重构微课教学设计,缩短课程上线周期
新产品上市、政策更新、话术调整,业务留给培训的准备时间通常只有几周。微课教学设计本应是响应最快的一种方式,但在实际执行中,素材整理、脚本撰写、PPT 排版、录制、剪辑占用了讲师大部分时间,真正投入教学设计的部分反而被压缩。课程交付完成时,业务节奏已经进入下一个阶段。UMU AI Generated Learning 将企业文档直接转化为可交付的微课学习旅程。
微课面临的主要挑战
PPT 排版、录制、剪辑这类重复性工作占用讲师大部分时间。一门 15 分钟的微课往往需要数天才能定稿,等到上线,业务侧关注的问题已经发生变化。
线上完课率与结课率的数据表现完整,但学员面对客户的实际提问时仍然表述不清。培训投入难以对应到具体的业绩产出,微课数量的增长也无法说明能力的增长。
现有系统只记录最终得分,业绩不佳时无法判断问题出在知识掌握还是应用环节,补训因此缺乏依据。微课数量持续增加,团队的能力缺口却始终不可见。
交付可衡量的微课学习效果
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,质量与效果兼顾
素材解析与知识点提取
AGL 解析上传的素材,识别其中的知识点,直接生成学员可以学习的在线课程。过去的做课工具在专业性与易用性之间只能取其一,专业工具需要讲师先花时间掌握工具本身。AGL 是大模型时代原生的做课工具,两者同时成立。
微学习教学设计,让内容更易吸收
知识点数量自动控制
AGL 按微学习的教学法拆分内容,依据课程时长自动限定知识点数量,并形成完整的知识地图。以往的在线课程篇幅长、信息密集,把长视频切成短视频仍然需要大量制作成本。AGL 无需视频制作即可生成互动式的学习旅程。
掌握度追踪,定位能力长短板
知识点级掌握度量化
AGL 将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。传统测评只能给出考试分数,衡量培训效果的指标长期停留在完课率。AGL 让每个知识点的掌握情况直接可查。