MYLS AI
受到全球学习者与合作伙伴信赖
学习需要练习，而不只是内容
学生的难处不在于找不到信息，而在于把知识变成表现。
学习者已有的
- 课程讲座
- 范例
- AI 生成的答案
但当他们需要……
- 参加求职面试
- 做一场演讲
- 讲清一个观点
- 回答意料之外的问题
- 在压力下沟通
……他们需要的是另一种东西
- 练习
- 反馈
- 反思
- 重复
练习。反馈。反思。再来一次。
AI 不是目的
AI 不是目标，更好的学习成果才是。
AI 让个性化练习变得：
触手可及
每位学习者随时都能练。
可重复
同一个场景，练到熟练为止。
可衡量
每一次尝试的进步都看得见。
标准一致
所有学习者使用同一套评价标准。
MYLS 为每位学习者提供一个练习真实场景的空间：即时获得反馈，看清可以改进的地方，然后再练一次。
“出色的表现，不该取决于谁请得起私人教练。”
传统一对一辅导难以稳定提供
使用 MYLS覆盖每位学习者
MYLS 让高质量练习可以规模化提供。
我们的合作对象
同一个平台，多种合作方式。
更好的职业准备，规模化实现。
大学与学院
用可规模化的面试练习，提升学生的就业准备度和就业结果。
学校与教育机构
把职业准备延伸到课堂之外，而不增加教师负担。
职业与培训项目
提供一致、针对岗位的面试训练，学习进度可衡量。
教育平台
无需从零开发，即可为你的平台加入 AI 视频练习与反馈。
研究机构
借助真实的学习应用，研究 AI 辅助学习与人机交互。
合作模式
选择 MYLS 融入你体系的方式。
机构授权使用
直接为你的学生或学习者开通 MYLS。适合就业指导中心、大学、训练营和辅导机构。
课程融入
把 MYLS 练习嵌入课程。作业可以是模拟面试、演讲、沟通练习或针对岗位的情景模拟。
定制 AI 项目
MYLS 与你的机构一起，围绕你的学习目标打造定制化的练习体验。
API / 技术集成
把 MYLS 的 AI 能力接入你现有的平台。
科研合作
围绕 AI 辅助学习开展联合研究、试点、数据集、评估、论文发表和实验。
教师与教练助手
帮助教师和教练在不牺牲个性化的前提下支持更多学习者。教练可以：
- 自定义练习内容 — 题目、场景、评分标准、能力项和学习目标
- 掌控学习体验 — 决定学习者练什么、如何推进
- 结合人工与 AI 反馈 — AI 即时反馈，教练审阅、补充或个性化调整
- 查看学习进度 — 发现共性难点，以及哪些学习者需要帮助
- 把人的时间用在最关键处 — 减少重复性反馈，投入更高价值的辅导
学习者可以练什么
一个 AI 学习平台，多种练习场景。
模拟面试
练习求职、升学、录取、行为类和针对岗位的面试。
学习者体验
- 1选择面试类型
- 2对着镜头作答
- 3即时获得反馈
- 4再练一次
反馈
- 语言回答内容、结构和切题程度
- 声音语速、流利度和停顿
- 视觉仪态、眼神交流和非语言信号
教师视角
- 设置题库、评分标准和能力项
- 对照 AI 反馈查看录像
- 了解整体准备度和共性短板
适用场景
多模态视频智能
大多数 AI 工具只“听”学习者。MYLS 看到完整的表现。
我们自研的多模态算法会分析学习者说了什么、怎么说，以及在镜头前的整体呈现。
视频练习
学习者对着镜头练习，就像真实场景一样。
多模态 AI
自研算法- 语言内容、结构、切题程度、清晰度
- 声音语速、流利度、停顿、表达
- 视觉台风表现和非语言信号
个性化反馈
具体、有依据、可执行。
1/3只分析声音或文字稿：看不到仪态、眼神交流和非语言信号。
3/3MYLS 视频多模态：语言 + 声音 + 视觉，一起分析。
教师参与其中
人的专业，AI 的规模。持续的练习。
- 1
教师 / 教练
教师设计
- 学习目标
- 题目与场景
- 评分标准与能力项
- 参考内容
- 反馈标准
- 2
MYLS AI
AI 提供个性化练习
- 面试
- 演讲
- 对话
- 评估
- 自适应练习
- 3
学习者
学习者练习
- 练习
- 即时获得 AI 反馈
- 反思
- 再练一次
- 4
AI + 教师
人工 + AI 反馈
- AI 反馈：即时、一致、随时可用
- 教师 / 教练反馈：结合情境、专业、个性化
- 5
教师
教师看到关键信息
进度与表现看板
- 谁需要支持？
- 学习者卡在哪里？
- 接下来该教什么？
- 人工辅导在哪里最有价值？
远不止是一个“AI 模拟面试工具”。
AI 驱动，教师掌控。围绕人来设计，而不是取代人。
教师参与其中
学习目标、内容、评价标准和反馈都由教育者掌控。
天生可定制
教师可以围绕自己的课程，自定义题目、场景、能力项、评分标准、资料和学习活动。
人工 + AI 反馈
学习者即时获得 AI 反馈，教师和教练则可以提供更深入、结合情境的指导。
放大教练，而不是取代教练
AI 承担重复性练习和第一轮反馈，让教育者把时间花在最能发挥专业价值的地方。
为什么选择 MYLS
为学习而设计，不只是与 AI 互动。
练习优先
学生在实践中学习，而不只是让 AI 给出答案。
可执行的反馈
反馈说明发生了什么、为什么重要、下一步改进什么。
基于证据的洞察
建议都对应到学习者表现中可观察的要素。
以人为本的 AI
AI 支持教育者和学习者，而不是取代人的判断。
负责任的 AI 与信任
用于学习的 AI，既要有用，也要值得信任。
隐私与安全
清楚说明学习者数据如何收集、存储和保护。
透明的 AI
学习者清楚知道何时、如何使用了 AI。
人在其中
AI 提供反馈和洞察；重要决定仍由教育者把关。
负责任的评估
评估围绕可观察的证据设计，并用于合适的教育场景。
证据与研究
源于研究，在真实学习环境中检验。
MYLS 位于人工智能、学习科学和人机交互的交汇处。
研究基础来自多所知名大学
卡内基梅隆大学
AI 辅助学习、个性化反馈、智能辅导和学习技术方面的研究。
新加坡国立大学
人机交互、可信 AI，以及人们如何理解 AI 系统、与之互动并据此做决定的研究。
多伦多大学
计算机科学、统计学、机器学习和教育方面的基础研究。