1分鐘就能完成備課、獲QS「AI教育獎」銀牌,Cathoven AI如何成為老師們的救星?
1分鐘就能完成備課、獲QS「AI教育獎」銀牌,Cathoven AI如何成為老師們的救星?

「因材施教」,有可能在AI的協助下變得更加可行。

新創Cathoven AI為英文老師打造的AI工具,可以在短時間內進行文本難度分析、針對學生程度進行試題調整與教材製作。老師每週原本需要花費10小時以上的備課過程,現在可以在幾分鐘之內完成。

這套系統現在已被哥倫比亞大學(Columbia University)、加州大學柏克萊分校(UC Berkeley)的教授採用,並且也出現在多個學術論文中。

究竟Cathoven AI怎麼贏得學界的青睞?

學生程度差異成備課阻礙,CEFR分析工具深入分析詞彙與句構

Cathoven AI的團隊成員有豐富的英語教學、教育科技以及商業運作經驗。來自土耳其的執行長Erdi Tac(首圖右一)在語言學習領域深耕多年、技術長梁銘曦(首圖右二)同樣深耕於語言學習領域,卻因為個人興趣有自學AI經驗、共同創辦人龍冠嬌(首圖左二)曾經在中國大型語言補習班擔任明星教師、營運長李彥勳(首圖左一)不只有創業經驗,也在多個大型公司擔任過產品經理。

他們結合過去的經驗以及實際深入學校採訪教師發現,學生程度差異造成標準化的課程不適用於每位學生、不同教師的認定的難度標準也不一致,進而導致教師的備課時間長、學生的學習效率也不佳。

「我們採訪日本學校的老師發現,因為學生的程度不同,老師要先分析文章難度,再將文章中的單字替換成符合學生英文程度的用字,每週需要花10小時的時間準備課程,」李彥勳說,「但如果使用我們的工具,老師可以在不到一分鐘之內完成備課。」

Cathoven AI根據許多國際性英文檢定標準,如多益、托福、雅思等皆已採用的CEFR(歐洲共同語文參考架構)作為難度分級依據,只要將文本輸入工具中,Cathoven就會根據文本中的句構、每個單字的難度等進行分析,讓教師快速了解文本的難度。

Cathoven AI_CEFR難度分析
只要將文本輸入工具中,Cathoven就會根據CEFR分析文本的句構、詞彙,檢測文本的難度。

「過去雖然有其他文本難度分析的工具,但我們是第一個可以深入分析到詞彙層面的工具。」李彥勳說。Cathoven AI直接將文本內每個單字的難度逐一列出,讓教師可以精準看到文本的單字程度分布,挑選適合閱讀該文本的學生,也可以直接從工具中匯出單字表格,提供學生作為輔助教材。

Cathoven AI_詞彙難度分析
與其他工具相比,Cathoven AI深入分析文本中每個詞彙的難度,作為教師備課的參考。

結合全球知名機構與用戶數據,獲學術論文採用、QS獎項認可

Cathoven AI怎麼幫助教師完成難度分析?

Cathoven AI結合全球知名機構的可用數據,並且擁有資料量龐大的CEFR詞彙庫。他們會依據不同的應用場景挑選不同的大型語言模型,並且透過累積的用戶數據調整與更新模型,提高模型的準確性。

除了難度分析之外,Cathoven AI也能幫助教師客製化測驗、調整文本難度等等,不只縮短教師的備課時間,學生也能獲得更符合需求的教材。

Cathoven AI_功能
除了難度分析之外,Cathoven AI也能幫助教師客製化測驗、調整文本難度等等。
圖/ Meet創業小聚自製

除了分析工具,品牌經營也是Cathoven AI十分重視的一環。「教育產業非常重視品牌的可信度。」李彥勳說。Cathoven AI已經在多個學術論文被採用,並在2023年榮獲QS重塑教育獎「AI教育獎」的銀牌。

學術界的採用與QS獎項的認可讓Cathoven AI透過自然增長累積約14,000名個人用戶與超過20家企業用戶。李彥勳也表示,團隊未來將持續耕耘品牌,提升品牌的可信度與知名度。

預計開放學生端使用,成為學生專屬「AI家教」

目前,Cathoven AI的工具依照功能分為免費與付費版本,向使用者收取月訂閱費,訂閱費用根據使用地區而異,也能根據企業需求提供客製化的訂閱方案。

李彥勳在加入Cathoven AI之前曾經有創業經驗,也曾經在字節跳動等大型公司任職。他坦言,當時將創立的公司出售讓他感到很後悔。

「在公司上班是我覺得自己成長最少的時候,我的想法沒有辦法體現在業務上。」李彥勳表示,他是十分受重視意義感的人,所以就算創業常常會遇到令人忐忑不安的阻礙,還是很喜歡創業。

未來,Cathoven AI預計開放學生端功能,讓學生課後能夠利用AI工具輔助學習。「我們的目標是要成為學生專屬的AI家教,為學生提供客製化的課程。」李彥勳說。

延伸閱讀:台灣如何擠進Threads活躍度全球前3高?3大功能優化有何重點?Meta高管全說了

本文授權轉載自:Meet創業小聚

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從智慧助手到自主代理:博弘雲端如何帶領企業走上 AI 實踐之路
從智慧助手到自主代理:博弘雲端如何帶領企業走上 AI 實踐之路

「代理式 AI 」(Agentic AI)的創新服務正在重新塑造企業對AI的想像:成為內部實際運行的數位員工,提升關鍵工作流程的效率。代理式AI的技術應用清楚指向一個核心趨勢:2025 年是 AI 邁向「代理式 AI」的起點,讓 AI 擁有決策自主權的技術轉型關鍵,2026 年這股浪潮將持續擴大並邁向規模化部署。

面對這股 AI Agent 浪潮,企業如何加速落地成為關鍵,博弘雲端以雲端與數據整合實力,結合零售、金融等產業經驗,提出 AI 系統整合商定位,協助企業從規劃、導入到維運,降低試錯風險,成為企業佈局 AI 的關鍵夥伴。

避開 AI 轉型冤枉路,企業該如何走對第一步?

博弘雲端事業中心副總經理陳亭竹指出,AI 已經從過去被動回答問題、生成內容的智慧助手,正式進化為具備自主執行能力、可跨系統協作的數位員工,應用場景也從單一任務延伸至多代理協作(Multi-Agent)模式。

「儘管 AI 前景看好,但這條導入之路並非一帆風順。」博弘雲端技術維運中心副總經理暨技術長宋青雲綜合多份市場調查報告指出,到了 2028 年,高達 70% 的重複性工作將被 AI 取代,但同時也有約 40% 的生成式 AI 專案面臨失敗風險;關鍵原因在於,企業常常低估了導入 GenAI 的整體難度——挑戰不僅來自 AI 相關技術的快速更迭,更涉及流程變革與人員適應。

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博弘雲端事業中心副總經理陳亭竹指出,AI 已經從過去被動回答問題的智慧助手,正式進化為具備自主執行能力、可跨系統協作的數位員工。面對這樣的轉變,企業唯有採取「小步快跑、持續驗證」的方式,才能在控制風險的同時加速 AI 落地。
圖/ 數位時代

正因如此,企業在導入 AI 時,其實需要外部專業夥伴的協助,而博弘雲端不僅擁有導入 AI 應用所需的完整技術能力,涵蓋數據、雲端、應用開發、資安防禦與維運,可以一站式滿足企業需求,更能使企業在 AI 轉型過程中少走冤枉路。

宋青雲表示,許多企業在導入 AI 時,往往因過度期待、認知落差或流程改造不全,導致專案停留在測試階段,難以真正落地。這正是博弘雲端存在的關鍵價值——協助企業釐清方向,避免踏上產業內早已被證實「不可行」的方法或技術路徑,縮短從概念驗證到正式上線的過程,讓 AI 真正成為可被信賴、可持續運作的企業戰力。

轉換率提升 50% 的關鍵:HAPPY GO 的 AI 落地實戰路徑

博弘雲端這套導入方法論,並非紙上談兵,而是已在多個實際場域中驗證成效;鼎鼎聯合行銷的 HAPPY GO 會員平台的 AI 轉型歷程,正是其最具代表性的案例之一。陳亭竹說明,HAPPY GO 過去曾面臨AI 落地應用的考驗:會員資料散落在不同部門與系統中,無法整合成完整的會員輪廓,亦難以對會員進行精準貼標與分眾行銷。

為此,博弘雲端先協助 HAPPY GO 進行會員資料的邏輯化與規格化,完成建置數據中台後,再依業務情境評估適合的 AI 模型,並且減少人工貼標的時間,逐步發展精準行銷、零售 MLOps(Machine Learning Operations,模型開發與維運管理)平台等 AI 應用。在穩固的數據基礎下,AI 應用成效也開始一一浮現:首先是 AI 市場調查應用,讓資料彙整與分析效率提升約 80%;透過 AI 個性化推薦機制,廣告點擊轉換率提升 50%。

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左、右為博弘雲端事業中心副總經理陳亭竹及技術維運中心副總經理暨技術長宋青雲。宋青雲分享企業導入案例,許多企業往往因過度期待、認知落差或流程改造不全,導致專案停留在測試階段,難以真正落地。這正是博弘雲端存在的關鍵價值——協助企業釐清方向,避免踏上產業內早已被證實「不可行」的方法或技術路徑,縮短從概念驗證到正式上線的過程,讓 AI 真正成為可被信賴、可持續運作的企業戰力。
圖/ 數位時代

整合 Databricks 與雲端服務,打造彈性高效的數據平台

在協助鼎鼎聯合行銷與其他客戶的實務經驗中,博弘雲端發現,底層數據架構是真正影響 AI 落地速度的關鍵之一,因與 Databricks 合作協助企業打造更具彈性與擴充性的數據平台,作為 AI 長期發展的基礎。

Databricks 以分散式資料處理框架(Apache Spark)為核心,能同時整合結構化與非結構化資料,並支援分散式資料處理、機器學習與進階分析等多元工作負載,讓企業免於在多個平台間反覆搬移資料,省下大量重複開發與系統整合的時間,從而加速 AI 應用從概念驗證、使用者驗收測試(UAT),一路推進到正式上線(Production)的過程,還能確保資料治理策略的一致性,有助於降低資料外洩與合規風險;此對於金融等高度重視資安與法規遵循的產業而言,更顯關鍵。

陳亭竹認為,Databricks 是企業在擴展 AI 應用時「進可攻、退可守」的重要選項。企業可將數據收納在雲端平台,當需要啟動新型 AI 或 Agent 專案時,再切換至 Databricks 進行開發與部署,待服務趨於穩定後,再轉回雲端平台,不僅兼顧開發效率與成本控管,也讓數據平台真正成為 AI 持續放大價值的關鍵基礎。

企業強化 AI 資安防禦的三個維度

隨著 AI 與 Agent 應用逐步深入企業核心流程,資訊安全與治理的重要性也隨之同步提升。對此,宋青雲提出建立完整 AI 資安防禦體系的 3 個維度。第一是資料治理層,企業在導入 AI 應用初期,就應做好資料分級與建立資料治理政策(Policy),明確定義高風險與隱私資料的使用邊界,並規範 AI Agent「能看什麼、說什麼、做什麼」,防止 AI 因執行錯誤而造成的資安風險。

第二是權限管理層,當 AI Agent 角色升級為數位員工時,企業也須比照人員管理方式為其設定明確的職務角色與權限範圍,包括可存取的資料類型與可執行的操作行為,防止因權限過大,讓 AI 成為新的資安破口。

第三為技術應用層,除了導入多重身份驗證、DLP 防制資料外洩、定期修補應用程式漏洞等既有資安防禦措施外,還需導入專為生成式 AI 設計的防禦機制,對 AI 的輸入指令與輸出內容進行雙向管控,降低指令注入攻擊(Prompt Injection)或惡意內容傳遞的風險。

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博弘雲端技術維運中心副總經理暨技術長宋青雲進一步說明「AI 應用下的資安考驗」,透過完善治理政策與角色權限,並設立專為生成式 AI 設計的防禦機制,降低 AI 安全隱私外洩的風險。
圖/ 數位時代

此外,博弘雲端也透過 MSSP 資安維運託管服務,從底層的 WAF、防火牆與入侵偵測,到針對 AI 模型特有弱點的持續掃描,提供 7×24 不間斷且即時的監控與防護。不僅能在系統出現漏洞時主動識別並修補漏洞,更可以即時監控活動,快速辨識潛在威脅。不僅如此,也能因應法規對 AI 可解釋性與可稽核性的要求,保留完整操作與決策紀錄,協助企業因應法規審查。

「AI Agent 已成為企業未來發展的必然方向,」陳亭竹強調,面對這樣的轉變,企業唯有採取「小步快跑、持續驗證」的方式,才能在控制風險的同時,加速 AI 落地。在這波變革浪潮中,博弘雲端不只是提供雲端服務技術的領航家,更是企業推動 AI 轉型的策略戰友。透過深厚的雲端與數據技術實力、跨產業的AI導入實務經驗,以及完善的資安維運託管服務,博弘雲端將持續協助企業把數據轉化為行動力,在 AI Agent 時代助企業實踐永續穩健的 AI 落地應用。

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