简化微课封面设计,加速微课上线与效果验证
新产品上线的窗口期通常只有数周,微课必须在前线最需要的时刻发布。实际的时间分配却与此明显偏离,微课封面设计、幻灯片排版、录制、剪辑这类流程性工作占用讲师大量时间,真正决定学习效果的教学设计被压缩到最后。课程如期上线,完课率也达标,但知识仍未被运用到真实的客户对话中。UMU AI Generated Learning 将企业文档直接转化为可交付的互动式微课。
微课交付面临的挑战
幻灯片排版、录制、剪辑占据讲师的大部分工作时间。一门微课从封面设计到成片往往需要反复返工,课程制作周期延长至数周,教学设计只能让位于流程性工作。
线上完课率与结课率长期保持在高位,真实业务场景中的表现却没有同步改善。学员看完微课即视为学习结束,面对客户的实际提问,知识仍未被运用到对话中。
业绩不佳的原因难以判断,知识是否掌握、能否转化为行动都缺少数据支撑。微课上线之后只能看到完成率,团队在具体知识点上的能力缺口长期存在。
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。
智能做课,兼具质量与效果
素材解析直接生成在线课程
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。过去的工具在专业有效与好用易用之间二选一,专业工具还需讲师先投入大量时间掌握工具本身,AGL 让两者同时成立。
微学习教学设计,让内容易于吸收
内容自动拆分与知识地图
AGL 采用微学习的教学法,把内容拆分成小块,并按课程时长自动限定知识点数量,形成清晰的知识地图。传统在线课程篇幅冗长,拆成短视频也仍需大量制作成本,AGL 直接生成互动式学习旅程,制作环节由 AI 完成。
掌握度追踪,能力长短板可见
知识点级的掌握度量化
AGL 把学习掌握度量化到知识点级别,呈现每个人在知识与技能两个维度上的学习路径图,并输出团队级的整体学习效果报告。传统测评给出的只是一次考试的分数,颗粒度停留在课程层面,AGL 让掌握情况细化到具体知识点。