體育科納呈分試　學校引AI工具評估　 提高準確度公平性

體育科2026/27年度納入呈分試，為了協助學校解決體育課教學難題，有科研機構研發AI（人工智能）技術，結合校本課程，減輕教學工作的負擔，提高評分的公平性及準確性。

根據世界衛生組織指標，學童每日最少要中等至高強度體能活動60分鐘。一項本港學童體能狀況研究顯示，2023-2024年度本港不足8%學童達標，體適能表現和健康指標明顯下降，或影響學童多方面發展。

為提升學校和家長對學生體能和身心健康的重視，進一步推動學生建立健康的生活方式，從小培養運動習慣，教育局於2026/27學年起將體育科納入呈分試科目，設四大範疇(F.A.S.K.)評估學生表現，學校須制定一套配合校本體育課程的校內成績評估政策。有學校與校外教育科技機構合作，用AI技術結合校本課程，輔助學生進行體育課堂，為破解體育教學難題提供全新模式。

「體適能挑戰日」展現活力

東華三院姚達之紀念小學(元朗)上月舉辦「體適能挑戰日」，全校學生分批進行「跳繩」、「坐前伸」、「手握力」、「仰臥起坐」以及「耐力跑」項目，學校與香港欣學教育科技有限公司（ALS）協辦，利用該公司研發的「EduDX Fitness」系統，引入多項AI體測工具，例如智能感應裝置及動作分析系統，用於測量跑步、仰臥起坐、坐前伸等項目，即時數據自動生成體適能統計報表。

東華三院姚達之紀念小學(元朗) 家教會副主席陳翠茵。

除了學生，家長、老師亦共同參與，展現出活力與團隊合作精神。家教會副主席陳翠茵體驗「坐前伸」、「手握力」等項目，認為AI令測試科學化、可視化，「10幾20年前，小朋友去推木板，沒有實際數據，但現在一推就看到準確數據，小朋友就可以自己測試，變相鼓勵他們可能稍微努力點就可以做得更好。」

東華三院姚達之紀念小學(元朗)校長羅志民。

校長羅志民說：「體適能挑戰日」邀請家長與教師一同參與，目的是深化家長對學校教育目標的理解，並鼓勵他們在日常生活中持續支持子女養成恆常運動的習慣，共同促進學生的身心健康之餘，亦有助家長及教師了解體育科呈分試的安排及評核內容的認識，從而及早作出準備。

「體適能挑戰日」邀請家長與教師一同參與，共同促進學生的身心健康。

陳翠茵認為，AI令測試科學化、可視化，鼓勵小朋友做得更好。

AI有助提高學生學習動機

助理校長林偉雄指出，儘管學校過去亦有在教學上使用電子產品，但著重主科應用，現在體育科亦有使用，並引入AI輔助教學，「體測工具幫助教師測量身高磅重、坐前伸等，令體育教師騰出更多時間教學；學生可以透過AI技術分析得到即時回饋，從而改進運動技能；另外，AI設計很多不同體育遊戲，提升學生參與度和課堂互動。」

他樂見學生興趣滿滿，「以往課堂主要教授傳統技能，但當同學開始善用 AI 技術後，他們能即時看到自己的影像，因而產生強烈的好奇心，並主動嘗試完成 AI 所提出的動作要求。這種新鮮感與互動性大大提升了他們的投入度，使整個課堂更具活力與參與感。」

東華三院姚達之紀念小學(元朗) 助理校長林偉雄。

林偉雄表示，AI的應用主要體現在提升課堂效率與優化數據評估兩方面。這讓教師能減省重複的計時、測量工作，更專注於指導學生動作。更重要的是，在強調公平的呈分試中，AI能提供更客觀數據，「例如仰臥起坐，老師未必可以全面看學生的動作，但AI可以精準判斷動作是否達到標準幅度，相對公平方便。」

「EduDX Fitness」配合一系列體適能智能檢測器材，一小時內可完成100人體適能測試，精準數據助老師高效完成。

「EduDX Fitness」加入AI功能，將學生考獲成績與全港學生作比對，自動建議改善方法；再加入F.A.S.K. 評估範疇，讓學生多元展示學習成果。

他認為，在AI應用上，最重要的就是收集大數據，因為可以根據學生數據制定鍛煉計劃，同時讓家長知道自己的孩子的身體狀況，更好地配合學校工作。

運動是連繫團體的媒介

羅志民表示，教育局將體育科納入呈分試，正是強調「身心均衡發展」的重要性。他強調，學校的準備工作不僅限於應對考試，更是延伸至檢視整個小學階段的體育課程與評核體系，旨在透過系統化教學，讓學生從小建立恆常運動的習慣。

林偉雄認為，AI可幫助教師減省重複的計時、測量工作，更專注於指導學生動作。

他又指，為平衡學業與運動時間，學校積極調整時間表，鼓勵學生善用課前、小息、課後時段進行鍛煉。此外，學校將體育元素融入本校的校本課程「自我探索課」中，利用延展課時定期進行不同形式的體育活動，如班際跳大繩及環校跑接力比賽等，以讓學生進行體能活動之外，亦同時體驗到運動是連繫團體的媒介。

東華三院姚達之紀念小學(元朗) 副校長何燕妮。

副校長何燕妮坦言，改革確實為業界帶來一定壓力，例如課時分配、教師培訓、 場地編排、課堂設計等。她透露，全校體育教師均已參與教育局相關工作坊，了解呈分試制度，並通過共同備課、課程重整，確保「教學、評估與學習目標一致」。

評核避免單一標準，以全面反映學生不同的身體素質。

體適能本身包含肌力、肌耐力、心肺功能、柔軟度等多個元素。如果只考單一元素，不足以反映多元和公平，「例如有些學生的小朋友仰臥起坐(肌耐力)表現一般，但手握力(肌力)表現很好；有些肥胖學生原來柔軟度很好。」何燕妮強調，評核必須多元化，避免單一標準，以全面反映學生不同的身體素質。因此，學校的體適能測試會涵蓋不同項目組合。

「EduDX Fitness」系統可同時測試多名學生，清楚記錄數據。

至於體育知識和態度的考核，何燕妮指並非單一的紙筆評估，學校透過持續觀察、MVPA60的指標、工作紙或簡單口述等不同的方式，評估學生在體育知識和與體育相關的價值觀和態度範疇的表現。內容簡單易明，或可透過工作紙、線上平台即時測驗，甚至讓學生觀看運動技巧影片後回答問題。」何燕妮笑言：「有家長擔心要為體育科『補習』，但如果補習是去練習跑步、做掌上壓，這其實正是我們鼓勵的運動習慣，好過在家打機。」

學校與香港欣學教育科技有限公司（ALS）合作，引入多項AI體測工具，即時數據自動生成體適能統計報表。

測試完畢即可看到數據。

家校合作共同促進子女健康

部分家長及學生擔心體育科納入呈分試會帶來壓力，何燕妮認為體育納呈分試實際是培養學生健康生活方式，「運動過程中身體會釋放多巴胺、血清素等快樂因子，有助釋放壓力、提升睡眠質素及專注力，對學習有正面影響。」她認為，與其視為壓力，不如把握契機，鼓勵家庭將資源投入有益身心的體育活動中。

何燕妮認為，將體育科納入呈分試亦是提升體育教師專業地位的契機。

此外，何燕妮認為這也是提升體育教師專業地位的契機，她指出，AI可以是好幫手，但無法取代體育老師，AI擅長處理客觀數據，如跑步時間、跳遠距離，但對於運動技能的評估，如體適能的技巧、如何改善等等，仍需依賴教師的專業經驗與人文判斷。

陳翠茵對此表示讚同，她認為，將體育納入呈分試，標誌「全人教育」理念的落地，體育科與中英數主科同等重要，「AI可以透過數據分析，向家長展示小朋友持續進步的曲線，反而可以減低焦慮。」她亦建議學校未來加強家長教育，透過講座、體驗課等形式，讓家長明白AI科技如何運作，以及如何配合學校，共同促進子女健康。

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孤獨感對市民精神健康構成關鍵影響，尤以長者群體為甚。具備情緒感知與回應能力的機械人，可作為「暖心」陪伴者，協助舒緩情緒、提振心境。香港理工大學研究團隊最新發現，在具備人工智能（AI）的機械人設計中，將「音樂」與「同理心語言」結合，可在多次互動中促進更強的人機連結。研究結果突顯以多模態途徑設計同理心機械人的重要性，並對其於精神健康支援、長者照護、教育等場景的應用帶來重要啟示。

理大設計學院及電子計算學系跨學科全職教授（社會機器人學）Johan F. Hoorn教授領導研究《跨回合多次互動中的「會說話的音樂機械人」：多模態同理心人機互動研究》 (A Talking Musical Robot over Multiple Interactions) ，發現在AI機械人結合音樂與同理心語言的多模態策略，可促進更強的人機連繫。

此研究項目《跨回合多次互動中的「會說話的音樂機械人」：多模態同理心人機互動研究》（A Talking Musical Robot over Multiple Interactions），由理大設計學院及電子計算學系跨學科全職教授（社會機器人學） Johan F. HOORN（洪約翰）教授帶領，並與香港中文大學的黃詩明（Ivy HUANG）博士合作進行。研究聚焦探討音樂與同理心語言如何提升螢幕式機械人的情感共鳴，結果顯示音樂可作為同理心語言的有力補充，增強互動中的情感連繫。

研究團隊安排以廣東話為母語的參與者，在三個互動回合／多次互動中與同理心機械人進行交流，並評估其互動體驗。結果顯示，音樂與語言的結合顯著提升參與者對機械人同理心水平的主觀感知。

Hoorn 教授指出：「數據顯示，在後續互動回合中，音樂的存在仍可提升機械人的擬人化感。其中一個可能詮釋是：音樂令互動更接近具備個性的真實對話；就如人類輔導員或會以音樂安撫求助者，從而提升機械人的社交臨場感與生命感。」

研究亦提醒，當參與者在重複互動後逐漸「習慣」或「對音樂線索產生適應」時，音樂所帶來的增益可能隨時間下降。這反映在設計長期人機互動時，須更重視以使用者為本與個人化的互動策略，以維持同理心回應的持續相關性與效能。研究建議同理心機械人應能根據使用者回饋與情境動態調整回應，例如調校音樂元素或逐步個人化對話內容，以支援更穩定、持續的情感連結。

Hoorn 教授的研究指出，在人機互動情境中，音樂可作為強化同理心溝通的關鍵促進因素。

Hoorn 教授強調：「本研究指出，同理心機械人的設計應採取涵蓋音樂、語言等訊號的多模態溝通。這對真實世界應用具相當潛力，尤其在精神健康支援及長者照護領域。若能結合可提供度身訂造音樂體驗、並能進行細膩敏感對話的同理心機械人，將有望為可能面對孤獨或社交隔離的人士提供更具意義的陪伴與情緒支援。」

除了這項研究，Hoorn 教授亦正領導另一研究項目「香港社區壓力緩解：大型語言模型賦能社交機械人的戰略性研究」，該項目獲研究資助局主題研究計劃撥款逾港幣 4,000 萬元。

同時，Hoorn 教授亦兼任理大量子技術研究院副院長，並將進一步探索「量子啟發」的人類情感建模框架，以更精準地表徵與回應情緒經驗中固有的模糊性與歧義性。相較於傳統計算系統往往難以處理情感反應的流動性與情境依賴性，量子模型可將情緒狀態表示為機率性的疊加，以反映人類感受在真實互動中的不確定性與複雜度，為情感計算與人機互動設計提供更貼近經驗現象的表徵方式。

Hoorn 教授補充：「最令我振奮的，是有機會研發出不僅能辨識人類情感複雜性，更能接納這份複雜性的社交機械人。這類機械人或可提供更具適應性、開放式且富同理心的支援，與其旨在協助的人群一樣，能在互動中保留餘裕與理解。」

相關研究成果已刊載於《ACM Transactions on Human-Robot Interaction》。

說明圖片一理大設計學院及電子計算學系跨學科全職 教 授 （ 社 會 機 器 人 學 ） Johan F. Hoorn 教授領導研究《跨回合多次互動中的「會說話的音樂機械人」：多模態同 理 心 人 機 互 動 研 究 》 (A Talking Musical Robot over Multiple Interactions) ，發現在 AI 機械人結合音樂與同理心語言的多模態策略，可促進更強的人機連繫。圖片二 Hoorn 教授的研究指出，在人機互動情境中，音樂可作為強化同理心溝通的關鍵促進因素。