教学 Agent · 课程学习

从一句「我想学 XX」
到一门能读、能练、能考、能复习的在线课程

课程,不该是「一堆拼凑的资料」

课程学习 Agent 产出的,是一门由 AI 编撰、图文并茂、带随堂练习与章节自测的在线课程—— 给出一个主题即可成课,内容可对话打磨,学完自动安排复习。

传统做法,是找资料、拼课件,然后靠自己啃。
课程学习 Agent,是从一个主题直接「长出一门能读、能练、能考、能复习的在线课程」。

它不是帮你「找一门课来学」,而是帮你把课做出来——给出主题与目标,AI 生成知识图谱与大纲、逐章编撰正文、配图出题;你只管学、练、考,剩下的编撰与复习安排,交给它。

问题

为什么学习总是「学了就忘」?

几乎每个人都自学过,痛点是共通的。

传统自学的现实 后果
资料 东找西找 收藏夹吃灰,越攒越乱,真正看进去的没几份
内容 是别人写的 深浅、侧重未必合你,看了不合适也改不动
结构 常常拍脑袋 章节顺序不成体系,学了后面忘了前面
讲解 一遍就过 卡住没人问,只能自己硬扛
没题 或没解析 不知道到底会不会,学完没有检验
复习 全靠自律 从不复习,几天就等于白学
根因只有一个:学习被当成了「读一份材料」,而不是「一门可以自动生成、可以练习、可以评测、可以复习的课程」。 材料与掌握之间,隔着一整套「结构、练习、反馈、复习」的鸿沟。课程学习 Agent 要搭起的,正是这座桥。
它是什么

一条从主题到掌握知识的自动流水线

它不是「找课学的工具」,是「课程的工厂 + 学习闭环」。

给出主题学科 / 目标 / 编撰深度
→
AI 摸底 · 知识图谱已掌握 / 部分了解 / 不了解
→
生成大纲 · 人工确认可删章 · 影响分析
→
逐章编撰正文 · 插图 · 知识点 · 习题
→
学 · 练 · 考 · 复习板书 · 自测 · 艾宾浩斯 · 导出
输入

一个主题 + 一个学习目标

填写主题、学科(10 选 1)、学习目标与编撰深度即可开课;也可上传参考资料(文档 / PPT / 网页),AI 先分析成摘要,让课程贴着你的材料走。

输出

一门完整的课程

章节正文(Markdown、可带插图)+ 章节知识点 + 随堂练习 + 章节自测 + 知识图谱,成体系地组织在一门课里。

过程可聊

每一章都能对话打磨

每一章正文都能和 AI 对话调整(更简单 / 更详细 / 更多例子 / 更通俗 / 加入插图,或自定义指令);选中任意段落可唤出「AI 板书」当场讲解。

实景

它长什么样

上面是怎么做,下面是做出了什么——都是真实运行界面。

课程学习 Agent 章节阅读器:第1章·机械加工入门与安全生产,Markdown 正文含标题/列表/表格/插图,顶部动作栏含上一章/下一章/本章应知应会/章节自测/随堂练习
章节阅读器 · Markdown 正文 + 顶部动作栏 —— 标题 / 列表 / 表格 / 公式 / Mermaid / 插图;顶部「上一章 / 下一章 / 本章应知应会 / 朗读本章 / 章节自测 / 随堂练习」随学随用
📊
学习仪表盘
顶部动作区 + 5 张统计卡(知识点总数 / 已掌握 / 学习中 / 未开始 / 章节完成度)+ 进度条;
左列章节列表 + 知识图谱;右列「今日复习 / 薄弱 TOP5 / 摸底概况」。
📝
章节自测
题干 / 选项 / 解析;答错后出现「🎨 板书解释」「🔄 再练几题」;
右上角版本切换器(历史版本与分数)。
核心能力

六个关键能力,把一门课「做出来、学到会」

从主题到掌握知识,每一步都有明确机制支撑。

一句话成课:从主题到整门课的 AI 编撰

给出主题、学科、学习目标与编撰深度,AI 一键跑完 「摸底测评 → 知识图谱 → 大纲 → 逐章正文 → 章节知识点 → 习题」 全流程。

进度实时可见、可中止,可断点续写(中途断了从缺章继续,不用从头);上传参考资料时,AI 先分析出摘要再编撰,让课程贴着你的材料走。

知识图谱驱动大纲:先把结构想清楚,再动笔

AI 先产出知识点及其依赖关系(知识图谱),再据此编排章节大纲。

确认大纲前可以删章节,AI 会给出「删这一章会影响哪些后续内容」的影响分析;大纲确认后才逐章编撰——先定骨架,再填血肉。

章节阅读器 + AI 板书:读的时候,随时问

Markdown 阅读器支持标题 / 列表 / 引用 / 表格 / 公式 / Mermaid / 插图;选中 ≥4 个字即浮出「AI 板书」,10 种图型随选随出(讲解 / 概念图 / 流程图 / 对比 / 时间线 / 维恩图 / 树状 / 公式 / 图解 / 图片研读),还能多轮追问。

想调整内容?5 个预设(更简单 / 更详细 / 更多例子 / 更通俗 / 加入插图)+ 自定义指令,一句话改一段;正文还能按需智能配图。

随堂练习 + 章节自测:边学边练,错题联动

每章配随堂练习与章节自测;自测题量按掌握度动态决定。

答错立即出现 「🎨 板书解释」 与 「🔄 再练几题」,不会做还能先看板书;自测支持版本化重考,历史版本与分数随时可查。

掌握度 + 艾宾浩斯复习:该复习的,系统替你记

自评、自测回写、AI 评估三路汇总为知识点掌握度;按艾宾浩斯 8 档间隔表自动排复习。

仪表盘给出「今日复习」与「薄弱 TOP5」,该复习的自动提醒、刚学过的不会重复打扰——让知识越学越牢。

外语课程扩展:听说读写,一体化

外语课程(subject = language)自动切换:CEFR 四维入学测评(词汇 / 语法 / 阅读 / 听力)→ 课文(原文 + 逐段翻译)→ 生词 / 语法 / 阅读 / 练习 → 听力训练 / 口语练习(实时全双工语音、8 种音色、4 种模式)/ 写作批改;正文段落还能 TTS 朗读(带本地缓存,不重复合成)。

差距

一张表看懂差距

同样是想学会一门知识,两种截然不同的路径。

维度 传统自学 / 报课 课程学习 Agent
起点 找资料、买课程 给一个主题
内容 别人写好的,未必合你 AI 按你的目标和深度生成
结构 目录常常拍脑袋 知识图谱驱动的大纲
讲解 一遍就过,卡住没人问 随问随答 + 10 种图型板书
练习 有题没解析、或干脆没题 随堂练习 + 章节自测
反馈 不知道到底会不会 掌握度量化 + 错题联动
复习 全靠自律 艾宾浩斯自动排复习
语言 听说读写分开报班 一体化(含实时口语)
复用性 学完就散 课程可导出、可分发、可复用
价值

它给团队带来什么

对学习者、教师、团队、每个人——实实在在的变化。

对学习者:从「找课来学」到「给个主题就开班」

想学什么,当场成课。

对教师 / 培训:从「备课做课件」到「给份资料即出课」

把时间还给教学设计,而不是排版制作。

对团队 / 企业:从「知识散落各处」到「课程资产可沉淀、可分发、可复用」

一次成课,多人受益。

对每个人:从「学了就忘」到「学—练—考—复」闭环

真正把知识学到手。

一句话:从「读一份材料」到「掌握一门知识」

把「想学」和「学会」之间的距离,压到最短。

AI 生成内容声明:课程内容由 AI 依据提示词生成,仅供个人学习与教学参考;开课前需勾选确认。

技术底座

可信赖的技术底座

编撰引擎 + 图谱大纲 + 掌握度模型 + 多模态 + 实时语音,构成一条稳定的课程生产线。

编撰引擎

Agent 工具循环底座

基于平台的 Agent 工具循环,覆盖摸底 / 图谱 / 大纲 / 正文 / 知识点 / 出题全链路。

知识结构

知识图谱驱动大纲

知识点与依赖关系图谱化,章节大纲据此编排,结构成体系。

学习闭环

掌握度 + 艾宾浩斯

知识点掌握度量化,8 档间隔表驱动复习排程。

多模态

图文 · 图解 · 板书

正文插图、知识点图解、AI 板书(10 种图型)多模态呈现。

实时语音

全双工 WS 中转

口语练习的实时语音经后端中转(模型密钥不出后端),支持 VAD 断句与流式转写。

存储与分发

关系库 + 磁盘 · 课程包

元数据入关系库、大文件落磁盘;支持导入/导出课程包,离线分发。

问法

它换了个问法

传统做法
「这门课,学完了吗?」
课程学习 Agent
「这个知识点,你掌握了吗?」

一个看的是「翻到最后一页没有」,一个看的是知识是否真正长在身上。

当课程本身就是一套会出题、会讲解、会安排复习的在线内容,
「找资料 → 啃材料 → 忘光」的老路被换成了「给个主题 → 学 → 练 → 考 → 复」的新路,
从「想学」到「学会」的距离,被压缩成了一次生成。

让学习,从「读一份材料」走到「掌握一门知识」。

下一代学习该有的样子——
它本身就是一门会出题、会讲解、会安排复习的课程。

面向真实学习场景的智能课程工厂。

让学习,从「读一份材料」走到「掌握一门知识」

基于 meefo Agent 底座,把「找课学」变成「给个主题就开班」—— 从一个主题,到一门能读、能练、能考、能复习的在线课程。欢迎预约演示,或与我们的 Agent 架构师沟通建设方案。

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