课程设计面临的挑战
战略课程的结课数据完整,业绩落差却无法归因。管理层难以判断问题源于知识未被掌握,还是掌握后未能转化为实际决策行动,定向补训失去依据,团队能力缺口长期存在。
战略管理的知识结构完整,课程上线后学员却记不住关键框架,也未能把它转化为可执行的业务判断。课程体系在评审时成立,交付到业务现场就停留在表面。
战略规划文档、内部方法论属于企业核心素材,一旦上传通用大模型,就可能进入第三方模型的训练数据。法务与信息安全的合规要求无法满足,强监管行业直接失去使用条件。
统一课程设计标准,量化学习效果
UMU AI Generated Learning 将任意企业文档立即转化为互动式课程,用 AI 交付有效果的学习旅程。
传统培训交付在多个环节失效。管理方面,业绩落差无法归因,原有系统只记录考试得分,知识点级的掌握情况不可见,UMU AI Generated Learning 以团队级掌握度追踪与长短板分析,把能力缺口转化为可量化的管理依据。课程创建是另一重制约,课程体系在评审时成立,交付到现场却停留在表面,根源是缺少业务场景编排,AGL 用需求、大纲、教案逐段对齐的流程,让业务视角在设计早期介入。安全合规同样是前提,核心素材上传通用大模型可能成为第三方训练数据,AGL 的生成产物与大模型的存储和训练保持隔离。
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。
量化实际掌握,对齐业务需求,满足数据合规
AGL 把学习效果从完课率还原为知识点级的实际掌握,管理者可以反查团队在具体知识点上的掌握情况,并据此安排定向补训,业绩归因不再停留在推测。
课程设计在需求、大纲、教案每个节点都与业务方达成共识,交付的课程获得业务方认可,无效返工被提前排除,沟通与修改成本明显下降。
AGL 让企业核心素材在做课全流程中保持在企业自身的管控范围内,法务与信息安全的审查要求得到满足,强监管行业也具备使用条件。
共识型做课流程,干系人期望一致
分阶段的共识确认机制
AGL 把做课过程拆成需求梳理、大纲搭建、教案生成三个阶段,每个阶段都要求干系人确认后才进入下一步。传统制课以讲师的单方面输出为起点,而组织内不同干系人对培训的期望各有侧重,逐阶段确认让这些差异在设计早期完成对齐。
企业级隐私保护,数据流向可管控
全流程产物隔离与安全认证
AGL 生成课程的每一步产物都留在企业自身的管控范围内,与大模型的存储和训练环节保持隔离。UMU 持有 ISO/IEC 42001(AI 治理)、ISO/IEC 27001(信息安全)、ISO/IEC 27018(云隐私)认证。个人账号使用大模型时数据用途由员工自行设定,企业级方案把数据流向交回企业统一管控。