被忽略的中间产物
课程体系覆盖完整,学员在真实业务场景中却记不住内容,也难以转化为实战技能。微课制作过程若只是把说明书与条款整段搬进页面,交付出的是完整目录,而不是可教学的内容。
学员在课程中只是接收信息,缺少回答、复述与情景运用的环节,知识没有经过主动加工。客户在现场提出具体问题时答不出的情况依然出现,培训投入难以映射为一线产出。
课程上线后可见的只有完成情况与最终得分,无法判断业绩不足源于知识未掌握还是未能应用。补训缺少明确对象,团队能力缺口在一轮又一轮培训之后依然存在。
量化微课制作过程的产出
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。
对齐业务实践、控制学习负荷、定位能力缺口
课程内容与业务实践对齐,学员在真实场景中可以直接引用所学。培训交付从体系是否完整,回到业务需要的具体情境是否被覆盖。
学员一次面对的信息量处在可处理的范围内,核心内容更容易被理解与记住。课程的整体结构清晰可见,学习推进不依赖额外的自我摸索。
培训管理获得具体抓手,团队在哪些知识点上尚未过关可以逐条反查,补训因此有明确对象。课程上线之后的效果判断不再只有一个完成率可用。
内置行业典型场景,课程贴合实践
可直接选用的行业课程模板
AGL 内置 8 类行业场景的课程模板,覆盖新员工入职、合规与政策更新、安全与风险防控。讲师选定场景后,素材按该场景的教学结构解析。通用大模型依据训练语料生成内容,而 UMU 十余年行业经验沉淀在这些场景中。
微学习拆分,学习负荷可控
按课程时长生成知识地图
AGL 采用微学习教学法把内容拆成小块,依据课程时长自动限定单门课容纳的知识点数量,并把知识点组织成清晰的知识地图。长视频课程需要逐段制作,AGL 直接生成互动式学习旅程,单次信息量始终可控。
掌握度落到知识点,长短板可见
可逐条反查的团队报告
AGL 在知识点级别量化学习掌握度,呈现个人在知识与技能维度上的学习路径,并汇总为团队级学习效果报告。传统测评给出的是一个考试分数,AGL 给出的是每个知识点上的实际掌握情况。