微课制作的主要挑战
PPT 排版、录制、剪辑这类重复性工作占据了课程制作的大部分时间,制课周期随之延长。当业务部门在同一周内提出多个微课需求时,可交付的课程数量始终受限于人工产能。
线上完课率与结课率的数据表现完整,真实业务场景中的表现却没有同步改变。学员通过快速播放与机械答题完成通关,面对客户提出的实际问题时,知识无法被运用到对话中。
现有系统只记录最终得分,不记录阅读时长、是否跳过、答题正误这类学习行为,掌握程度长期停留在不可见状态。业绩不足的原因在知识层面还是应用层面,缺少数据支撑。
把文档转化为有效果的课程
选择一个业务场景,AI 会扮演客户和你展开一轮对话,结束后即可查看评估反馈。
选择一个业务场景,AI 会扮演客户和你展开一轮对话,结束后即可查看评估反馈。
加速课程制作,促进主动加工,量化掌握程度
流程性工作不再占用教学设计时间,课程制作在保持教学专业性的同时具备敏捷性。企业可以按业务节奏持续产出微课,而不必在课程质量与交付速度之间做取舍。
学习内容按小块推进,学员每次处理的信息量保持在可吸收的范围内,核心内容因此更容易被理解和记住。学习过程从完成播放转向真正的内容加工。
团队在每个知识点上的实际掌握情况可以被查询,能力长短板从主观判断转为数据结论。培训管理据此安排定向补训,业绩不足的归因也有了明确依据。
智能做课,兼具质量与效果
AI 解析素材,直接生成课程
AGL 是大模型时代原生的做课工具。AI 解析上传的素材内容,提取其中的知识点,直接生成供学员学习的在线课程。过去的做课工具在专业有效与好用易用之间往往只能取其一,AGL 让两者在同一套流程中同时成立。
微学习教学设计,避免认知过载
按课程时长控制知识点数量
AGL 采用微学习的教学法,把学习内容拆分成小块,根据课程时长自动限制知识点数量,并形成清晰的知识地图。将长视频拆成短视频的做法仍然需要投入大量制作成本,AGL 则直接生成互动式的学习旅程。
掌握度追踪,让能力缺口可量化
知识点级别的掌握度报告
AGL 把学习掌握度量化到知识点级别,呈现个人在知识与技能维度上的学习路径图,并支持团队级的整体学习效果报告。传统测评呈现的是一次考试的总分,AGL 呈现的是每个知识点上的实际掌握分布。