拋下高薪、高學歷,均一平台團隊用科技翻轉台灣教育
拋下高薪、高學歷,均一平台團隊用科技翻轉台灣教育

教室裡的孩子滑著平板,點開新的數學章節短片,教他的不是講台上的老師,而是一位隱身在背後的「藏鏡老師」,只要學習遇到困難,隨時可以喚起這位智慧助教重新講解,不用害怕跟不上進度。

2012年成立的「均一教育平台」(以下簡稱均一),是目前全台最大的免費線上教育平台,提供超過1萬部涵蓋國小到高中課程的教學影片,以及4萬題練習題,以數學、理科為大宗。

而均一的命名也刻劃著教育使命:期望每個孩子不論出生,都能享有「均等、一流」的教育機會。

面對108年課綱即將上路,均一正展開群眾募資計畫,除了紓緩資金的缺口外,做軟體、內容的提升,另一個層次則是影響大眾對於教育的看法。財團法人均一教育平台基金會董事長兼執行長呂冠緯提到,即便已經有老師願意響應,但家長仍會質疑:「上課怎麼用平板?不行!」停留在過去對於教育的刻板印象,但藉由群募可以讓更多的人開始理解均一、且願意支持,達到潛移默化的效果,讓大眾理解教育的未來應該要不同。

用科技翻轉教育,均一化身「智慧助教」

談起均一的創立初衷,呂冠緯說:「希望學生可以自主學習,老師可以因材施教。」這是一個再簡單不過的教育初心,但要完成卻很困難。

均一平台教育基金會董事長呂冠緯
均一平台教育基金會執行長呂冠緯認為,有了科技的輔助,將能減輕老師備課的壓力,有充足的時間去做更創新、人味的教學。
圖/ 蔡仁譯攝影

「舊的教育模式已有150年之久,它其實就是工廠模式,老師一次要面對30多個學生講課,但問題在於無法每一個學生都能跟上老師的速度。」呂冠緯認為,均一可以扮演「智慧助教」角色,它了解小學到高中的課程,學生可以跟它產生互動,看影片做習題。而老師也能減輕備課的壓力,直接運用均一的教材進行教學,甚至還能透過後台大數據,掌握每位學生的學習狀況,針對不同個體給予適合的教學,達成教學差異化。

透過科技達成「翻轉教育」的目標,學生可不受時間、空間、速度的限制來學習,而老師也可以去做更高層次的事情,針對學習卡住的學生,給予更多的指導,或帶領實體活動,偏向更專案導向的教學,呂冠緯認為,有了科技的輔助,老師可以有充足的時間去做更創新、人味的事情。

目前平台已累積120萬註冊使用者,扣除家長、老師,有近百萬學生使用,每週活躍使用人數約5萬人。全台也有約800位老師穩定使用教學,以中小學數學老師約7萬人計算,約1%老師在使用。即便1%看起來不多,但呂冠緯說:「對比只有零,現在有範例出現,代表傳統教室已出現教學翻轉。」

均一平台教育基金會黃俊諺
打造一個貼近使用者的平台,軟體研發組組長黃俊諺表示最初在資料分析上也下足苦頭,團隊對於資料的認知都不同,經常需要花很多時間做溝通。
圖/ 蔡仁譯攝影

不過在建置均一時,團隊也碰上不少困難,打造一個貼近使用者的平台,最初在資料分析上也下足苦工。軟體研發組組長黃俊諺表示,看資料容易有盲點,而且組織內對於資料的認知也不同,像是做內容的人,看資料會從人的角度出發,關注學生在使用上快樂、成就感與否,但工程師就會從資料的角度出發,兩者發出點不同,常常有很多拉扯,雙方需要長時間溝通。而做資料分析的人,看資料的角度也是問題,若內心已經有假設的話,就會不斷挖資料,試圖找出可以解讀的數據來說服自己。

呂冠緯也說:「因為教育是很複雜的,做資料分析的人除了要有專業的know-how(知識)外,也要對現場有一點點的sense(感覺),」若過度把資料解讀為單一原因會很危險,因此平台的工程師也會定期到教學現場,觀察師生實際使用狀況;而組織內做內容的人,也需要有一定的資料認知,問問題才會問得精準。

「讓魚變得好吃」,108課綱上路的新變革

面對108年課綱,多了科技領域,與程式設計(coding)的必修課,目前均一已有電腦科學相關課程,從基本的Scratch到Code.org,此外近期均一也與聯發科合作,製作物聯網晶片的教學,或是如何做出像是PM2.5的感測器、感應燈等教學影片。

另外108課綱也強調素養,需具備知識、能力、態度,如何激發學習動機也是一大課題,因此未來將開發更多互動式原件,像是能夠引起學習動機的動畫,呂冠緯引用臺灣吧Taiwan Bar創辦人Hauer的話:「你教他釣魚,不如讓他覺得魚好吃。」未來將在教學影片開頭,嘗試加入動畫,讓學生對教學內容產生好奇心。

團隊也計劃將大數據、人工智慧(AI)導入平台,透過數據與教材內容,建立知識與知識的前後關係連結,打造出「知識地圖」。黃俊諺解釋,例如在學速率前,就要先學會除法、單位,把基礎觀念建立起來。而這項優化的功能,預計最快8月底上線,未來可運用在老師的教學,以及當學生作答卡關時,適時跳出提醒,需補足哪些知識基礎,「它不是笨助教,是智慧助教,當學生從A走到B卡住時,可適時指點出一條適當的路徑。」呂冠緯說。

推廣線上教學,如何解決門檻難題

過往教育被視為貧窮家庭唯一的翻身機會,但若推廣線上教育,對於偏鄉來說,將面臨網路頻寬、數位載具(電腦、平板、手機)不足的挑戰,是否形成一道難以跨越的學習門檻?

「短期是個困難,但長期困難會解決。」呂冠緯表示,目前各所學校至少都配備一間可上網的電腦教室,老師仍有機會使用均一教材,但呂冠緯也不諱言地說,平板在操作上還是比較直覺。

老師指導使用均一 (1).jpg
要推廣線上教學,首先得有數位載具的設備,圖為學校老師正在指導學生使用均一。
圖/ 均一教育平台提供

過去台北市市長柯文哲,曾喊出「一生一平板」,也因為台北市這項政策,促使教育部將在全台推廣平板教學有更多具體行動,呂冠緯認為,基礎數位設備的普及只是早晚問題,「若不做國家競爭力只會掉下去。」黃俊諺也說,若學校有載具的需求,均一也可以幫忙募集或申請。

不只是單一亮點,台灣教育有望規模化提升

走遍各國包含芬蘭、新加坡、美國、中國等教育現場,呂冠緯發現,如果能透過均一達到教育更公平、前瞻的理念,除了讓全台的學生享有平等的學習權,更能幫助老師省下時間,「去教導像是4C能力(critical批判 、communication溝通、collaboration合作、creativity創意 ),用更高層次人的互動去教,這樣的教育才會更前瞻。」

呂冠緯推估,若台灣的教育能在5年內超越其他國家,是有機會讓「世界看見台灣」,別於其他國家只有少數的學校亮點,台灣則是整體的提升,預估在5到10年內,台灣教育有機會出現規模化的改變。

目前均一的團隊共20餘人,除了有教師背景的成員外,裡頭有許多來自知名企業的軟體工程師,或是曾是外商工作轉換跑道投身教育的人才,團隊成員個個臥虎藏龍,為什麼他們願意放棄人人稱羨的高薪工作,選擇默默為台灣教育耕耘?

均一平台教育基金會董事長呂冠緯
基金會內有一張很大的白板,裡頭寫滿了各個專案的進度。
圖/ 蔡仁譯攝影

從台大醫學系畢業,卻走向教育這條路,呂冠緯給了坦率的答案:「 就看你自己人生要追求什麼?我個人是更快樂, 」即便身邊從醫的同學賺的錢多,但內心並沒有比較快樂,一天可能要開好幾台的刀、排很滿的門診,反而會羨慕起他所做的事情,呂冠緯說,團隊每天都在用創新的方式,去解決教育難題,個人成長速度是更快的,對他而言這是更有意義的事情。

而黃俊諺過去曾是Garmin軟體工程師,加入均一後對他最大的改變是:「每天都在問自己很大的問題,教育要怎麼改變?大部分的老師問題是什麼?」而在上月一場與總統蔡英文的會談中發現到,「原來總統在思考的問題,跟他們日常在討論的事情是一樣的,」思索著該如何解決教育現況,他認為越大的挑戰,才能帶來越大的成長。

即便他們來自領域的佼佼者,卻帶著相同的熱情與使命感,奮不顧身為了台灣教育的理想打拚!

關鍵字: #創新教育
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從模型競爭走向算力經濟,INFINITIX 助客戶打造軟體定義 AI 基礎建設
從模型競爭走向算力經濟,INFINITIX 助客戶打造軟體定義 AI 基礎建設

過去兩年,人工智慧技術以史無前例的速度翻轉企業營運與競爭態勢,從客服、知識管理到軟體開發,越來越多企業將大型語言模型(LLM)導入企業營運流程,隨著應用程度的深化與廣化,越來越多發現,真正的挑戰早已不只是「選擇哪個模型」,而是如何管理算力、控制成本、確保資料安全,以及讓不同世代GPU、模型與AI應用可以持續共存與調度。

代理式AI崛起後,AI應用從回答問題進展為執行任務、操作系統以及串接流程,連帶拉升對AI基礎設施的需求與架構複雜度,而這意味著,想要發揮AI綜效,光只有模型與技術尚不夠,必須將整體IT環境逐步升級為AI基礎建設(AI Infra)。

深耕AI管理領域多年的數位無限(INFINITIX),近年積極布局軟體定應AI基礎建設(Software Defined AI Infrastructure)市場,除持續深化與GPU、伺服器與AI硬體生態系的合作關係,如於2021年取得NVIDIA Solution Advisor全球夥伴資格,2025年亦獲AMD GPU生態建設夥伴獎,也因應市場需求推出AI-Stack與ixCSP兩大產品線,協助企業、雲端服務供應商(CSP)與新世代AI雲端業者,更有效率地管理跨世代AI算力資源。

數位無限執行長陳文裕表示:「我們的目標是協助客戶打造軟體定義AI基礎架構,讓其可以視需求向下整合不同世代GPU、儲存與網路設備,同時,向上鏈結模型、Token跟AI應用,加速企業的AI創新轉型腳步。」

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數位無限執行長陳文裕
圖/ 數位時代

從AI模型到AI經濟,企業競爭焦點轉向算力與Token調度能力

過去市場談AI,焦點多半放在模型參數、推論效能與模型能力,但在大型語言模型推論需求暴增的現下,AI Infra早已從單純GPU採購演變成涵蓋機櫃、網路、儲存、散熱與電力的整體工程;企業真正需要的,不是更多GPU、而是如何更有效率地調度與利用算力。

尤其在NVIDIA提出Token Factory概念後,全球AI產業正逐步從模型競賽轉向「AI經濟」,亦即,影響企業AI決策的再也不是使用哪個模型、部署多少GPU,而是消耗多少Token、產生多少AI服務,以及算力是否能被有效共享與調度。

換言之,在AI新世界,算力調度能力的重要水漲船高。對此,陳文裕十分認同的說:「企業想要提升AI競爭力,不僅要掌握模型與應用,還必須進一步思考如何有效切割GPU資源、讓不同部門甚至集團子公司共享算力、延長舊世代GPU的使用壽命,甚至是如何將閒置算力轉變成可交易的資源等。」

事實上,這也是大量AI資料中心(AIDC)跟新世代AI雲端服務(Neo Cloud)業者出現的原因,包括CoreWeave、Nebius、Lambda Labs、GMI Cloud等業者皆試圖以更具彈性的方式,提供企業所需的GPU服務與AI算力平台。

看準這波趨勢,數位無限除透過AI-Stack提供GPU切片、模型部署、模型管理與MLOps等服務,協助客戶提升GPU使用率,更進一步推出ixCSP平台,讓雲端服務供應商與新世代AI雲端業者,能從過去單純販售GPU資源轉型為提供GPU as a Service、Token as a Service與Model as a Service等創新AI服務。

以Software Defined AI Infrastructure助企業以「通用化、鬆耦合」迎戰瞬變AI世代

因應AI新世代帶來的挑戰:模型快速升級、算力需求攀升、GPU世代交替迅速,企業在追逐AI落地的同時,勢必得面臨基礎建設更新速度過快、硬體投資壓力升高,以及資源利用效率難以最佳化等挑戰。

為協助企業在AI快速演進與基礎建設投資之間取得平衡,數位無限的作法是,透過AI-Stack將底層硬體抽象化,以Token或模型服務形式提供,讓企業客戶、AIDC與Neo Cloud業者可以延長不同世代與不同品牌的AI硬體設備的生命週期、創造更高的使用價值、甚至是展開更多元的營收模式。

例如,高雄醫學大學附設中和紀念醫院便透過數位無限的AI-Stack解決GPU資源調度效率不彰問題,加速39項AI模型進入臨床應用階段,成功建立起「從模型開發到臨床落地」的完整生態系統。而日本精密製造大廠–Union Tool Co.–則是透過AI-Stack簡化GPU資源共享、加速AI模型的開發與測試腳步,為提升生產效率做最佳準備。

「如果大型企業或AIDC業者擁有閒置資源,也可以透過ixCSP平台,把算力共享或調度給集團內部團隊、子公司,甚至上下游合作夥伴使用,進一步提升整體資源利用率。」數位無限執行長陳文裕如是說道。

隨著AI從工具演變成企業核心基礎建設,企業真正需要的,也不再只是單一模型,而是一套能持續適應AI快速演進的AI Infra,而這與數位無限近年來的重要轉型方向一致:從AI管理軟體提供者轉型為軟體定義AI基礎建設供應商,更好協助客戶打造具備「通用化」與「鬆耦合」特性的AI基礎建設。

除以AI-Stack與ixCSP協助客戶提升算力使用效率與價值,數位無限亦計畫與硬體合作夥伴推出Agentic AI一體機方案,協助企業快速建立可驗證、可部署、可切割、可共享的AI運算環境,降低企業從PoC走向實際導入的門檻,加速AI落地。

總的來說,隨著AI競爭從模型能力延伸到算力治理,企業比拚的不僅是導入速度,而是能否建立一套足夠彈性、可持續演進的AI Infra,而這與數位無限的發展目標一致,將持續不斷優化產品服務,化身企業搶進AI新世代的關鍵合作夥伴。

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