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Google為什麼能搜索到你想要的結果？廣告商為什麼總能知道你感興趣的事物？Siri怎樣聽懂你講的話？計算機如何從大量數據中挖掘出有用的信息？ 這些都少不得“機器學習”的功勞。 “機器學習”是當今的大熱門，“人工智能”、“大數據”等當今熱門領域都離不開“機器學習”。 11月26日起台灣大學林軒田教授將用8週的時間在Coursera的“機器學習基石”課程上帶你進入機器學習這個有趣又有用的世界。 林軒田2008年從加州理工學院回到台灣大學，次年加入了台灣大學數據勘探研究團隊。這支由林智仁、林守德和林軒田三位教授帶領的研究團隊，在2010年到2013年間，拿下了數據挖掘研究領域的國際頂級賽事KDD-Cup的六個世界冠軍。 他合著出版的 Learning From Data：A Short Course （從數據中學習：一個短期課程）一書還登上Amazon機器學習書籍排行榜榜首。而這本書實際上是他當年因為在台大開設機器學習課程，找不到合適的教材才不得不出手編寫的。 林軒田老師合著出版的教材Learning From Data 熟悉Coursera的讀者都知道，斯坦福大學的Machine Learning（機器學習）是Coursera聯合創始人吳恩達（Andrew Ng）主講的招牌課程，甚至可以說是Coursera的原型。為什麼林軒田教授還要在Coursera開設這門“機器學習基石”呢？這門課程的魅力在哪裡？ 開課之際，果殼網MOOC學院專門採訪了“機器學習基石”的主講老師林軒田。 果殼網：是什麼原因促使你在Coursera 開這門課？ 林軒田：台大MOOC執行長，也是我的好友葉丙成教授的熱情邀約是主要的原因。此外，這幾年來在台大想修機器學習的同學越來越多，傳統的教學方式慢慢變得無法滿足這些同學的需求，所以我也希望藉著上MOOC的機會來實驗新的教學方式，並把我們熱門的機器學習課程推廣出去。 果殼網：Machine Learning 是Coursera 的看家課，你為什麼敢於挑戰，也開一門？ 林軒田：在決定要開課的時候，倒沒有要向任何人挑戰的想法。不管是在Coursera或edX平台上，現在都有很熱門的機器學習課程，其中edX平台上的還是我在加州理工學院的博士導師開設的。我有一些學生看了這些課程之後，對我反映說英語的教

MOOC並不等同於Coursera 、Edx、Udacity這些知名平台和支持平台運作的組織。MOOC可以在不同平台上運作，因為不同平台由不同團隊規劃，就會展現不同的功能設計、課程提供、延伸服務、介面操作、營運模式。 這一系列的文章將引領各位一同認識不同的MOOC平台。第一個要介紹的平台就是台大在上面開課的Coursera。 —– Coursera希望能 透過教育使人有能力提升個人、家庭與所處社群的生活。 要達到這個目標，Coursera不僅與108間名校聯合在線上 提供六百多萬學生上百門免費課程 ，還推陳出新的持續設想出各種創新服務，像是在2013年8月就 和Chegg合作提供學生在上課期間免費使用來自Macmillan、SAGE高品質的電子教材 ，克服學生資源取得障礙也確保教學品質。 在Coursera的首頁，你能看到來自世界各地開設的課程。課程包羅萬象，有藝術、人文、音樂電影、社會科學、法律、健康、營養學、教師專業發展、教育學、經濟金融、商業管理、化學、生命科學、地球科學、物理、統計等。光是資訊工程學科就包含理論、系統安全、人工智能、軟體多種面向的課程。只要在右上角點選註冊輸入你的email帳號和密碼，不用考試、語言證明、學歷背景，就能立刻取得世界知名學校課程的鑰匙。 要注意的是，在註冊成為會員的同時，就代表你同 意將你的資料提供給Coursera用於學術研究與服務發展，且在政府透過正當法律程序申請你的個人 資料時，Coursera會交出你的資料。 因此，雖然課程並沒有年齡限制，但是為了確保13歲以下孩童的隱私權，必須13歲以上才能使用Coursera的網站，且1 3到18歲的學生因為並非完全行為能力者，需要在監護人的認可下才能使用網站。 同儕互評機制 Coursera運作背後有其教學理念(詳見 xMOOC的教學原理與設計 )。其中很特別的一個設計是「同儕互評機制」，讓同學在匿名的情況下，根據教師訂出的標準替彼此評分。「 同儕互評」分成三個階段 :「提交、評分、結果」 ，三個階段都有時間限制，如果錯過提交階段，就不能進行評分，錯過評分階段則會導致作業成績打八折。 會如此強調時限，是因為 互評機制仰賴大量同儕的互助，錯過這段時間就很難請人來特別批改。 因此除非

三分鐘上讓你搞懂MOOCs到底是什麼？