Wearelearning
Wearelearning 是一款由人工智慧驅動的新一代課程製作工具，用於創建沉浸式 3D 動畫影片和互動式模擬。它專為學習與發展（L&D）團隊和學習設計師設計，可在數分鐘內將腳本轉化為引人入勝的、基於場景的培訓體驗，無需任何動畫技能。它支援多種語言、LMS 整合和多種分享選項。
Wearelearning 是一款由人工智慧驅動的新一代課程製作工具，用於創建沉浸式 3D 動畫影片和互動式模擬。它專為學習與發展（L&D）團隊和學習設計師設計，可在數分鐘內將腳本轉化為引人入勝的、基於場景的培訓體驗，無需任何動畫技能。它支援多種語言、LMS 整合和多種分享選項。
關於 課程創作
AI課程創作工具是利用人工智能來自動化和加速教育內容創建的應用程式。這類工具運用生成式AI和自然語言處理技術，將文件、影片或簡單提示等原始資訊轉化為包含模組、課程和評估的結構化課程。它們使教育工作者、培訓師和創作者能夠以顯著減少的人工投入，建構全面的學習體驗。這使得用戶能更專注於優化內容品質和提升學習者參與度，而非繁瑣的結構設計工作。
核心功能
- 自動內容結構化：即時將原始文本或影片腳本組織成邏輯清晰的模組、課程和主題。
- 測驗與評估生成：根據課程材料自動創建相關問題，包括選擇題、是非題和填充題。
- 互動元素創建：生成抽認卡、摘要和簡單的模擬等引人入勝的元素以增強學習效果。
- 內容再利用：將單一來源的材料（如網路研討會）轉換為多種格式，如數位學習課程、部落格文章和社群媒體片段。
適用場景
這些工具廣泛應用於企業學習與發展（L&D）領域，用於創建員工入職、合規和技能提升培訓。對於需要快速開發和擴展其數位課程的教育機構和線上課程創作者而言，它們也極具價值。沒有教學設計經驗的領域專家可以使用它們，將自身知識轉化為結構化、外觀專業的課程。
選擇要點
在選擇AI課程創作工具時，應考慮其接受的輸入格式類型（如PDF、URL、影片）。評估其評估生成功能的多樣性與品質。檢查與學習管理系統（LMS）的整合選項，以實現無縫部署。最後，評估可用的客製化程度，確保最終課程符合您的品牌和教學目標。
課程創作應用場景
快速開發企業合規培訓課程
一位學習與發展（L&D）經理需要根據一份長達80頁的密集法律文件，為500名員工創建年度數據隱私合規課程。他們將PDF文件上傳到AI課程創作工具中。AI自動識別出關鍵的合規主題，將其建構成五個獨立的模組，為每個模組生成10個問題的小測驗以測試理解程度，並為課程介紹創建了簡潔的摘要。這個過程將初始開發時間從四週縮短到不足三天，使經理能專注於添加公司特定的案例和品牌元素。
將專家網路研討會轉化為可擴展的課程
一位數位行銷領域的專家舉辦了一場廣受歡迎的90分鐘網路研討會。為了觸及更廣泛的受眾，她希望將其製作成一門自學式線上課程。她將影片錄影上傳到AI創作工具。平台轉錄了音訊，根據主題變化將內容劃分為邏輯清晰的課程，並為每節課生成了關鍵學習目標。它還為研討會中提到的關鍵術語創建了互動式抽認卡。然後，專家可以輕鬆編輯生成的內容並添加補充材料，用遠少於從零開始建構的時間，就推出了一個完整的課程。
個人化銷售賦能培訓
一位銷售經理需要為不同的銷售團隊（例如，企業客戶團隊與中小企業客戶團隊）創建客製化的培訓模組。她沒有分別建構課程，而是使用AI創作工具，並輸入提示，如「根據我們的銷售手冊，創建一個關於『克服價格異議』的3模組課程，並提供針對中小企業客戶的具體案例。」 AI生成了一個基礎課程。然後她輸入第二個提示，「現在將此課程調整為面向企業客戶，重點關注多方決策者審批和長銷售週期。」 該工具重寫了案例和研究，實現了培訓內容的快速個人化，而無需重複勞動。
為行動裝置生成微學習內容
一家零售公司希望透過行動裝置為其門市員工提供隨時隨地的培訓。培訓經理將一份冗長的產品知識文件輸入到AI課程創作工具中。該工具被指示創建一系列「微學習」模組，每個模組不超過5分鐘。AI將文件分解成小塊課程，為產品演示創建簡短的影片腳本，並為每個微課程生成快速的「知識檢查」測驗。這使得員工可以在銷售現場的空閒時間直接完成培訓，提高了知識的保留率和可及性。
創建互動式軟體模擬培訓
一個IT部門正在推廣新的CRM軟體，需要對全公司進行培訓。他們沒有使用靜態的影片教學，而是採用了一款AI創作工具。他們向該工具提供了一系列關鍵任務列表（例如，「如何創建新潛在客戶」，「如何記錄客戶通話」）。AI生成了互動式的分步模擬，用戶必須在模擬的軟體介面中點擊正確的按鈕並輸入文本。它還為常見錯誤創建了分支場景，引導用戶回到正確的路徑。這種動手實踐的方法加速了學習過程，並在用戶接觸實際系統前建立了他們的信心。
將培訓內容本地化為多種語言
一個全球性組織需要以10種不同語言部署其新的行為準則培訓。原始課程是用英語創建的。學習與發展團隊使用一款內建翻譯功能的AI創作工具。該工具不僅翻譯文本和配音腳本，還建議使用與文化相關的圖像和案例來替換以美國為中心的那些。它會標記出翻譯中潛在的細微差別，供人工審核員檢查。這種半自動化的流程確保了內容的一致性和文化適宜性，同時將與傳統本地化機構相關的成本和時間減少了70%以上。