动画微课的主要挑战
成片之后调整一个数字或一处界面,都要回到工程文件重新制作与渲染,再排入制作团队的档期。变化频率高的内容因此长期滞后于业务,一线拿到的仍是上一版口径。
成片是最静态的一种形态,只能覆盖预设好的标准情形。学员看完之后遇到具体的客户诉求,仍要另外找人确认,学习环节里缺少可以即时回应的对象。
哪一段内容真需要动画、哪一段换个形态也能学会,需要作答与掌握数据才能判断。这条链路长期没有数据支撑,投入凭直觉分配,容易投在修订负担最重的内容上。
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。
区分变化频率,自主修订内容,量化真实掌握
界面截图、数据、话术口径与审批节点这类一个季度就可能变动的内容,业务专家在资料定稿后自主完成课程更新,不必等待制作与渲染排期,一线拿到的始终是当前版本。
学员按自己的节奏推进,遇到具体的客户诉求可以在学习过程中直接提问并获得针对性回应,困难点在当场消解,不必再另找人确认。
团队在业务执行前的准备度可以提前确认,哪一段内容学员真正掌握、哪一段仍需另换形态承载,都有作答数据支撑,投入分配因此有据可依。
敏捷自主做课,兼顾质量与效果
行业场景模板转化文档
AGL 内置 8 大行业典型场景模板,覆盖新产品发布、新人入职与政策合规更新,业务文档按所选场景转化成互动式课程。动画成片的每次修订都要回到工程文件重新渲染,AGL 的修订回到文档本身,重新生成即可交付。
AI 个性化答疑,困难点当场解决
讲师、导师、教练三种角色
AGL 的 AI 在讲授时是 Trainer、答疑时是 Tutor、练习时是 Coach,按学员的实际情况给出个性化讲解与回应。传统授课中讲师的精力面向全体学员,成片内容也只能按预设脚本推进,AGL 让个性化辅导在学习过程中持续可用。
团队掌握度追踪,长短板可量化
知识点级别的掌握度数据
AGL 记录阅读时长、是否跳过、答题正误、追问频率与间隔重测正确率,掌握度在知识点级别可量化,并输出团队学习效果与能力长短板报告。播放进度与完成记录反映内容是否看完,这些过程数据反映的是学员是否掌握。