為何選擇「Classics Reboot：AI 經典舊歌新做工作坊」？
在數碼時代下，學生普遍面對：
- 傳統電腦音樂製作技術門檻高
- 對現代音樂風格缺乏解構能力
- 傳統音樂作品與青少年審美存在距離
- 對AI音樂生成技術感到陌生
AI 音樂創作具備獨特優勢：
- 降低編曲門檻，讓創意成為主導
- 激發學生對經典作品重新詮釋動機
- 提供即時聽覺回饋，驗證音樂構思
- 涵蓋音樂結構控制與音訊後期處理，培養完整製作技能
結合 AI 技術作為創作工具，音樂製作不再是少數專業人士的專利。透過人機協作的模式，每位學生都能在經典與現代的碰撞中完成專屬的音樂作品。
適合對象
學生：
中一至中六學生
（可按年級調整難度與內容深淺）
科目/應用範疇：
音樂科、資訊及通訊科技科（AI 基礎應用）、視覺藝術／媒體藝術、中英文科（文化欣賞與創意表達）、全方位學習課程、STEAM 教育、跨學科專題研習（可結合藝術設計及人工智能應用元素）
場合：
校本科技週、STEAM 主題活動日、數碼創作月、全方位學習日、藝術 × 科技跨科活動、資優或創意媒體培訓計劃、課後興趣班及學會活動、以及展示學校創新 AI 教育特色的開放日或公開課活動。
為何選擇「Classics Reboot：AI 經典舊歌新做工作坊」？
在數碼時代下，學生普遍面對：
- 傳統電腦音樂製作技術門檻高
- 對現代音樂風格缺乏解構能力
- 傳統音樂作品與青少年審美存在距離
- 對AI音樂生成技術感到陌生
AI 音樂創作具備獨特優勢：
- 降低編曲門檻，讓創意成為主導
- 激發學生對經典作品重新詮釋動機
- 提供即時聽覺回饋，驗證音樂構思
- 涵蓋音樂結構控制與音訊後期處理，培養完整製作技能
結合 AI 技術作為創作工具，音樂製作不再是少數專業人士的專利。透過人機協作的模式，每位學生都能在經典與現代的碰撞中完成專屬的音樂作品。
適合對象
學生：
中一至中六學生
（可按年級調整難度與內容深淺）
科目/應用範疇：
音樂科、資訊及通訊科技科（AI 基礎應用）、視覺藝術／媒體藝術、中英文科（文化欣賞與創意表達）、全方位學習課程、STEAM 教育、跨學科專題研習（可結合藝術設計及人工智能應用元素）
場合：
校本科技週、STEAM 主題活動日、數碼創作月、全方位學習日、藝術 × 科技跨科活動、資優或創意媒體培訓計劃、課後興趣班及學會活動、以及展示學校創新 AI 教育特色的開放日或公開課活動。
《Classics Reboot：AI 經典舊歌新做工作坊》課程目標
掌握 AI 音樂原理與版權素養
透過認識公有領域（Public Domain）與著作權概念，學習正確標註歷史素材來源。了解生成式 AI 音樂平台的基本原理，建立「AI 輔助執行、人類主導創意與審美」的人機協作思維。
提升音樂風格轉譯與提示詞工程能力
透過音樂風格四維解構（速度、樂器、情緒、曲風），建立個人專屬的英文音樂提示詞庫。掌握音訊導入與生成功能，運用精確的提示詞與結構標籤，將經典旋律轉譯為多元現代曲風。
建立完整音樂製作與表達自信
透過音訊導入、生成篩選、結構延伸、剪輯與母帶優化全製程。學生反覆修正與優化，培養解難能力與追求品質的態度，並在製作人發佈會中自信表達創作理念
五大課程內容規劃
本課程以「由解構到生成，由除錯到發佈」為主線，透過循序漸進的學習流程，讓學生經歷音樂分析、結構控制、音訊後製與成果匯報，逐步建立一個具層次的科技 × 藝術整合學習歷程。
①AI 音樂基礎 × 經典旋律解構
介紹生成式 AI 音樂發展趨勢，展示古典樂重製範例，激發學習動機
確立「70/30 創作心法」；以形象化比例說明 AI 可協助高效率執行
介紹公有領域（Public Domain）概念與著作權年限，學習正確標註素材來源
分析指定原曲旋律、速度（BPM）與文化象徵，鎖定目標重製風格
②經典旋律導入×Suno實驗
學習與實作 Suno 系統的音訊導入功能（Upload Audio）
運用由主辦方統一提供的音訊種子，確保 AI 生成穩定度
實作 Cover 功能，理解 AI 如進行背景重組與重新編曲
進行「風格盲盒」練習，克服初次生成的隨機性
③提示詞工程×音樂風格轉譯
深入描述現代音樂風格的四個維度：速度、樂器組成、情緒描述、曲風標籤
引導學生建立並運用精確的英文音樂關鍵詞庫
熟練運用二創反差感，大膽打破原有經典印象
針對同一個旋律種子進行大量產出，運用審美挑選最佳版本
④編曲延伸×結構控制與除錯
運用 Extend 功能為重製片段增加自定義的現代化前奏、間奏或副歌爆發點
掌握延伸起始時間的精確控制，確保 AI 生成與原曲經典旋律轉換自然
在內置文本內寫入結構標籤，引導 AI 編排音樂層次
獨立進行 AI 創作流程的音樂性除錯，解決節拍偏移或調性不和諧等問題
⑤BandLab後期淬煉 × 製作人發佈會
匯出 Suno 最終完整音軌，導入 BandLab進行極簡數碼音訊後製
使用剪刀工具（Razor Tool）俐落地剪除 AI 產生的突兀多餘尾音
繪製音量自動化曲線，製作專業的動態淡出結尾
套用BandLab 內置母帶預設，優化歌曲的整體音量飽和度與聆聽質感
舉行製作人 Pitch 演講與互評
設有音樂設計評分賽
核心學習歷程總結
核心學習歷程總結由 聆聽分析 → 風格構思 → AI 生成 → 結構除錯 → 後製發佈
讓學生親身經歷：創意 × 科技 × 音樂工具的結合，從理解公有領域與 AI 原理，到體驗提示詞工程與風格轉譯，再透過結構延伸、音訊剪輯與母帶優化，把音樂構思具象化為完整作品，並以作品匯報與互評作為總結的完整創作體驗。
學習成果
① 掌握 AI 音樂工具與數碼後製流程
學生可透過循序漸進的實作體驗，掌握 Suno 的音訊導入、風格重製、結構延伸功能，以及 BandLab 的單軌剪輯、音量自動化與母帶優化操作。
透過提示詞撰寫與反覆調校的實踐，學生初步掌握與 AI 協作的方法，建立 AI 音樂素養的基礎概念。
② 完成個人風格的AI 輔助音樂作品
學生能掌握音樂風格解構、提示詞設計、結構標籤應用與後期修整技巧，並完成一首將經典旋律重塑為現代曲風的完整音樂作品。
透過多次生成、比較、修正與優化，學生不但能建立完整的音樂製作流程，亦能具體展示由構思至完成作品的創作歷程，並培養耐性、專注力、解難能力及追求品質的態度。
③ 提升創意表達與正向溝通能力
學生能清晰說明作品的創作概念、曲風選擇、提示詞策略，以及在 AI 生成過程中所作出的審美判斷與修改決定。
透過作品分享、同儕互評及創作反思，學習欣賞不同風格的作品，提出尊重而具建設性的意見，並因應回饋進一步完善作品，從而提升表達自信、聆聽能力、正向溝通及創意反思能力。
香港職場需求與學生未來機遇
隨着人工智能逐步融入內容創作、教育、商業服務、數碼營銷及創意產業，香港職場對人才的要求已不再局限於單一軟件操作或程式編寫能力，而是更重視能否理解 AI 的功能與限制、選擇合適工具、判斷生成結果、改善工作流程，並以負責任方式把科技應用於真實任務。
《Classics Reboot：AI 經典舊歌新做工作坊》以音樂創作作為貼近學生、成果可聆聽且可反覆修正的 AI 實踐場景。學生在課程中並非被動接受生成結果，而是需要分析經典旋律、設定創作方向、撰寫提示詞、比較不同版本、排除問題、進行音訊剪輯及完成作品發佈。這一完整歷程對應現代職場常見的工作模式：先理解任務，再運用數碼工具提高效率，並由人作出品質判斷、創意決策及最終把關。
這類學習經驗可連結音樂、媒體、設計、資訊科技及創意產業等方向。課程尤其重視三項可轉移能力：善用 AI 工具提升執行效率、在生成過程中保持個人創意與人本判斷，以及以清晰語言表達創作意念與反思。
每位學生完成的音樂作品、創作紀錄及作品匯報，均可成為個人學習歷程或作品集的一部分，讓學生在未來升學、參與校內外創意項目、實習或接觸創意科技相關職涯時，更具體地展示其科技素養、創造力、解難能力與責任意識。
「智啟學教」核心KPI規劃
香港教育局近年大力推動中小學STEAM（科學、科技、工程、藝術及數學）教育，並透過各項撥款計劃支援學校。
①項目納入學校發展計劃
完美對接政府「發展人工智能賦能教育」長遠指標
為學校爭取更多外部榮譽與資助
②三個科目+兩個級別+六個應用人工智能教學
適合年級：中一至中六
資訊及通訊科技科
透過提示詞工程與雲端音訊實戰，內化學生AI思維、協作力及科技素養音樂科
經典旋律重塑，利用 Suno AI 將古典樂句轉化為現代曲風語文科(英文)
透過 AI 音樂品質引導學生的文字描述力，為語文教學注入創新動力
③舉辦運用人工智能輔助教學公開課
促進教學交流與專業成長
展示 AI 輔助音樂創作流程，賦能教師掌握教學策略，同步提升學生參與度與協作能力強化學生學習主導權
展示學生運用 AI 工具進行自主探索與創作的歷程，深度體現以學生為中心的教學轉型
④舉辦運用人工智能輔助教學經驗分享會
促進跨學科創新協作
建立跨學科教師交流平台，促成AI 與多學科的協作與課程創新降低跨學科推行 AI 門檻
分享如何從零開始掌握 AI 工具，鼓勵其他文科或術科老師跨出 AI 轉型的第一步
⑤舉辦提升學生人工智能素養與技能活動
拓展學生視野與職涯
學科知識實景化，開拓音樂創作視野培養解決問題能力
藉由競賽與展演，引導學生優化提示詞與後製細節，內化面對挑戰的解難韌性
「智啟學教」撥款計劃
香港教育局推出「智啟學教」撥款計劃港幣500,000元，配合《施政報告》及數字教育策略，本計畫旨在協助中小學推動 AI 賦能教育。透過促進各科教師善用 AI 輔助教學（AI for ALL subjects），全面提升學生的 AI 素養與技能，進而優化學與教成效。
全方位學習津貼
香港教育局設立的「全方位學習津貼」旨在支援學校推展多元化的學習活動，促進學生全面發展，涵蓋體育、藝術、科技、社會服務等領域。 學校可靈活運用津貼，配合課程目標及學生發展需要，設計適切的體驗學習活動，豐富學生的學習經歷。
「智啟學教」撥款計劃
香港教育局推出「智啟學教」撥款計劃港幣500,000元，配合《施政報告》及數字教育策略，本計畫旨在協助中小學推動 AI 賦能教育。透過促進各科教師善用 AI 輔助教學（AI for ALL subjects），全面提升學生的 AI 素養與技能，進而優化學與教成效。
全方位學習津貼
香港教育局設立的「全方位學習津貼」旨在支援學校推展多元化的學習活動，促進學生全面發展，涵蓋體育、藝術、科技、社會服務等領域。 學校可靈活運用津貼，配合課程目標及學生發展需要，設計適切的體驗學習活動，豐富學生的學習經歷。
專業師資團隊介紹
Matthew Law
音樂製作人｜混音及母帶工程師 ｜現場人聲製作人
Matthew 具備音樂創作與編曲、錄音製作、混音及母帶等完整音訊製作能力，並熟悉人聲修音與編輯、現場人聲效果處理及播放工程；同時擁有 DJ 演出、選曲及現場音樂氣氛設計的實務經驗。
- 畢業於香港知專設計學院（HKDI）數碼音樂及媒體課程（2016–2018）
- 自 2019 年起從事混音及母帶工程；自 2020 年起投入音樂製作，累積由創作、編曲、錄音至發行前聲音製作的整合經驗
- 曾參與香港、倫敦及澳門的現場活動音訊製作與管理，具備跨地域演出實務視野
- 曾與 Warner Music HK、Hypebeast HK、FX Creations 及 MAKE IN FUTURE 等品牌或機構合作
- 曾獲「903music Brand Yourself」專題訪問，展現本地音樂創作領域的專業能見度
Zentry.21
獨立音樂人｜音樂及聲音製作人｜數碼內容創作者
Zentry.21 熟悉 Logic Pro X 數碼音樂工作站操作，專長涵蓋原創音樂創作、音樂製作、電子及電影感聲音設計、音訊剪輯，以及混音與母帶處理；亦具備節拍、背景音樂（BGM）與音效（SFX）製作、短影音內容製作及現場表演實務經驗。
- 畢業於英國Robert Gordon University，獲授機械及電機工程理學士學位（2022）
- 自 2019年起以獨立音樂人身分創作及發佈原創音樂作品
- 自 2024年 起從事節拍、背景音樂及音效製作，涵蓋人聲編排、混音、母帶及作品聲音優化
- 自 2025年 起為 LiFTED Asia 參與短影音製作，拓展音樂與數碼內容製作的跨媒介經驗
更多服務與課程
編程無人機課程
編程無人機 STEM 課程使用最新的 LiteBee 無人機，針對中小學學生設計，通過編程實現無人機的飛行控制、圖像處理以及自主飛行等技能訓練。
學生將動手組裝無人機，並運用編程完成預定任務，從實踐中提升他們的邏輯思維、解決問題能力和團隊合作精神，全面掌握未來低空經濟與航天科技發展所需的基礎技能。
無人機航拍與樓宇檢測 中小學到校實務課程
隨著香港樓宇密集且高層住宅眾多，無人機技術成為提升建築安全檢查效率及準確度的關鍵工具。
本課程幫助學生掌握這項未來職場熱門技能，拓展建築工程、環境監控、城市規劃及影像製作等多元發展空間。
學習後，學生不僅具備專業操作能力，更培養創新思維、團隊協作及問題解決等未來領袖素質。
