让培训课程开发师从排版录制回到教学设计
新产品上线前的 2 周，素材整理、脚本撰写、PPT 排版与录制剪辑占用了培训课程开发师的大部分时间，真正决定学习效果的教学设计只能排在流程末端。课程正式发布时，业务最需要它的时机往往已经过去，学员完课之后依然无法在客户面前完整表述产品价值。UMU AI Generated Learning 将企业文档转化为互动式课程。
课程开发的主要挑战
PPT 排版、录制与剪辑这类重复性工作占据讲师大部分工作时间，课程制作周期因此不断延长。同时承接多条产品线的制课需求时，交付排期只能一再后移。
完课率与结课测试成绩都很理想，但培训投入难以映射为一线的业绩产出。产品课程上线之后，员工在客户提出实战问题时仍然无法完整应对。
课程上线之后可见的数据只有完成率与最终得分，无法识别问题出在知识掌握还是实际运用。团队在具体知识点上的能力缺口长期存在。
三分钟，试试你能否说服客户
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。
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AGL 压缩制课周期、量化学习效果的落地路径
AGL 承担素材解析与课程成型的流程性工作，讲师把精力集中在教学设计与内容准确性上。课程制作在保持教学专业度的同时进入以小时计的交付节奏。
AGL 按课程时长控制每一节的知识点数量，学员一次只处理可以承载的信息量。核心内容因此被真正理解并记住，完课不再是学习的终点。
AGL 把学习掌握度呈现到知识点级别，培训团队可以反查团队在哪些知识点上尚未达标，并针对具体缺口安排补训。
智能做课，兼具质量与效果
AI 解析素材，直接成课
AGL 是大模型时代原生的做课工具，AI 解析上传的素材、提取知识点，直接生成学员可进入学习的在线课程。过去专业有效的制课工具要求讲师先投入大量时间掌握工具，AGL 让教学专业度与制作效率同时成立。
微学习教学设计，避免认知过载
按课程时长自动限制知识点
AGL 采用微学习的教学法，把内容拆分成小块，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。过去的在线课程内容冗长，切分长视频仍要付出大量制作成本，而 AGL 直接生成互动式的学习旅程。
知识点级掌握度追踪，缺口可量化
知识点级掌握度报告
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，并输出团队级的学习效果报告。传统测评只给出考试分数，观察指标停留在完课率，AGL 让每个知识点的掌握都可查证。
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