微课教案的主要挑战
素材整理、脚本撰写、排版与录制这类流程性工作占据备课的大部分时间,教案常写成一份讲授稿就进入制作环节。学员在哪里停下、停下后看到什么,这些预设始终没有落到文档里。
单向的录播与静态文档只能按既定顺序推进,学员对某个环节判断不清时,现场没有人可以即时补充说明。他跳过这一段继续往下,完课记录依然完整,实际掌握却没有发生。
现有系统只记录最终得分,不保留阅读时长、是否跳过、答题正误这类过程行为。学员按什么顺序走完一门微课无从查证,教案里预设的路径是否成立,也就失去了验证依据。
预设学员路径,验证实际走法
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。
解析素材、预设路径、追踪掌握度,让教案覆盖学员的实际走法
流程性事务不再占据备课的主要时间,课程制作在保持教学专业度的同时保持敏捷。讲师得以把注意力放在路径预设这一步,教案回到设计文档的位置。
学员在学习过程中主动参与而非单向接收,疑问在出现的当时即获得回应,知识因此能够被运用到真实业务场景中。
团队在具体知识点上的实际掌握可以逐项查证,定向补训因此有据可依。学员走完一门微课的真实路径同样留下记录,教案里的预设得到验证。
智能做课,兼顾质量与效果
解析素材并提取知识点
AGL 是大模型时代原生的做课工具,由 AI 解析上传的素材,提取其中的知识点,直接生成供学员学习的在线课程。专业有效的做课工具通常要求讲师先花大量时间学习工具本身,易用的工具则较少具备学习科学支撑,AGL 同时保持两者。
主动加工,让学习真正有效
互动节点与随时打断的答疑
AGL 在学习过程中设置互动式教学任务节点,以学习卡片、选择题与案例模拟让学员回答问题、复述知识。学员可随时打断提问,AI 讲师先作答再回到讲解主线。相较按既定顺序播放的录播课程,互动式学习更能促成主动加工。
掌握度追踪到知识点级别
知识点级的掌握度报告
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,并支持团队级的学习效果报告。传统测评反映的主要是考试分数,而 AGL 记录的过程数据可以追溯学员在一门微课中的实际走法,教案预设由此获得验证。