【視傳媒記者吉雄世／高雄報導】快開學了，「上課怎麼總是那麼累？」這句學生再熟悉不過的抱怨，高雄市前鎮高中二年級學生顏郁璇，用長達一年半的時間，以55堂課、超過3,000分鐘課堂影像與人工智慧分析，將學生口中的「上課好累」化為可觀察、可量化的科學研究，勇奪全國科展第一名，展現高中生驚人的研究能量與探究精神。

   顏郁璇同學以「高中生課堂疲勞」為研究主題，從日常觀察出發，作品「同學麥擱睏啊！高中生課堂疲勞行為之研究」，歷經一年半觀察55堂課，結合打哈欠影像、疲勞量表、教室CO₂濃度及AI辨識分析，發現91.2%學生曾在課堂打哈欠，且座位、科目與節次都會影響疲勞程度；研究成果勇奪全國第66屆中小學科學展覽會高中組行為與社會科學科第一名。從得知晉級全國賽感動落淚，到聽見「全國第一」愣在台上，並獲賴清德總統接見、親自點名發言，讓她深刻感受到一路熬夜與無數次自我懷疑，終於都有了答案。

   顏郁璇同學說，研究靈感並非來自艱深理論，而是每天都會遇到的課堂經驗。她好奇學生在課堂中頻頻感到疲勞，究竟只是因為睡眠不足，還是受到課堂情境影響？經過多次修正題目後，最終聚焦於以「打哈欠」作為外顯疲勞行為指標，探討不同課堂情境下學生疲勞行為的變化。
   顏郁璇同學在陳佩瑱、陳怡靜老師指導下，蒐集55堂課的錄影資料，總計超過3,000分鐘影像，並逐一以人工方式觀察與記錄學生打哈欠次數。從取得受試者與家長同意、架設攝影設備，到後續資料整理與分析，每個環節都親力親為。她坦言，光是觀看影片與記錄資料就超過60小時，許多夜晚都在電腦前反覆確認畫面，但也因此累積出珍貴且完整的研究資料。

   研究過程中，她進一步結合疲勞量表與二氧化碳濃度監測，探討環境因素對課堂疲勞的影響。雖然研究結果顯示二氧化碳濃度與打哈欠次數並無顯著相關，但她認為這正是研究最重要的價值之一，「研究不是得到自己想要的答案，而是誠實接受資料告訴你的結果。」
   在高雄市科展獲獎後，她更挑戰跨域學習，投入人工智慧影像辨識技術，從零開始自學Python與OpenCV，建立打哈欠自動辨識系統。雖然AI辨識率仍有進步空間，尚無法完全取代人工觀察，但已展現未來大量資料分析的應用潛力，也讓研究從傳統觀察進一步邁向智慧分析。
   她說，從最初構想到站上全國科展舞台，歷經無數次被質疑、推翻與修正。模擬發表時，老師們不斷追問研究設計與統計分析邏輯，讓她一度挫折不已，但也因此學會真正理解自己的研究，而非只是背誦報告內容。全國決賽前，她甚至捨棄準備多日的講稿，希望用最真實的方式說出自己一年半來的研究歷程。
   顏郁璇分享，這一年半最大的收穫並非獎項，而是學會面對問題、接受挑戰，以及感受到來自師長、家人與同學的支持。她特別感謝指導老師陳怡靜、陳佩瑱與校內自然科教師團隊、參與研究的同學以及一路陪伴的家人朋友。她說：「原來一個看似普通的小問題，只要願意一直追尋答案，也能帶著自己走到意想不到的地方。」
   陳怡靜老師表示，顏郁璇最大的特色是不斷提問與持續精進的精神。從課堂中的一句疑問出發，到結合行為觀察、環境監測與AI技術完成研究，不僅展現科學探究能力，也證明教育最珍貴的價值，就是培養學生發現問題、解決問題的能力。
   顏郁璇也希望未來這套課堂疲勞分析模式能提供課程設計、課表安排及教育科技發展參考，讓「上課好累」不再只是學生的抱怨，而是能被理解、分析與改善的教育議題，並進一步應用到更多學習與工作場域，創造更好的學習環境。
圖1:研究「上課好累」奪全國科展第一名的前鎮高中學生顏郁璇（如圖中），指導老師陳佩瑱（右）陳怡靜（左）。她用影像紀錄同學上課打哈欠行為。