课程开发的主要挑战
业务方提出的题目往往停留在讲讲新产品这一层,开发推进到评审阶段,才发现对方真正需要的是异议处理。课程体系看似完整,学员回到真实业务场景却难以转化为实战动作。
当做完只意味着课程上线,质量便无从判断,评审阶段只能依据个人偏好反复调整。完成率之外缺少可核对的依据,团队的能力缺口也因此长期存在。
线上完课与结课数据完整,面对客户抛出的实际问题,员工仍然难以给出有效应对。一门课若只有讲授一种形态,任何一处内容调整都意味着整段重制。
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。
对齐需求、量化掌握、分层交付内容
开发启动前即明确业务方期待的能力目标,课程设计在推进过程中持续获得业务方认可,各阶段的调整建立在已达成的共识之上,而非个人偏好。
培训方能够反查学员在具体知识点上的实际掌握,据此判断课程是否达到事前约定的标准,并对薄弱环节做定向补训。
课程内容按知识点分层组织,学员在有限时间内处理的信息量保持可控,核心内容更容易被理解和掌握。内容调整时,受影响的范围限定在相关知识点。
共识型做课流程,各阶段期望一致
需求、大纲、教案节点共识
AGL 以明确的阶段划分推进课程开发,在需求梳理、大纲搭建、教案生成 3 个节点让相关干系人确认。传统制课多由讲师单方面输出,而组织中不同干系人对培训的期望与业务侧重存在差异,共识在阶段内即被确认。
知识点级掌握度,能力短板可识别
知识点级的掌握度量化
AGL 将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,支持团队级的学习效果报告。传统测评只能呈现考试分数,效果衡量长期停留在完课率这一层,而知识点级的数据让达标判断有据可依。
微学习教学设计,内容分层可控
按课程时长限制知识点数量
AGL 采用微学习教学法,把学习内容拆分为小块,依据课程时长自动限制知识点数量,并形成清晰的知识地图。过去的在线课程篇幅冗长,将长视频拆成短视频仍需大量制作成本,而 AGL 直接生成互动式学习旅程。