「你知道嗎？九成老師寧願少一顆腎，也不想再多改一份作業。」這句源自 GradeWiz 團隊的描述。乍聽像是玩笑，卻道出許多教師與助教的真實心聲。做為康乃爾大學（Cornell University）學生、也身兼多門課程助教的 Max Bohun 和 Aman Madhav Garg，親身體會過作業批改的繁瑣與效率低落，這也成為他們創辦 GradeWiz 的起點。
GradeWiz是一款AI教學助理，能自動批改紙本或掃描作業、產生個人化文字回饋，並協助分析學生整體表現。產品已在美國多所大學實地部署，2025年初更入選矽谷頂尖加速器Y Combinator冬季梯次（YC W25），成為教育科技領域中備受矚目的AI新創之一。
不過，AI批改工具其實早已存在，GradeWiz究竟做對了什麼，能夠脫穎而出、打動Y Combinator？
從紙本作業開始，減少批改時間
GradeWiz選擇從教育現場中最繁瑣、卻長年缺乏有效解方的「紙本作業批改」切入，試圖改變教師與學生之間的回饋方式。
儘管數位教學工具日益普及，許多大學仍倚賴實體或掃描作業，教師與助教需要花費大量時間批改、給分並撰寫回饋意見。GradeWiz結合AI語言模型與電腦視覺技術，自動辨識每題範圍並依據評分標準批改答案，讓過去難以規模化的流程得以自動化執行，大幅減少教學現場的重複性負擔。
這套系統由團隊自研的語言模型「Symphony」驅動，能處理數理計算、圖表判讀、開放式問答與論述題等多種題型。教師只需上傳既有的作業檔案，系統便能理解題意，自動完成切題、評分與文字回饋流程。像是在一場多達800人參與的大型化學測驗中，GradeWiz只花了5分鐘就完成所有作業的批改，實際展現其在速度與規模上的效能。
系統亦提供高度彈性，教師可自訂評分細節，如誤差容許範圍或針對特定錯誤加強辨識，讓AI更貼近個別教學風格。同時，它也會自動產出全班學習概況報告，協助教師辨識學生常見的理解錯誤，做為課程調整參考。
對學生而言，傳統作業回饋等待時間長、內容又缺乏具體指引，GradeWiz則能快速提供個別化文字建議，清楚指出錯誤原因與修正方向。相較於只給分數的傳統做法，這樣的回饋更有助於學生釐清觀念並主動修正。據統計，GradeWiz目前已協助批改超過3萬份作業、平均節省教師約60%的評分時間，也顯著提升學生對回饋內容的閱讀率與學習動機。
能夠設計出這樣一套貼近教學現場需求的系統，背後與2位創辦人身為學生與助教的實際經驗密不可分。
從批改痛點出發，學生助教變身創業者
「我們不是因為想創業才開始這件事，而是因為我們想解決一個長期存在、卻從未被真正處理過的問題。」GradeWiz由Max Bohun與Aman Madhav Garg共同創立，兩人皆來自康乃爾大學，並曾在校內多門課程中擔任教學助理。這段經歷讓他們直接面對教育現場的真實挑戰，也觀察到評分與回饋流程中的根本性低效問題。
「這是一個多層面的問題，影響著許多不同角色」，Aman Madhav Garg表示。他們當時正見證大型語言模型（LLM）技術的快速發展，這也讓2人開始思考，是否能結合語言模型與電腦視覺，建立一套真正適用於教學現場的自動化評分工具。
▲ GradeWiz由康乃爾大學學生Max Bohun和Aman Garg創立，旨在實現教育現代化。（Source：GradeWiz）
Max Bohun曾參與康乃爾的NLP研究計畫，熟悉語言模型的應用；Aman Madhav Garg則具備機器學習與軟體工程背景，並曾共同創辦AI新創decodeLabs。兩人結合彼此專業，在2024年將GradeWiz帶入康乃爾創業加速器eLab，展開產品開發與市場驗證。該計畫不僅提供初步資金，也協助他們完成從研究概念到公司落地的轉化。
eLab執行總監Ken Rother分享，「GradeWiz的創辦人具備罕見的能力，能一邊堅持產品願景，一邊迅速響應市場變化。」。
這段從教學現場出發的經歷，也逐步推動他們邁向更大的創業舞台。
獲選Y Combinator，持續拓展教育現場的AI應用
2025年初，GradeWiz成功入選矽谷創業加速器Y Combinator冬季梯次（YC W25），這個錄取率不到2%的計畫，至今已培育出包括Airbnb、Stripe、Reddit在內的超過5,000家新創，總估值超過6,000億美元。GradeWiz成為本屆教育科技領域中的少數代表，也讓外界看見AI如何切入傳統學術流程。
「他們傾向選擇那些專注於解決單一明確問題的團隊，並且確保這些團隊具備解決該問題的背景與條件」，Aman Madhav Garg解釋Y Combinator的選才標準。他認為，GradeWiz之所以能獲得青睞，正是因為團隊長期聚焦於教育現場中一個在教學流程中持續存在、卻長期被忽視的問題。
目前，GradeWiz已獲得來自Z Venture Capital與Standard Partners等創投機構的資金支持，並計劃進一步推進技術優化與市場拓展。未來除了強化語氣調整、跨平台API串接與評分標準自定等模組開發外，團隊也正著手開發多語言版本，希望將AI評分機制擴展至全球教育市場。
「我們相信，5年內將不會再有人手動批改作業」，Aman Madhav Garg說，「重複性的工作正在全面自動化，而人類會回到更有價值的角色，比如教學本身。」
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