Page 51 - 《社会》2025年第2期

社会·2025·2

员包括教师运营负责人、数据分析师、算法工程师、产品经理与开发工程
师。 业务负责人将平均课时费作为关键绩效指标（key performance indicator，
KPI），所有人的工作需聚焦于实现平均课时费降低25%这一目标。
什么是平均课时费？ 外教的薪资分为五个等级， 等级高者课时费
高。 薪资等级是变动的，取决于上月所获积分，每个薪资等级对应着明
确的积分范围，例如一名外教在 1 月获得 2000 以上积分，则该外教在2
月将获得最高等级课时费。 获得积分的项目包括授课、邀请其他教师加
入平台、学生临时缺席补偿等；而扣除积分的项目包括用户投诉、迟到、
缺席、临时取消课程等不良履约行为（平台也会因此对外教进行罚款）。
由于各个薪资等级的外教授课数量不同， 因此平均课时费是各个等级
的课时费（ X i）以对应的课数比例（P i）为权重的加权平均数：
5
平均课时费= 移 X i × P i
i = 1
因而，外教收入 = 课时费 × 授课数 - 罚款。 增加授课数量不仅直
接影响收入，还能通过积累积分提升课时费等级，因此成为提高收入的
关键。如何获得更多的授课机会？在 APP 的产品功能层面：一方面，用户
可以在 APP 的教师列表中挑选外教，预约上课，满意的话可长期固定预
约；另一方面，当被预约授课的外教临时取消或缺席课程，系统会为用
户自动分配另一位外教。 更为本质的是，外教在教师列表以及系统分配
中的排序决定其收入，排序越靠前，授课的机会越多。 这两个情境下的
排序遵从同一个计算逻辑，即 Y 平台的外教排序算法。 该排序算法以算
法工程师训练的机器学习模型为基础， 算法的目标或者说模型的输出
由管理者按照当前的业务目标设定。
在“双减”之前，与大多在线教育平台一样，Y 平台专注于扩大用户
规模、增加营业收入，此时的外教排序算法以外教能否促成用户付费为
学习目标或预期输出，尝试从多个维度评估外教的综合表现，包括外教
的口音、教学经验、教学技巧、学员表现、用户好评率、违规行为甚至颜
值等特征。 训练完成的模型会依据每个外教的特征，实时预测出其促成
用户付费的概率分值，外教排序正是基于该分值的大小。
以用户付费为目标的排序算法在此过程中更多是作为组织提效的
工具，试图通过优化资源分配，将更多的课程与资源分配给算法判定的
优秀教师，从而使营业收入最大化。 此时，算法提效不仅实现了管理者

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