教材設計から習熟度の可視化まで、現場で活きる学習の実現
新製品や制度改定に合わせて教材設計を進めても、内容が業務と離れていると、受講者は現場で知識を活かしにくくなります。UMU AGLは、業務に即した設計と学びの定着、習熟度の把握に一貫して応えます。
教材設計が現場の成果に結びつかない3つの理由
製品マニュアルや規程を章立てに沿って並べただけの教材では、受講者が実際の業務シーンで知識を引き出せません。研修を実施すること自体が目的になってしまいます。
録画動画や資料を一方向に視聴する形式では、再生を終えるだけで修了できます。顧客から具体的な質問を受けた場面で、学んだ知識を使って答えられない社員が残ります。
受講完了率とテストの最終得点だけでは、どの学習ポイントでつまずいているかを特定できません。原因が知識不足か活用不足かを判断できず、対象を絞った追加研修を組めないのです。
現場の成果につながる教材設計へ
UMU AGL(AI Generated Learning)は、あらゆる社内文書を即座にインタラクティブなコースへと変換し、AIを活用した効果的な学習体験を提供します。
研修部門は、教材を業務に合わせる手間と、受講後の成果を示す責任を同時に抱えています。足りないのは、設計の段階で現場の視点をすり合わせる手順と、学習ポイントごとの理解度を確かめる手段の両方と言えます。UMU AGLは、この二つを教材設計の工程に組み込むために生まれました。
業務シーンを1つ選ぶと、AIが顧客役を務めてあなたと1回の会話を行います。終了後、評価フィードバックを確認できます。
業務シーンを1つ選ぶと、AIが顧客役を務めてあなたと1回の会話を行います。終了後、評価フィードバックを確認できます。
成果まで見通せる教材設計
業務から離れた教材内容という課題に対し、要件から学習設計までの各段階で事業部門と認識をそろえられます。現場が納得できる教材に仕上がり、手戻りや修正の工数も抑えられます。
一方向の学習で終わる課題に対し、専門性の高い内容でも受講者の理解度に合わせて段階的に学べます。急な学習曲線が緩やかになり、知識を業務で使える状態まで定着させやすくなります。
完了率だけでは見えなかった習熟度を、学習ポイントごとに確認できるようになります。チームに共通するつまずきを特定し、対象を絞ったフォローアップ研修を設計できます。
関係者と段階ごとに合意できるコース作成の流れ
要件整理から学習設計までの段階的な合意形成
コース作成の流れを、要件の整理から学習設計までの明確な段階に分けています。段階ごとに関係者が内容を確認して合意できるため、講師の視点だけで内容を決めがちな従来の進め方に比べ、業務上の観点を設計の初期から反映できます。
知識のタイプに合わせて教授方略を切り替える仕組み
学習ポイントの種類に応じた指導方法の自動適用
PDFや録画動画と異なり、学習ポイントの種類ごとに指導方法を自動で切り替えます。事実的知識は要点を簡潔に示し、概念的知識は類推で説明して理解を確かめ、技能的知識は場面シミュレーションと実践フィードバックで習得を支えます。
学習ポイントごとに習熟度を可視化する分析レポート
個人とチームの習熟度を学習ポイント単位で可視化
習熟度を学習ポイント単位で数値化し、受講者一人ひとりの知識とスキルの習熟状況を可視化します。チーム全体の学習効果レポートも確認できるため、完了率に頼る従来の評価に比べ、つまずいている学習ポイントを具体的に特定できます。