為香港教育，建設真正可用的 AI 基礎設施與工具。
從學科知識工程、評測與教學系統，到針對真實學習難題而設計的新工具，MNT 專注讓人工智能進入香港教育的實際場景。我們為教育機構建設可持續使用的技術基礎，也透過 MNT Lab 研發及驗證新的學習方式。
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我們面對的教育問題
問題不只在批改效率，也在知識、評測與學習過程是否真正可用。
教學知識如何整理
課程、題目與導師經驗，需要變成可查核、可持續使用的知識資產。
評測如何支援判斷
讓回饋與評核維度有依據，並保留教師檢查與修正的空間。
學習困難從何而來
最終答案之外，學習與寫作過程也可能提供值得觀察的線索。
老師的時間如何運用
把適合系統處理的工作整理好，讓教學判斷繼續由老師主導。
EDUCATION ENGINEERING
從知識基礎，到能長期使用的教學系統。
大型教育工程需要把課程知識、評測規則、資料權限與機構流程一併設計。現有的 MNT Standard、WhatsApp 助教及 SLOT，是這套能力在不同教學環節的應用。
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MNT Lab：從真實難題出發
Lab 是教育產品的研發與驗證窗口。每個項目都標明目前狀態，研發目標不會寫成已完成的功能。
探索 MNT Lab →/ 03
不同項目背後，可複用的教育工程能力
共用的是方法與技術能力，不是自動共享客戶教材、試卷或學生資料。部分能力仍在逐步建設。
知識與課程映射
讓教學內容和學科要求建立清楚的對應。
教育內容結構化
整理事件、題目、答案與學習紀錄，支援後續分析。
過程與輔助分析
在合適的場景記錄可觀察行為，探索 AI 輔助回饋。
教師覆核
重要解釋、識別與評測結果需要人類專業判斷。
一起研究香港教育的真實問題。
學校與教育機構可討論工程與試點；老師、學生和家長可就現有項目提出需求與意見。