1.8億人次課堂大數據，靠AI實現千萬堂課個人化

武漢肺炎（COVID-19）疫情不斷升溫，且在全球持續蔓延，為對抗疫情，臺灣於2月初時，全面延後了各級學校的開學時間。疫情期間，線上教學的需求頓時大幅成長，TutorABC營運長暨數據長沈沛鴻回憶：「2月初時，平臺的流量翻倍成長。」因應疫情，TutorABC更在大年初二決定，將原本計畫明年才對外開放的線上教學平臺，提早免費提供外部教學機構試用開課。

這不是TutorABC第一次遇到大規模的傳染病疫情，TutorABC於1998年成立時，以實體小班教學起家，2003年SARS肆虐臺灣，嚴重影響了實體教學機構，許多機構被迫停課，然而，TutorABC因已開始發展線上教學，讓他們能快速應變，不需停課，當年這場流行疫情更促使TutorABC在2004年，踏入了線上真人教學平臺的市場。

直到現在，TutorABC每年開設超過3千萬堂的課程，全球老師達3萬名，累計5千萬學生人次，還有2萬份教材，如何依據每位學生的特性和需求，提供專屬的學習內容，老師、學生和教材三者的媒合是客製化的關鍵，背後則需靠大量的資料分析和AI應用。

推動TutorABC走向大數據分析的關鍵人物正是沈沛鴻，他在2008年加入時，擔任技術長一職，一手負責規畫IT雲端基礎架構，來因應老師與學生分散於全球逾135國的挑戰。沈沛鴻表示，線上交易處理（OLTP）的部分採分散式，於各銷售點處理交易資料，而線上分析處理（OLAP）則採集中式處理。

他進一步解釋OLAP，因老師身處全球各地且學生也在各處，所以從公司整體營運角度來考量，他們的行為資料採集中的方式來處理及分析。這一個雲端基礎架構更是TutorABC發展大數據和AI應用的利基點。

TutorABC於2015年時，更成立專責單位商業智慧（BI）部門，就是如今資料科學中心的前身，而沈沛鴻從2018年開始身兼數據長，率領資料科學團隊，要藉數據分析找到公司最佳的營運方式。

沈沛鴻指出，資料處理的流程中，資料蒐集是一大課題。大多數的網路公司可蒐集用戶於網頁或應用App留下的行為資料，像是點擊、瀏覽等紀錄，作為分析的依據，然而，TutorABC的服務以視訊為核心，網頁紀錄不足，這成為資料分析團隊得先解決的問題。

打造2種資料蒐集工具，以收集用戶課堂上的行為資料

沈沛鴻推出了兩個資料蒐集的工具，運用在虛擬教室中，來掌握用戶的課堂行為，作為後續調整課程的分析資料來源。第一個是標註工具，這是TutorABC提供老師和學生於課堂中評價感受的工具，老師可視學生的學習反應，給予大拇指、星星等符號，而學生不只可以評價老師的教學表現，也可用符號來描述自己的學習表現或狀態。該工具就像是平時臉書用戶觀看直播時，可依當下的感受點選表情符號，提供直播者反饋的設計。

老師和學生於教學情境裡留下的這些互動標註，成為了TutorABC蒐集師生行為資料的一大來源。這些標註資料具兩大特點，沈沛鴻解釋，第一，反映用戶當下的感受，其次，標註的時間點分散於整個學習過程。他提到，不同以往透過課後評鑑問卷，包含詢問老師、教材、系統通訊品質等項目，來了解學生的學習狀況，他認為，問卷只憑雙方記憶來評鑑，「然而，用戶每一分鐘的感受都不相同，評鑑無法真實反映整堂課的評價。」

其次是數據探針機制，TutorABC的資料分析團隊從2018年下半年開始，藉由視訊畫面蒐集老師的教學表現，包含動作、臉部表情、聲音語調等，再導入第三方的AI模組，利用深度學習技術分析行為，了解老師的專注度等。之後，團隊也採同樣的作法來分析學生的學習表現，掌握他們的參與度、開口的時間長短等，來進一步闡釋該堂課的教學品質。不過，沈沛鴻強調，因視訊畫面涉及隱私，學生方面聚焦蒐集聲音語調的資料。

除了上述動態蒐集的資料，TutorABC也自行開發了一套動態課程生成系統（Dynamic Course Generation System，DCGS），來收集上萬名老師、全球各地學生和上萬教材的所有關聯屬性，進行師生的配對，還有排定課堂的內容和課堂的先後順序，甚至，還能根據學生前一堂課的表現，動態調整下一堂課的內容。

系統分析用戶的軟硬屬性，以配對師生和生成客製化的學程

數據是研發成果的檢核指標，也是驅動下一波研發的動力來源。 ─── TutorABC營運長暨數據長 沈沛鴻。　（攝影／洪政偉）

蒐集完資料後，TutorABC依資料屬性分為兩大類，一類是硬屬性資料，學生方面包含了年齡、行業類別、學習動機、興趣、學習程度等，DCGS系統透過串接學習管理系統（LMS），來獲得學生報名時填寫的硬屬性資料。老師的硬屬性則包含性格、熟悉領域、文化背景、教學資歷等，由該系統與教學管理系統（TMS）串接，來取得老師申請職務時填寫的硬屬性資料。教材方面的硬屬性有等級、主題、加強的知識類型、時長等。沈沛鴻表示，起初採用人工的方式標示教材的硬屬性，現已開始利用AI來辨識教材的語意，進而標示屬性。

另一類是軟屬性資料，為學生學習和老師教學的行為屬性，也就是兩方的課堂表現。這些資料可從課堂標註和數據探針兩個資料蒐集工具，來獲得他們課堂上的行為資料，再放入DCGS系統進一步分析、歸納。學生的軟屬性包含偏好發問、喜歡舉例、容易與同學互動等，老師的軟屬性則有教學風格、擅長類型、互動方式等。

在取得這些屬性的資料後，分析人員便會透過DCGS分析師生、教材的軟硬屬性資料，再將資料輸入演算法來媒合師生，還有調整課程的內容。沈沛鴻表示，透過分析這兩種資料的類型，系統可就學生需加強的部分，打造適合他的學習歷程。

其實，TutorABC從線下教學時期就開始提供個人化課程，為每個等級設計上千份，涵蓋不同領域內容的教材，像是體育、藝術、生物等，再依學生的興趣提供相符的教材。轉為線上教學後，TutorABC延續該模式，於2006年就推出了第一代的DCGS，不過這代系統僅著重分析硬屬性資料，直到第二代才納入老師與學生的軟屬性資料，進一步分析他們的課堂表現，提高師生媒合的匹配度，還有提升動態調整學程的品質。

該系統歷經多次改版，沈沛鴻表示，團隊每2至3天就會討論一次演算法，比如當系統可蒐集更為精細的資料時，團隊會調整演算法來處理更多的參數，以更精確地解釋屬性。他表示，調整系統為一個細化過程，需設定每一次的目標，也就是學生學習效果的變化。由於，短時間內衡量學習效果不易，因此，該團隊將演算法的輸出值Y細分為多個y項目，包含了字彙量、句型量等，來從不同的面向衡量學習的成果，並搭配課後測驗來量化各項目的表現，掌握各項目提升的幅度。

此外，TutorABC發展線上教學逾15年，累計的可觀資料量也成為資料團隊的分析利器。沈沛鴻表示，每當新的AI技術出現，資料科學團隊會將累積的1.8億份課堂側錄影片，餵入演算法，來獲得新的分析結果。

團隊依產品線分工以機動支援需求，同時設中央軍避免重工

TutorABC資料科學團隊的分工方式隱藏了沈沛鴻的兩個領導秘訣，首先，團隊部分人員依產品線分工，讓資料人員可快速滿足產品的分析需求。TutorABC視公司每個營運環節，從行銷、銷售、教學到周邊客服，各為一個產品線，沈沛鴻藉此定義來劃分資料團隊，讓每個產品線都具有自身的資料人員。他稱這些進駐產品線的資料人員為地方軍，他們與產品經理、業務維運團隊緊密互動，因為，只有身處第一線才能了解產品線的Know-How。

再者，這些資料人員不需等待團隊提出規格需求單後，再分析資料，而是直接從參與產品線的討論中，自行發現分析需求，進而著手規畫或優化演算法。沈沛鴻認為，因應快速迭代的環境，以及不斷變化的市場和客戶需求，各產品線都需具備靈活性，且可快速與使用者接軌的能力。有鑑於此，他不採取長時間規畫單一系統的策略，而是保留系統架構的彈性，讓資料人員視需求，邊開發邊調整演算法，避免全面重新開發的狀況發生。

沈沛鴻提到的第二個秘訣是避免重工。他認為，多個產品團隊都有用的相同技術應轉換為可共用的技術模組，才能避免資源浪費。所以他保留部分人員來處理全公司性的資料業務，並稱他們為中央軍，負責將這些共有技術經中性化處理，抽離與單一產品特性相關的參數，包裝成可快速使用的功能模組，來提供各產品團隊使用。

沈沛鴻以語音辨識功能為例，銷售團隊需分析銷售人員的電話內容，教學端需分析師生的課堂對話，客服端則需分析客服的電話內容，他指出，透過中央軍提供的語音辨識功能模組，各產品團隊可節省自行研究和開發的時間。

身為營運長的沈沛鴻也依產品線劃分研發團隊，讓各產品團隊有自身的研發資源。他更指出，數據和研發密不可分，因為不管是內部系統，還是對外的服務和功能，都需不斷透過數據追蹤，來修正，「數據是研發成果的檢核指標，也是驅動下一波研發的動力來源。」他進一步強調，每一個環節都需要找出最佳的祕方來提升表現，以改變公司的整體營運。

因各產品線都有資料使用的需求，且資料的使用者分散各地，TutorABC格外重視資料的安全性。像是該資料分析團隊也採用「僅知原則」（Need to Know Basis）來準確切割人員的資料能見度，依據各人員的職權和職務內容，了解他們所需使用的資料，從而規畫資料的存取權限，以確保營運安全，以及符合隱私政策。

沈沛鴻表示，人員獲得的資料應是必須知道的，而非不相關、不需要、不應該知道的，他強調，「讓善良的使用者不需承擔保密的責任，同時，不讓惡意的使用者獲得不應知道的資料。」

他的下一階段計畫將朝平臺化發展，以加入更多外部的學習課程。例如，未來TutorABC將打造一個平臺，提供自家服務和系統給外部的教學機構使用，而提前開放的線上教學視訊平臺僅是該戰略的一環。進一步更要把DCGS、LMS等系統轉變為各科目可通用的模組，再與視訊平臺結合，來提供排課、追蹤管理等功能。沈沛鴻表示，這些系統原針對英文課程設計，團隊將抽離系統內與英文相關的屬性，讓第三方使用。因疫情的催化，他說，將加速調整系統的腳步，計畫在下半年提供。

CDO小檔案

沈沛鴻

TutorABC營運長暨數據長

學歷：臺大EMBA資訊管理組

經歷：於2008年加入TutorABC，初期擔任技術長，負責規畫雲端基礎架構，以及開發系統，包含客戶學習與關懷追蹤系統、業務銷售系統、數據系統等，3年後，接任營運長，從2018年開始兼任數據長，來帶領資料科學團隊推動數據分析的工作，找出公司最佳的營運方式。

公司檔案

TutorABC

● 地址：臺北市中正區羅斯福路二段100號20樓

● 網址：www.tutorabc.com

● 成立時間：1998年

● 主要業務：提供真人即時互動的客製化英語學習課程，另還有提供中文、數學和程式設計的線上真人教學課程

● 總部：臺北市

● 董事長：楊正大

● 總經理：黃嘉琦

● 用戶分布：全球逾135國

● 員工數：逾5,000人

● 數位部門名稱：資料科學中心

● 數位部門主管：沈沛鴻

公司大事紀

● 2004年：成立真人線上學習平臺TutorABC，從線下實體教學機構正式走向線上教學平臺，展開第一代DCGS系統的開發工程

● 2005年：全球營運暨教學中心成立，完成教學資源規模化

● 2006年：第一代DCGS動態課程生成系統上線

● 2008年：成立中文學習平臺TutorMing

● 2010年：第二代DCGS系統上線

● 2011年：發展行動學習，推出TutorMobile，啟用全球雲端運籌中心

● 2015年：成立商業智慧（BI）部門，現資料科學中心的前身

● 2018年：藉由數據探針機制，從視訊畫面中蒐集老師的行為資料

●2020年：開放線上教學平臺TutorMeet+給外部教學機構使用