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教大推兩大AI教育工具 Joey社交機械人配EmoCare情緒APP助提升學習動力與心理健康

BasTech

教大推兩大AI教育工具 Joey社交機械人配EmoCare情緒APP助提升學習動力與心理健康
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教大推兩大AI教育工具 Joey社交機械人配EmoCare情緒APP助提升學習動力與心理健康

2026年01月27日 11:34 最後更新:12:19

香港教育大學(教大)作為師範教育的領軍者,一直積極推動將人工智能(AI)及先進科技融入教學,以提升學與教效能。教大星期一(1月26日)舉辦記者會,公布兩項教育科技成果:語言學習社交機械人 Joey 及情緒健康支援應用程式 EmoCare。兩項成果不僅協助教師及社工善用 AI 提升學生的學習動力與專注力,亦關顧學生的情緒健康。

兩款產品已於數十所學校試用,並獲師生一致好評。有見及此,兩個研究團隊均已成立公司,積極尋求與業界合作推動技術商品化。透過融合人機互動與藝術元素,讓科技成為學習旅程中的陪伴與支持。

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研究團隊成員即場演示Joey。

研究團隊成員即場演示Joey。

教大舉行分享會,展示兩項AI教育工具成果——Joey和EmoCare。

教大舉行分享會,展示兩項AI教育工具成果——Joey和EmoCare。

Joey項目負責人、教大協理副校長(學術質素保證)及心理學系教授楊少詩教授介紹研發詳情。

Joey項目負責人、教大協理副校長(學術質素保證)及心理學系教授楊少詩教授介紹研發詳情。

團隊研究顯示,使用 Joey 的孩童活動後段的專注力與平板電腦及外型較機械化的機械人相比提升 5.43%。

團隊研究顯示,使用 Joey 的孩童活動後段的專注力與平板電腦及外型較機械化的機械人相比提升 5.43%。

香港東區婦女福利會幼兒園校長黃婉儀女士及兩位老師在線上分享,認為Joey對學生與老師都有莫大的幫助。

香港東區婦女福利會幼兒園校長黃婉儀女士及兩位老師在線上分享,認為Joey對學生與老師都有莫大的幫助。

EmoCare項目負責人、教大數學與資訊科技學系教授宋燕捷教授介紹研發詳情。

EmoCare項目負責人、教大數學與資訊科技學系教授宋燕捷教授介紹研發詳情。

團隊研究顯示,用家使用EmoCare後的幸福感指數平均提升達 1.881 分,較其他未加入PERMA模型的生成系統高出約 14.6%。

團隊研究顯示,用家使用EmoCare後的幸福感指數平均提升達 1.881 分,較其他未加入PERMA模型的生成系統高出約 14.6%。

(左起)教大特殊需要與融合教育研究所執行所長冼權鋒教授、香港心理輔導中心藝術心理治療師周慶中先生,以及香港聖公會何明華中學校長金偉明先生分享對EmoCare的專業見解。

(左起)教大特殊需要與融合教育研究所執行所長冼權鋒教授、香港心理輔導中心藝術心理治療師周慶中先生,以及香港聖公會何明華中學校長金偉明先生分享對EmoCare的專業見解。

研究團隊成員即場演示Joey。

研究團隊成員即場演示Joey。

教大舉行分享會,展示兩項AI教育工具成果——Joey和EmoCare。

教大舉行分享會,展示兩項AI教育工具成果——Joey和EmoCare。

語言學習社交機械人 Joey 三年惠及逾二千師生

由教大協理副校長(學術質素保證)及心理學系教授楊少詩教授領導的研究團隊研發的社交機械人 Joey,專為 K2至P3 學童而設,其可愛面貌、生動的面部表情與手部動作,能有效吸引學童注意力。透過聆聽、共同講述及覆述故事等活動,Joey 讓學童在自然交流中逐步提升英語的理解與表達能力,並促進社交及情感認知。

研究顯示,與平板電腦及外型較機械化的機械人相比,使用 Joey 的孩童於20 分鐘講故事環節中表現出更持久的投入度,在活動後段的專注力較前者提升 5.43%,效果與真人講故事相若,其英語故事理解分數亦高出 21.2%。在18間參與測試的學校中,83%的教師認為 Joey 有效提升學童學習英語的興趣和動機。

此外,Joey 配備內容管理系統,方便教師上傳教學材料,並可透過AI技術生成圖片、聲音和理解練習,支援互動學習;系統同時提供學童的學習表現數據,協助老師調整教學內容,因材施教。

Joey項目負責人、教大協理副校長(學術質素保證)及心理學系教授楊少詩教授介紹研發詳情。

Joey項目負責人、教大協理副校長(學術質素保證)及心理學系教授楊少詩教授介紹研發詳情。

楊少詩教授表示:「各地政府近年都大力推動數字教育,例如香港政府近日便撥款5億元推行為期三年的『智』啟學教計劃,以支援中小學善用人工智能提升學與教效能。這些政策顯示,AI已被視為教育未來的重要方向。我們希望最大限度發揮社交機械人在教育中的應用價值,同時會持續研究與開發,確保能夠適應不斷變化的教育需求。事實上,為學界提供支持,推動學校在教學中更有效應用人工智能,是教大未來策略發展的重要項目之一。」

團隊研究顯示,使用 Joey 的孩童活動後段的專注力與平板電腦及外型較機械化的機械人相比提升 5.43%。

團隊研究顯示,使用 Joey 的孩童活動後段的專注力與平板電腦及外型較機械化的機械人相比提升 5.43%。

有份引入 Joey 的香港東區婦女福利會幼兒園校長黃婉儀女士及兩位老師認為,除有效吸引幼兒的注意力並激發他們對英語的興趣外,Joey 提供的學習數據分析報告亦對老師有莫大的幫助。

香港東區婦女福利會幼兒園校長黃婉儀女士及兩位老師在線上分享,認為Joey對學生與老師都有莫大的幫助。

香港東區婦女福利會幼兒園校長黃婉儀女士及兩位老師在線上分享,認為Joey對學生與老師都有莫大的幫助。

此項目獲創新科技署「創科生活基金」資助,至今已進入第三年,共惠及逾30間本地小學及幼稚園,服務2000多名師生,獲得學校、教師及學童的廣泛好評;並榮獲2024年勒拿大國際發明創新大賽(iCAN)金獎及評審特選獎,以及2024年矽谷國際發明展(SVIIF)金獎及特別獎等國際殊榮。

研究團隊未來將繼續與不同學校合作,優化機械人功能,包括拓展機械人在其他語言學習領域的應用。團隊亦成立了初創企業EduFuture Robotics,推進研究成果商業化。

EmoCare項目負責人、教大數學與資訊科技學系教授宋燕捷教授介紹研發詳情。

EmoCare項目負責人、教大數學與資訊科技學系教授宋燕捷教授介紹研發詳情。

AI結合正向心理學 EmoCare 改善學童情緒健康

另一方面,由教大卓越教學發展中心(CELT)副總監及數學與資訊科技學系教授宋燕捷教授領導的團隊研發的 EmoCare 程式,結合大AI 與 PERMA 正向心理學模型,並透過日記反思、生成圖像、與 AI 夥伴對話及情緒追蹤,協助學生進行情緒調節與自我反思,建立正向心理狀態。

AI 聊天機器人曾被視為一個低成本而便捷的大眾心理支援方案,然而不少研究顯示,這些工具可能引入偏見和失誤,甚至導致危險後果。有別與一般 LLM 生成的對話及圖像,EmoCare 加入了 PERMA 正向心理學模型。用家如於系統日記功能中記載傷心或生氣的遭遇,系統會在生成相關圖像時加入正向元素,為用家的情緒或自我調解提供支持,避免他們過度陷入負面情緒。

團隊研究顯示,用家使用EmoCare後的幸福感指數平均提升達 1.881 分,較其他未加入PERMA模型的生成系統高出約 14.6%。

團隊研究顯示,用家使用EmoCare後的幸福感指數平均提升達 1.881 分,較其他未加入PERMA模型的生成系統高出約 14.6%。

根據近700名曾試用EmoCare 的中小學和大學生,包括68名有特殊教育需要(SEN)學生的統計數據顯示,用家使用後的幸福感指數平均提升達1.881分,較其他未加入 PERMA 模型的生成系統高出約14.6%。在 SEN 學生群體中,近94% 在連續使用EmoCare 一個月後,情緒狀態出現改善。

PERMA 涵蓋 Positive Emotion(正向情緒)、Engagement(全情投入)、Relationships(正向人際)、Meaning(生命意義)和Accomplishment(成就感)五個維度。團隊分析發現,SEN 學生特別著重在成就感方面獲得認同。宋教授表示:「針對這項發現,我們計劃於未來的研究,進一步加強 SEN 學生對追求『成就感』方面的支持,設計更貼近他們學習與情感發展的互動模式。」她補充,未來團隊還準備開發大數據可視化平台,協助教育及心理輔導專業人員掌握學生情緒趨勢,並將以 B2B 模式推廣至學校及教育機構,供學生使用。

(左起)教大特殊需要與融合教育研究所執行所長冼權鋒教授、香港心理輔導中心藝術心理治療師周慶中先生,以及香港聖公會何明華中學校長金偉明先生分享對EmoCare的專業見解。

(左起)教大特殊需要與融合教育研究所執行所長冼權鋒教授、香港心理輔導中心藝術心理治療師周慶中先生,以及香港聖公會何明華中學校長金偉明先生分享對EmoCare的專業見解。

香港心理輔導中心藝術心理治療師周慶中先生表示:「EmoCare 的開發配合青少年心智成長發展的興趣和需要,使用者以文字宣洩生活的喜與悲,平台則以PERMA為本,透過AI生成圖像作回應,這種互動具心理輔導的成分,輔導員適時介入,必能提升輔導效能。」

有約120位學生應用 EmoCare 的聖公會何明華中學校長金偉明先生認為:「AI固然能培養同學們的學習能力,而 EmoCare 的特別之處在於同時關注學生的情緒與成長,讓教育更具人情溫度。」特殊需要與融合教育研究所執行所長冼權鋒教授認為:「身心健康始於覺察。EmoCare 協助有特殊教育需要的青年學會觀察、反思並作出審慎回應。在適切支援和自我調節行為的引導下,他們能夠培養韌性,並在社交圈子中享有更廣泛的共融。」

EmoCare 已於「一帶一路特殊教育國際研討會2025」及「創新科技嘉年華2025」亮相,並透過便攜式打印機即時生成日記內容及相關圖像,廣受學生、家長及教育工作者歡迎。由宋教授成立的初創企業 MetaAI,現正積極尋求業界合作夥伴以推動商業化應用,期望讓其創新成果惠及香港、粵港澳大灣區乃至更廣泛地區的學生群體。

美國研究團隊研發名為「FaceSurvival」的AI工具,只需透過分析癌症患者面部自拍照,便能精準找出死亡風險較高的人士。測試顯示,高風險組別於90天內的死亡率逾一半,較低風險組別高出逾3倍。這項創新技術有助將傳統臨床直覺量化,為醫生制定個人化療程提供可靠參考。

美國研究團隊研發出名為「FaceSurvival」的AI工具,只需透過分析患者的面部自拍照,便能精準找出死亡風險較高的人士。資料圖

美國研究團隊研發出名為「FaceSurvival」的AI工具,只需透過分析患者的面部自拍照,便能精準找出死亡風險較高的人士。資料圖

研究團隊運用了超過4,000萬張公開的面部照片,以及逾3.4萬名癌症患者的肖像圖像,對AI模型進行深度訓練,隨後再以3,820名患者進行實測驗證。測試結果顯示,在122名被AI系統歸類為最高風險等級的患者當中,共有64人在短短3個月內離世;相比之下,最低風險組別的975名患者中,同一時期內僅得20人逝世。即使研究人員把患者的年齡、性別以及所患癌症類型等傳統變數考慮在內,高風險組別的死亡機率依然比低風險組別高出3倍以上。

美國研究團隊研發出名為「FaceSurvival」的AI工具,只需透過分析患者的面部自拍照,便能精準找出死亡風險較高的人士。資料圖

美國研究團隊研發出名為「FaceSurvival」的AI工具,只需透過分析患者的面部自拍照,便能精準找出死亡風險較高的人士。資料圖

科學家深入研究發現,AI模型在判斷患者的存活概率時,會重點分析眼眶下方以及鼻樑周邊位置的極微妙變化。此外,這套評估機制的精準度,適用於各類不同病種與病程階段的癌症患者。

AI模型在判斷患者的存活概率時,會重點分析眼眶下方以及鼻樑周邊位置的極微妙變化。《The Lancet Digital Health》圖

AI模型在判斷患者的存活概率時,會重點分析眼眶下方以及鼻樑周邊位置的極微妙變化。《The Lancet Digital Health》圖

AI模型在判斷患者的存活概率時,會重點分析眼眶下方以及鼻樑周邊位置的極微妙變化。《The Lancet Digital Health》圖

AI模型在判斷患者的存活概率時,會重點分析眼眶下方以及鼻樑周邊位置的極微妙變化。《The Lancet Digital Health》圖

研究共同作者Grace Lee指出,臨床醫生長久以來皆會藉由目測患者的外表容貌,來初步判斷其身體狀況;而這套全新研發的科技工具,正是將這種過往僅憑經驗的「直覺判斷」予以「標準化與量化」,極有助於提升病情預後估算以及臨床醫療決策的準確度。

AI模型在判斷患者的存活概率時,會重點分析眼眶下方以及鼻樑周邊位置的極微妙變化。《The Lancet Digital Health》圖

AI模型在判斷患者的存活概率時,會重點分析眼眶下方以及鼻樑周邊位置的極微妙變化。《The Lancet Digital Health》圖

與此同時,研究團隊亦同步開發出另一款名為「FaceAge」的輔助系統,專門用作評估個人的生理年齡。數據顯示,若一個人的外貌看起來比實際年齡年老5歲或以上,其死亡風險會相應增加21%;相反,若外貌看起來比實際年齡年輕至少5歲,其死亡風險則可降低17%。研究亦證實,不良生活習慣如吸煙、酗酒及吸毒,均會顯著加速容貌衰老,當中尤以吸煙的影響最為顯著。

研究亦證實,不良生活習慣如吸煙、酗酒及吸毒,均會顯著加速容貌衰老,當中尤以吸煙的影響最為顯著。《The Lancet Digital Health》圖

研究亦證實,不良生活習慣如吸煙、酗酒及吸毒,均會顯著加速容貌衰老,當中尤以吸煙的影響最為顯著。《The Lancet Digital Health》圖

領導是項研究的哈佛醫學院放射腫瘤學教授麥教授(Raymond Mak)表示,面對全球人口日益老齡化,醫療體系極需更有效率的途徑來評估患者的整體健康狀況及身體虛弱程度,從而精準判斷其是否適合承受手術、放射治療或其他侵入性較強的進取型癌症療程。

研究亦證實,不良生活習慣如吸煙、酗酒及吸毒,均會顯著加速容貌衰老,當中尤以吸煙的影響最為顯著。《The Lancet Digital Health》圖

研究亦證實,不良生活習慣如吸煙、酗酒及吸毒,均會顯著加速容貌衰老,當中尤以吸煙的影響最為顯著。《The Lancet Digital Health》圖

麥教授強調:「我們的核心宗旨,是希望將透過面部照片進行的健康評估,轉化得更具體量化、更具一致性且易於大規模普及應用,從而協助醫護團隊為患者打造個人化醫療方案,而非企圖取代執業醫生的專業判斷。」相關重大研究成果已正式發表於國際權威醫學期刊《The Lancet Digital Health》。

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