AI 探究學習平台 · 香港

EVA-Muse

將博物館參觀轉化為可量化的學習成果。
AI 引導學生觀察、推理、解釋。

申請試點 了解運作方式
70% 參觀無可量化學習數據
主動探究提升記憶留存
3 收入來源

問題所在

博物館吸引人流,
卻無法證明學習發生了

每年數以百萬計的學生參觀博物館,但學習是否真正發生——機構無從得知。

沒有可量化數據

逾 70% 的博物館參觀未能產生任何可量化的學習數據,機構無法評估展品成效。

被動聆聽,缺乏思考

現有語音導覽與 AI 工具只提供敘述,不引導推理。學生在聽,但沒有在思考。

學校缺乏學習佐證

學校與博物館均缺乏工具來記錄學習佐證、診斷誤解,並向教師匯報學習成效。

運作方式

三步探究框架

將被動參觀轉化為結構化學習旅程,每次課節均產生可量化的學習佐證。

步驟 01

觀察

學生掃描或探索 3D 文物,收集視覺線索。沉浸式環境讓每個細節都可被發現。

步驟 02

推理

AI 提示引導學生將線索與歷史背景連結,問題根據每位學生的程度與進度自適應調整。

步驟 03

解釋

學生建構解釋,AI 同步生成佐證鏈與學習報告——證明理解,而非僅記錄出席。

技術壁壘

三層複合技術,
隨每次互動持續強化

01

低成本文字轉 3D 流程

大幅降低展品數位化成本。任何博物館文物均可快速轉化為互動 3D 學習物件。

02

自我進化多智能體系統

持續優化任務設計、解釋質量與自適應難度。系統從每次學生課節中學習,不斷提升。

03

學習數據飛輪

捕捉完成率、誤解模式、佐證質量與群體診斷數據。這個數據飛輪是我們最深層的競爭優勢。

商業模式

B2B 優先的經常性收入

核心收入來自機構,消費端產品支撐增長與品牌認知。

01

博物館年度 SaaS 授權

機構訂閱,涵蓋平台使用、內容管理及數據分析儀表板。

02

展品內容製作費

為博物館設計數位任務及製作 3D 內容,打造專屬探究體驗。

03

按學生收費

學校課程及研習團按學生人數收費,與課程目標掛鈎。

市場

首攻香港

AI 就緒度、數位博物館需求與政策順風正在同步匯聚。

為何是現在

技術已成熟,政策環境支持,機構正積極尋求新的數位教育形式。窗口已開啟。

為何首選香港

香港本身已具備足夠的預算、流量與機構需求,足以支撐聚焦的灘頭策略,再向區域擴展。

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在香港試點,
向世界擴展。

我們正在尋找博物館合作夥伴、學校聯繫及生態系統支持,以啟動首批試點。