为香港教育，建设真正可用的 AI 基础设施与工具。
从学科知识工程、评测与教学系统，到针对真实学习难题而设计的新工具，MNT 专注让人工智能进入香港教育的实际场景。我们为教育机构建设可持续使用的技术基础，也透过 MNT Lab 研发及验证新的学习方式。
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我们面对的教育问题
问题不只在批改效率，也在知识、评测与学习过程是否真正可用。
教学知识如何整理
课程、题目与导师经验，需要变成可查核、可持续使用的知识资产。
评测如何支援判断
让回馈与评核维度有依据，并保留教师检查与修正的空间。
学习困难从何而来
最终答案之外，学习与写作过程也可能提供值得观察的线索。
老师的时间如何运用
把适合系统处理的工作整理好，让教学判断继续由老师主导。
EDUCATION ENGINEERING
从知识基础，到能长期使用的教学系统。
大型教育工程需要把课程知识、评测规则、资料权限与机构流程一併设计。现有的 MNT Standard、WhatsApp 助教及 SLOT，是这套能力在不同教学环节的应用。
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MNT Lab：从真实难题出发
Lab 是教育产品的研发与验证窗口。每个项目都标明目前状态，研发目标不会写成已完成的功能。
探索 MNT Lab →/ 03
不同项目背后，可复用的教育工程能力
共用的是方法与技术能力，不是自动共享客户教材、试卷或学生资料。部分能力仍在逐步建设。
知识与课程映射
让教学内容和学科要求建立清楚的对应。
教育内容结构化
整理事件、题目、答案与学习纪录，支援后续分析。
过程与辅助分析
在合适的场景记录可观察行为，探索 AI 辅助回馈。
教师复核
重要解释、识别与评测结果需要人类专业判断。
一起研究香港教育的真实问题。
学校与教育机构可讨论工程与试点；老师、学生和家长可就现有项目提出需求与意见。