院校颁发，一般须符合以下其中一项英语语文能力之最低要求： (a) 雅思国际英语语言测试 (IELTS) (学术模式) 总分 6 分#；或 (b) 网上托福考试(TOEFL-iBT)#:总分80 分(适用于2026 年1 月21 日前应考者) 总分4 分(适用于2026 年1 月21 日起应考者)；或 (c) 全国大学英语六级考试 (CET-6) 总分 430#；或 (d) 综合中等教育证书考试 (GCSE) / 普通教育文凭普通程度考试 (GCE O-Level) 英语 C 级；或 (e) 其他同等资历将视个案而定。 (3) 申请⼈应具备编程知识和技能 #只接受在官方指定考试中心应考的成绩，成绩有效期为两年。申请 2026/27 入学者提交的成绩必须于 2024 年 1 月 1 日或之后应考。 本校并不接受 TOEFL Home Editions、TOEFL MyBest Score、线上应考的 IELTS Indicator 和 IELTS Online、IELTS One Skill Retake、多邻国 (Duolingo)及全国硕士研究生招生考试的成绩。

课程结构

课程详情请查阅官网最新课程表。