陪练师

陪练师在培训过程中扮演着重要的角色，通过个性化的辅导和实践机会，帮助学员巩固所学知识，提升技能水平，达到培训的目标。陪练师在培训中的主要作用有：

1. 个性化指导：针对每个学员的具体需求和学习进度，提供有针对性的辅导和练习。

2. 识别薄弱点：通过观察和测试，识别学员在知识和技能上的薄弱点，并提供相应的练习和建议。

3. 实践机会：提供实际操作和模拟练习的机会，帮助学员将理论知识应用于实践中。

4. 反馈与调整：及时给予学员反馈，帮助他们调整学习策略和方法，提高学习效果。

5. 动机提升：通过持续的鼓励和支持，提升学员的学习动力和自信心。

而在AIGC时代，AI可以代替人扮演陪练师这一角色，可以给培训带来许多显示的改变和优势：

1. 数据分析：AI可以通过分析学员的数据，识别学员知识薄弱点，可对其进行针对性练习加强。

2. 随时随地学习：AI可以24/7在线，学员可以随时进行练习和学习，不受时间地点的限制。

3. 即时反馈：AI能够即时提供反馈和建议，帮助学员及时纠正错误，提升学习效果。

4. 一致性：AI能够保持一致的教学质量和标准，不会因个人情绪或状态影响教学效果。

5. 降低成本：AI可以大幅降低人力成本，使得培训服务更加经济实惠。

6. 规模化：AI可以同时辅导多个学员，提升培训机构的服务能力和覆盖范围。

通过NextERA以及强大的大模型基座，可以实现AI陪练师的基本职能，模拟实践场景，基于预先定义好的考点生成提问，学员回答后AI会分析学员的回答内容，并结合考点对应的考核点对回答内容进行评分，并提供一定程度上的学习建议。适用于培训行业，同样也适用于企业内训。

陪练师这个应用大致的实现逻辑是：通过工具从题库里随机抽取一道题，然后交由大模型，大模型结合场景、人设出题，学员（用户）根据自己掌握的知识点回答AI（模拟人设）的提问，回答内容事先会通过预处理工具，该工具会将考核点和回答内容交给大模型（这里的大模型由工具触发），让模型对回答做评分（异步），预处理工具完成后再重新交给大模型，大模型会询问学员还有没有内容需要补充，当学员把所有知识点都补充完整后，应用再通过工具查询本次提问学员回答的评分情况，并对学员提供建议。

陪练师这个应用涉及了场景模拟、出题、评分、查分、点评诸多事项，目前只做了OpenAI的GPT-4o模型做验证。

应用：

陪练效果：

只需事先准备考点和考核点，提问的话术交由AI生成，可以降低题库整理的复杂度和时间。例如：