《财富》世界500强企业中,有20%选择信赖Smartcat来管理其多语言内容需求。
使用 Smartcat 的学习内容代理扩展您的全球课程内容。该智能体专为创建和翻译学习内容而构建,涵盖培训模块、互动内容、测验、幻灯片演示和内部文档,所有这些均可在同一个用户友好的工作流程中完成。
280+
语言和方言
轻松创建任何语言或方言的课程,以卓越的品质触达并吸引全球受众。
10倍
更多内容
利用人工智能代理将手动流程转变为高效、可扩展的内容解决方案,从而成倍增加您的高质量学习内容产出。
30
生成课程仅需几分钟
只需几分钟即可生成引人入胜的企业级 SCORM 课程内容,非常适合教学设计师和内容创作者。
了解如何利用 Smartcat 经专家训练的 AI 同事,自动化实现 SCORM 和 Storyline 的翻译、更新以及符合合规要求的大规模多语言培训,从而消除市场适应差距。
为了便于设置
易用性
全球企业客户
《财富》500强中的
Smartcat 让 SCORM 翻译 变得快速、准确且完全可扩展——您无需再打开创作工具。Smartcat 目前支持从 Articulate Rise 导出的 SCORM 1.2 和 2004 软件包。计划在未来的更新中提供对 Storyline、自定义模块以及其他非 Rise SCORM 格式的支持。
1
打开 Smartcat 的 AI 智能体库
登录 Smartcat 并从主页启动 课程翻译智能体。
2
选择目标语言并上传您的 SCORM 文件
上传您的 SCORM 软件包,并选择您想要翻译的目标语言。
您可以同时翻译成多种语言,无需额外上传文件或创建单独的项目。
3
选择要翻译的资产
除了文本之外,Smartcat 的课程翻译代理还会自动分析您的 SCORM 文件,并检测其中包含的所有其他媒体资产,例如图像、视频和附件文件(如 PDF)。
您可以立即查看检测到的资产完整列表,并逐一点击以确认哪些内容需要翻译。
仅处理您选定的资产——不会翻译任何不必要的内容。
4
发送以进行翻译
一键开始翻译。
5
预览
使用 Smartcat 编辑器优化您的译文。
邀请内部审校人员,或从 Smartcat 市场引入主题专家。
他们可以利用术语表(包括您自定义的术语表)、翻译记忆库、批注以及其他高级 CAT 功能,以确保准确性和一致性。
6
预览已翻译的课程
当翻译和审阅完成后,请预览您的 SCORM 课程,查看学员将会看到的实际效果。在不同语言之间切换,以确保每个版本都经过润色并保持一致。
7
导出为单个多语言 SCORM 文件
将您的课程导出为一个多语言 SCORM 包,以便上传到您的 LMS。所有语言版本均存储在同一个文件中,以便于管理并简化工作流程。
8
更新您的课程内容与译文
以后需要更新您的课程吗?简单便捷。
您上传的每个 SCORM 文件都会保留在您的工作区中,随时可以重新打开。
在 Smartcat 的 Canvas 编辑器中打开您的课程,以更新文本、替换媒体或添加新的学习组件——例如:
文本块:段落、标题、混合布局、引语、陈述
交互式元素:手风琴折叠菜单、流程图、时间轴等。
知识检测:单选题/多选题、排序题、匹配题、开放式问题
多媒体:图片、视频、文件附件
……以及更多内容。
更新内容后,您可以即时将新增或修改的部分重新翻译为所有所需的语言——无需重建课程或开启新项目。
Smith+Nephew 在不增加员工人数的情况下,加快了向学员提供培训的速度。了解他们是如何做到的。
70%
高度监管领域的工作量削减
4倍
改用 Smartcat 后,Smith+Nephew
15-20
每季度按语言创建的在线学习课程
借助 Smartcat 的学习内容智能体,在统一的工作区内,轻松生成任何语言的互动式、符合品牌调性的课程。
SCORM(可共享内容对象参考模型)文件是一套用于在线学习和在线培训的技术标准和规范,旨在确保数字学习内容的互操作性和可重用性。
SCORM 允许以一种易于在不同学习管理系统 (LMS) 和平台之间共享和使用的方式来创建和打包在线学习内容,从而为在线学习内容开发者提供便利。
SCORM 本身有两个仍然被广泛使用的软件版本:
SCORM 1.2:于2001年发布,SCORM 1.2 以基础的学习者报告为核心,提供单一的状态标识,例如“已完成”、“通过”或“未通过”。
SCORM 2004:该版本于2004年推出,增加了多种课程状态,使培训师能够获得包括完成状态在内的更详细的洞察,从而改进培训项目。SCORM 2004 经历了多次更新,其中 2009 年发布的第 4 版是最新版本。
从课程构思开始,或使用现有资源(SCORM 文件、PDF、简报等)。
将学习目标输入到课程创建代理中
即时生成课程内容(文本、结构、多媒体互动元素)
将您的课程内容翻译成任何语言
与您的团队或来自 Smartcat Marketplace 的专家实时在内部审阅内容
将您课程的所有语言版本导出为一个 SCORM 包,并上传至您的学习管理系统 (LMS)
将您的 SCORM 课程拖拽到 Smartcat 的 AI 平台中。上传内容后,学习内容代理 会将您的课程和交互式在线学习内容翻译成任何目标语言。学习内容代理(Learning Content Agent)允许您在无需原始源文件的情况下翻译 SCORM 内容。
人工智能驱动的自适应学习平台已被证明可以显著提高知识留存率和员工敬业度。[4] 生成式人工智能(GAI)能够基于现有数据自主生成新内容,包括文本、图像、音频或视频。这种能力对于开发多样化且创新的教育和培训材料至关重要。[2]
Smartcat 支持 80 种不同的文件和文档类型,包括:
SCORM/xAPI
MP4, mov(用于视频)
PDF、DOCX、PPTX、XML
XLIFF 文件
用于字幕的 SubRip (.srt) 和 WebVTT (.vtt) 格式
HTML 文件
SCORM 创作工具是使您能够以 SCORM 格式创建和打包在线学习内容的平台。这些在线学习创作工具,例如 Smartcat 的 学习内容代理 (Learning Content Agent),对于创建与任何学习管理系统 (LMS) 兼容的课程至关重要。
Smartcat 的学习内容智能体可即时翻译活动简报、培训文档和单页文档,并支持您通过我们的 80 多种集成连接到您现有的 L&D 工具,例如 Articulate Rise 360、Google 文档、Google 幻灯片等。
SCORM 兼容性确保您的在线学习内容可以在不同的学习管理系统(LMS)平台上无障碍使用,从而更轻松地提供一致的学习体验,无论使用何种系统。
如果没有像 SCORM 这样被广泛采用的行业标准,在线学习课程就需要从零开始重新构建,才能与最终用户的软件基础设施相兼容。SCORM 标准确保课程能够在不同平台和团队之间轻松共享和重复使用。
美国联邦政府仍然强制要求将 SCORM 作为在线学习内容的一项关键要求。例如,美国国立卫生研究院 (NIH) 规定,所有内部或由供应商开发的培训课程必须以 SCORM 1.2 软件包的形式交付,并符合第 508 条无障碍标准。[3]
SCORM 软件包确保培训模块可以在不同的政府学习管理系统 (LMS) 平台上轻松地被重复使用、跟踪和部署,同时确保所有员工都能访问这些模块。通过以这种方式标准化内容,像美国国立卫生研究院(NIH)这样的机构简化了跨部门的培训交付,并为其学习投资提供了面向未来的保障。[3]
为了符合 SCORM 标准,LMS 平台必须确保能够上传、跟踪、测试和监控 SCORM 内容。
根据与 SCORM 的兼容性,LMS 平台可以通过不同的方式进行分类:
符合 SCORM 标准:为 SCORM 内容提供基本功能。
符合 SCORM 标准:支持详细的数据分析和学生进度跟踪。
SCORM 认证:已完全验证,可使用 SCORM 的全部功能。
Smartcat 的学习内容智能体可帮助您转换电子学习材料,只需将内容上传到平台,即可将其转换并翻译成交互式模块,并导出可用于任何学习管理系统(LMS)的 SCORM 文件。
可以将 Microsoft PowerPoint 中的幻灯片转换为 SCORM 格式。Smartcat 的 学习内容代理 在生成可导出为 SCORM 包的新课程时,将提取您 PowerPoint 中的内容。
Zewe, A. (2024年11月22日)。麻省理工学院的研究人员开发出一种训练更可靠人工智能体的高效方法。麻省理工学院新闻。https://news.mit.edu/2024/mit-researchers-develop-efficiency-training-more-reliable-ai-agents-1122
Al Naqbi, H., Bahroun, Z., & Ahmed, V. (2024)。通过生成式人工智能提升工作效率:一项综合文献综述。《可持续性》,16(3),1166。 https://doi.org/10.3390/su16031166
美国国立卫生研究院,人力资源办公室。(2023年2月)。在线培训开发指南 [PDF]。美国卫生与公众服务部。 https://hr.nih.gov/sites/default/files/public/documents/2023-04/Guidance_for_Developing_Online_Training.pdf
Paul, C., Smith, K., Taylor, B., & Underwood, G. (2025).人工智能在企业培训中的未来:机遇与挑战 [预印本]。ResearchGate. https://www.researchgate.net/publication/389649987