內部講師訓練再進化，AI陪練工具創造刻意練習情境，數據化追蹤成長【AI陪練工具實務應用】

文 | 太毅國際 AI產品創新實驗室

在企業組織裡，能夠把經驗轉化為知識、把知識說清楚教會別人的內部講師，早已是人才發展中不可或缺的一環。不少企業早已建立內部講師制度，每年定期舉辦訓練，從講授技巧、簡報設計到成果發表競賽，逐步培育講師種子人才，並讓知識與文化得以在組織內部延續。

組織內最寶貴的資產不僅是知識本身，而是將這些知識有效傳遞的能力。我們在與國內知名租賃企業合作的講師訓練專案中，導入UMU AI陪練工具，進一步為企業原本既有的訓練制度，加入「即時練習」、「即時回饋」、「數據追蹤」的新元素，讓學員練得更多、進步更快，也讓HR在管理上更有依據，開啟企業講師培訓新模式。

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從培訓痛點到學習突破：數據化練習的轉折點

企業培訓制度已健全，但希望內部講師能「練得更到位」

這間租賃公司多年來非常重視知識內化與內部講師制度，每年都固定舉辦講師培訓課程，並在課程後規劃講師成果發表、內部競賽與最終呈現機會。優勝者甚至可以在年終與高階主管報告，並獲得獎金肯定，激勵力強，也使整體講師梯隊穩定成長。

HR主管分享：「我們一直都有系統地推動講師制度，但其實在每年訓練之間，最難掌握的是：他們到底練了多少？進步了什麼？老師只能在第三天實體演練時講評，過程中的狀況就比較依賴學員自己。」而這次，他們與太毅合作的目的之一，就是在原有的制度中，導入UMU AI陪練工具，建立「過程可視化」、「練習可量化」的補強機制。

這正是企業人才培養的共同挑戰：真正的學習大多發生在課堂之外，發生在反覆練習的過程中。然而這個過程往往是最難監測和支持的—如何在課堂之外創造有意義的練習？如何確保實踐過程中有足夠的引導和反饋？

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AI陪練即時回饋：從等待驗收到自主精進

這次講師訓練專案的最大亮點，在於使用 UMU AI陪練功能，搭配實體課程與後續驗收，不改變原有制度流程，卻讓訓練品質升級。UMU AI陪練工具做了什麼？

• 即時數據回饋：學員上傳演練影片後，AI即時回饋語速、語調、關鍵詞、眼神等表現數據與分數
• 進步可視化：練習次數與變化被完整記錄，學員能回顧、重練，也能看見自己的進步曲線
• 教學資源優化：老師能將精力集中在第三天演練講評，不需在練習期間逐一追蹤
• 數據化管理：HR 可掌握數據報表、練習成果、影片紀錄，作為後續選拔與制度化依據

其中最受學員歡迎的，是「不用等到第三天才知道表現怎麼樣」。

「這次最有感的地方，是我錄完影片，馬上就能看到AI評分，知道語速太快、音量太小，還可以重來練更好。以前都要等老師最後講評才知道好不好，這次我覺得自己練習就更有方向。」——企業學員

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500+次練習的背後：數據呈現進步與投入狀況

數據怎麼說？2梯次超過 500 次練習，展現高度投入與明確進步

• 第1梯次（19位學員）練習題目為「課程簡介」，累積練習次數達 228次
• 第2梯次（20位學員）新增題目「個人介紹」，兩項總練習次數達 542次，其中「個人介紹」單一題目就錄製 282次

這些數據背後代表的不僅是練習量的增加，更是學習質量的提升。當練習次數大幅提升，我們實際上是在創造「刻意練習」的環境—這種有目的、有反饋的反覆練習正是形成專業技能的核心關鍵。HR主管更表示：「這些數字過去是完全看不到的，我們也不知道誰是真的有回家練。現在有平台記錄，還有AI幫忙打分數，我們第一次能用資料說話。」

文化的轉變：當學員主動練習成為常態

不只是練習變多了，整體文化也出現轉變。這次的AI陪練導入，沒有推翻制度、沒有加重行政負擔，卻讓整體培訓效益上了一個層次。HR也開始規劃將這樣的方式擴展到其他學習活動中，例如：產品簡報、新人訓練回講、部門分享等。

這樣的變化反映了自我導向學習的典範轉移—當工具賦能學習者，減少對外部督導的依賴，學習動機從外部驅動轉為內部驅動，不僅提高了效率，更建立了持續學習的組織文化基礎。學習從「被要求的任務」悄然變成「自發的追求」。

「以前講師練習常常拖到最後才開始，這次我們明顯看到大家在課後第一週就主動錄了好幾次影片。連主管都說：這批學員的表現，比去年更有準備感！」——企業HR主管

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AI+教練：打好基本功，也培養真正的教學能力

講師觀點：AI是放大練習品質的好工具，但「會教」還是要靠人練出來

「AI陪練很像是貼身教練，讓每次練習都有方向、有回饋。對講師來說，這是打基本功最快的方式。」——陳志勇老師

老師同步提醒：「內部講師要做到能影響人、能把組織經驗說成故事，這不只是說得順，更是能夠設計學習節奏、掌握現場感受。這還是需要靠真實演練與教練引導來補足。」

AI工具是強大的助手，但不是替代者。在講師發展的旅程中，AI能夠幫助解決技術層面的問題，如語速、音量、停頓、關鍵詞使用等基本功。但講師的核心價值在於連結、共鳴和引導的能力，這種人文智慧仍需要人與人之間的互動來培養。最佳模式是人機協作：AI處理可量化的指標，人類教練聚焦於更深層的教學應用。

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建立可持續的學習生態系統：從個案到模式

善用工具助力訓練成效轉化

我們相信，講師制度的推動不該仰賴個人熱情或靈感閃現，而是應該建立一套可複製、可視化、可追蹤的訓練流程。這次專案中我們學到：

• 工具賦能制度：不需大改制度，只要用對工具，就能放大成效
• 透明練習循環：把練習變得「即時」、「可見」、「可記錄」，學員自然更願意投入
• 專業分工最佳化：老師聚焦在高價值回饋，HR也更容易管理與提升成效

在這次的專案中沒有創造全新的系統，而是識別出現有系統中的關鍵限制—回饋延遲和練習不足—並透過技術工具精準解決。這種「微創新」往往比徹底的改革更容易落地，也更可能帶來持久的變化。

成果導向的講師培訓：看得見的成長更有意義

真正有效的內部講師培訓，不只是請了名師、辦了一場課，而是要讓學員有系統地練習、有工具可追蹤、有指標看見成果。這次與企業攜手推動AI陪練導入，我們看見一個清晰的方向：制度可以更穩，文化可以更深，而學習，可以更持久。

在這次AI陪練結合培訓的案例呈現企業培訓的未來方向：數據化、個別化、持續化。未來的培訓不再是單一課程，而是融入日常工作流程的持續性活動；不再是標準化的內容，而是根據個人表現提供精準指導；不只是主觀的評估，而是以數據為基礎的成長記錄。若您也在思考如何讓企業內訓更有效、講師制度更落地，歡迎與我們聯繫，一起打造下一個學習成效升級的實戰案例。