从去年开始接触AI，到现在基本上每天各个维度，都在尝试：如何用AI的手段解决工作的各个环节，来解决遇到的各个问题。

比如说，如果团队要培训新人，培训完了以后，需要做一个考试题测试，如果是过去的话，一般是需要通过分析资料，出考题，出标准答案。再做出来试卷，打印出来考试，还需要投入人力去阅卷。随便这个流程走下来都需要耗费至少一周的时间的。

顺便也让ChatGPT来做一个拆解

“传统培训出考题的流程可以分为以下几个主要步骤：

1. 资料分析与整理

• 目标设定：明确培训的核心目标和知识点。
• 资料收集：收集培训相关的资料、教材、讲义等。
• 内容梳理：分析和整理出培训中需要考察的关键知识点和技能。
• 知识点分解：将大块的知识内容分解成具体的考点，为出题做准备。

2. 出考题

• 题型设计：根据培训内容和目标，设计不同的题型（如选择题、填空题、简答题等）。
• 考题编写：根据知识点编写相应的考题，确保覆盖全面。
• 标准答案与评分标准：为每个考题制定标准答案，并设定评分标准，确保考核的公平性和准确性。

3. 试卷制作

• 试卷排版：将所有考题整合成一份完整的试卷，进行排版设计，包括题目顺序、分值分配等。
• 试卷审查：检查试卷内容的准确性和排版的规范性，确保无误。
• 试卷打印：将试卷打印出来，为考试做准备。

4. 组织考试

• 考试安排：确定考试时间、地点，以及考试监考安排。
• 考试通知：向参与考试的新人发送考试通知，告知考试的相关安排和要求。
• 试卷分发：在考试开始时，分发试卷，并对考试过程进行监督。

5. 阅卷与评分

• 人工阅卷：培训结束后，培训团队或指定人员手动阅卷，根据标准答案和评分标准进行评分。
• 成绩记录：将所有考生的成绩记录下来，并进行数据整理和分析。
• 反馈与总结：根据考试结果，提供反馈，帮助新人了解自己的薄弱环节，并进行培训效果评估。

6. 结果分析与反馈

• 数据分析：分析考试数据，评估培训效果，并识别出知识掌握不充分的新人。
• 反馈报告：向新人提供考试反馈，告知他们的表现以及需要改进的地方。
• 调整培训计划：根据考试结果，对后续的培训计划进行调整和优化。

时间与人力投入

整个流程通常需要多人协作，包括资料分析、考题设计、排版打印、监考、阅卷等多个环节，且每个环节都需要一定的时间来完成，通常耗费至少一周的时间。

通过对传统培训出考题流程的分析，可以发现其中涉及多个环节的人工操作和重复性工作。如今，有很多软件工具可以简化和自动化其中的一些步骤，从而节省时间和人力，提高效率。

然而配合AI来完成这项工作：

第一步，通过Kimi问下，有哪些AI可以生成考题，自动阅卷的软件

ChatGPT的回答

第二步，筛选软件

亲测，如果是应用在国内的使用场景，国内的一些AI模型更符合我们的使用习惯。

这么多选项里面，其实我觉得应该每个都能用，但是会直接选择了金数据，因为很久之前用过金数据的表单，我感觉我的简单需求，金数据应该就可以满足了。其他的看起来都太复杂了。第一第二个没有听说过。ChatGPT推荐的，基本没用过

（所以任何一个新需求，如果之前曾经有链接、使用过、见过、合作过的品牌也有相关服务，一定会优先考虑之前合作过的品牌了，再次感受到品牌非常重要）

使用熟悉的软件、熟悉的品牌，能减少学习软件的时间和成本。

第三，使用金数据AI出题

网址：https://5.jinshuju.net

软件架构和使用界面，都非常清晰，不用教学，也能直接清楚的知道如何使用了。

其实任何项目，以及团队内的协助，都能按照合理的一定能够走通的构架，清晰的一目了然只看到所需要的信息，所有团队协作的速度，以及流畅度也能加快。

第四步：出考题

测试一下，出一个亚马逊运营的考题10个题目10分，满分100分

大家有兴趣可以基于自己实际情况去进行测试。

这是通过AI生成的考试题目，大家有兴趣可以去扫码看下，是不是自己理想中的考题状态。

考前阅读，答题试卷，成绩单，都能很快的生成，具体细节，可以再根据要求去进行调整，基本上亲测以上操作可以不到15分钟就能搞定。

如果是完全应用于可实际场景，那么在生成考题的时候，导入自己的知识库，再进行基本调试，生成试卷以后，再安排两个人做一遍进行审核。这一项出出考题检测知识点应用水平的任务就能很快搞定了。

等考生都填写以后，系统可以立刻分析，生成成绩单报表，下载以后进行数据分析，也是非常的方便。

以上是，目前AI基于近期实际应用的时候，通过AI快速实现的场景。再次感叹下，AI的强大，未来的所有工作场景，能够应用到AI的一定都好好使用了。

以后有相关实际工作应用场景的Case，都将及时整理记录下来，这样当未来有同事或者朋友问到的时候，就可以给到这个体系化的记录了