服务 / 01 · 英语练习系统
更多英语练习。
更自信的学生。
人工智能支持的练习实验室为学生提供一个可以开口说、认真听、反复尝试的空间，并与教师现有的教学内容保持一致。
练习实验室包含哪些内容
按学科设计、与学生水平相匹配的口语和角色扮演情景，依据贵校的评分量规提供形成性反馈，并在降低支持程度后进行第二次尝试。
您将获得试点设计、情景库、学生工作流程、教师资源和评估计划。
全新 · 免费
贵校是否已为越南第54号通知做好准备？进行五分钟自我评估
更好的学习。
教育，遇见更多可能
更好的学习。
更智能的系统。
以人为本。
让人工智能真正为贵校所用。我们设计学习体验、培训您的团队并构建实用系统——让技术易于理解，成效可以衡量。
围绕您的团队设计，围绕您的目标构建。
WorldWise Learning
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以审慎的方式将人工智能引入教育
- 学习优先
- 由人掌控
- 进展可衡量
WorldWise Learning 体验
动态了解 WorldWise。
如果您有三分钟，请从这里开始。
了解结构化练习、负责任的人工智能、教师监督、证据和院校层面的可见性，如何在同一学习环境中相互衔接。
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我们能帮您做什么
更多英语练习。
服务 / 02 · 教师培训
让您的团队
自信地运用人工智能。
工作坊和辅导以贵校教师自己的任务和材料为基础，将不确定转化为日常技能。
六级培养路径涵盖哪些内容
负责任的人工智能基础、提示与内容工作流程、与评分量规挂钩的评估、学科专属应用、自动化与智能体系统，最后是培训培训师。以60–90分钟的微型工作坊形式开展，围绕教师的真实工作任务进行。
您将获得针对不同角色的学习路径、可直接使用的模板，以及每个级别的证据成果。
服务 / 03 · 人工智能系统工程
更少重复劳动。
更多精力投入要事。
通过量身打造的人工智能系统工程、数据集成与自动化，连接您的各类工具，简化日常工作。
我们设计和构建什么
围绕单一工作流程构建的应用。基于检索的知识助手依据经批准的课程、政策和评分量规作答，并显示可追溯的来源。在彼此不互通的系统之间实现数据集成。智能体系统在任何重要环节都设有人工审核。
将重复性、基于规则且可审核的工作交给自动化。重要的学术判断始终由人主导。
您将获得书面记录的工作流程、可运行的原型、测试标准和交接计划。
服务 / 04 · 人工智能战略
清晰的人工智能规划。
负责任的前进之路。
确定人工智能适用的场景，设定教职人员切实可用的边界，并在更大范围推广之前确认其是否有效。
我们帮您明确什么
按学习需求和可行性对用例进行排序。按具体任务界定“允许、有限使用与禁止”规则。数据最小化、保留期限、基于角色的访问控制和审计追踪，每一个重要工作流程都有指定负责人，路线图最终落脚于扩展、调整或停止。
您将获得按优先级排序的路线图、治理检查清单、职责分工图和评估框架。
精选 · 越南教育和培训部第54/2026/TT-BGDĐT号通知
贵校是否已为越南第54号通知做好准备？
越南的本科培养方案现须包含数字能力、人工智能和外语方面的学习成果，所有在办培养方案须在2029年6月30日前完成审查。请先完成免费的五分钟自我评估，再将准备度工具包带到下一次院系会议上。
我们共同构建的成果归您所有。每项合作结束时，贵校都会获得可自行保留、无需我们也能继续运行的成果：书面记录的用例与工作流程、情景与模板库、附基线证据的衡量评分量规、培训材料、治理检查清单，以及架构建议。
不确定哪项服务适合？告诉我们您面临的挑战。
一份简短表单，约需三分钟。WorldWise Learning 会亲自阅读每一份咨询，通常在两个工作日内回复，并提供切实可行的下一步建议。查看这七个问题。表单仅提供英文版。
能力层级
以教学法为根基，
院校系统构建其上。
大多数人工智能项目从上层起步，却在底层失败。我们的工作从底层开始，与教师共同围绕一个问题进行设计，并且只在有证据支持的地方逐层向上构建。
- 院校规模化治理 · 分析 · 运营模式 · 推广应用
- 应用与自动化仪表板 · 工作流程 · API · 快速原型
- 人工智能系统LLM · 智能体 · 检索 · 评估 · 防护机制
- 教师发展培训 · 示范 · 辅导 · 实施
- 课程与评估学习成果 · 评分量规 · 评分校准 · 进阶路径
- 教学法语言学习 · 探究 · 反馈 · 差异化教学
第01–05层：已有实践经验 第06层：与大学共同提出
实践中的系统
一个生产系统，
公开展示其构建与运行。
这是 Nathaniel Jay Adams 为自己的教学亲自设计、构建并运营的系统。它不是大学部署，也不作为大学部署对外提供——而是上文所述数据架构、集成规范与运营标准的一个实际运行示例。
-
问题
同时在多个项目中授课，每周都会产生同样的负担：记录分散在各类文档中，进度靠手工追踪，也没有任何地方能完整查看一个学期的证据。
-
系统架构
一个服务端渲染的应用，托管在云平台上，底层为关系型数据库，从源代码管理持续部署，且只有通过身份验证才能访问。架构本身即与供应商无关：真正的资产是数据模型，而不是服务提供商。
- 应用
- Next.js 16 · React · TypeScript
- 数据
- PostgreSQL（通过 Prisma）· 经 Zod 校验的边界
- 运行时依赖
- 12个，刻意精简
- 访问方式
- 需身份验证；无公开访问入口
-
构建了什么
一个由十张数据表构成的领域模型，覆盖整个教学运营而非单一功能，并在其上设有用于每周规划的指挥中心。
- 学生 · 教师 · 课次 · 资料
- 评估 · 付款
- 源文档 · 审核队列
- 集成健康状态 · 定时运行历史
-
数据集成与人工智能准备度
两项定时任务每天运行：日历事件被核对整合为课次记录，教学记录被镜像同步到 Notion。另有一个独立的本地源文件流程，按内容哈希追踪文件，因此文件的变更、重复和消失都能被检测出来，而不是凭推测判断。
该系统不调用语言模型，这是有意为之。源文档追踪和人工审核队列，恰恰是基于检索的助手所需要的依据与监督基础。数据规范先行；只有在证据支持时，才会在之后加入模型。
-
实际运行
它按计划在无人值守的情况下运行，是实际投入使用的基础设施，而非演示。调度器只保证小时级精度，也不会重试失败的调用，因此设计同时接受这两点：两项任务的启动时间窗口相隔一小时（并非以完成为前提的依赖关系），每次运行都会被持久记录，错过的运行会被明确呈现，而不是想当然地视为已完成。定时请求均经过身份验证，一旦缺少密钥即以“失败即关闭”的方式拒绝执行。凭据过期、主机权限和第三方 API 变更引发的故障，均已在生产环境中诊断并修复——这正是原型中永远不会出现的部分。
-
证据
图示均由系统自身的数据结构和调度配置生成。
实践中的架构
其中不含任何学生、教职人员或院校数据。01 / 架构 两个层面，
一个系统。教学是实际发生的过程，
运营层面保存证据。教学核心学生学习者教师教育工作者课次学习体验评估学习进展资料教学资源付款学费账单运营层面SourceDocument 源文件ReviewItem 审核队列IntegrationHealth 连接器健康状态CronRun 运行历史查看架构证据
六个教学模型，四个运营模型。课次（Lesson）隶属于一名学生（Student）和一名教师（Instructor）；资料（Material）为可选项。评估（Assessment）隶属于学生，并可关联课次。付款（Payment）隶属于学生，而非课次。
ReviewItem 可关联 SourceDocument。IntegrationHealth 和 CronRun 是相互独立的数据表。两个层面是概念上的分组，而非数据库关系。
02 / 自动化 两项每日任务，
刻意安排的先后顺序。先导入日历，
再将教学记录镜像同步出去。11:00 UTC日历 → 课次- 日历
- 核对整合
- 课次
间隔1小时12:00 UTC教学记录 → Notion- 数据库
- 同步
- Notion
每次经授权的任务调用
都会创建一条 CronRun 记录。查看调度证据
0 11 * * *→/api/cron/daily-sync0 12 * * *→/api/cron/notion-sync两项任务的启动时间窗口相隔一小时；完成顺序并不固定。中午的任务会将学生、教师、课次、付款和评估记录镜像同步到 Notion。
源文件哈希与审核是一个独立的本地流程，不属于中午运行的云端任务。请求必须携带 cron 密钥；未经授权的请求会在创建运行记录之前被拒绝。
03 / 可观测性 任何故障
都不会悄无声息。查看运行了什么、哪些成功，
以及哪些需要处理。- 运行任务开始
- 已记录历史已保存
- 健康状态已更新连接器状态
- 故障已显现需处理事项清晰可见
运行历史任务 · 时间 · 结果 · 错误CronRun连接器健康状态健康状态 · 最近同步 · 最近错误连接器可以访问，并不能证明定时任务已成功运行。两种信号都很重要。
查看可观测性证据
CronRun
job · startedAt · finishedAt · ok · error · triggerIntegrationHealth
healthy · lastSyncAt · lastError状态为推导得出，而非存储的健康字段：ok、failed、missed、blocked、none。“missed”表示最近一次成功运行已过时，并非实测计数。连接器健康状态由 Notion 集成单独持久化保存，与运行是否完成相互独立。
此处展示的是记录机制的设计，并非实时监控，也不保证能防范所有基础设施故障。图中未展示任何示例记录或虚构指标。
架构图源自系统源代码与配置，不含实时记录。理解系统，查验证据。
-
可迁移性
这一模式可原样迁移到院校工作中：明确定义的数据模型、定时运行的核对整合流程、在人工审核下有据可依的辅助，以及经得起真实故障考验的可观测性。对大学而言，变化的是治理、规模以及审核环节所处的位置——而不是架构本身。
负责人
Nathaniel Jay Adams
WorldWise Learning 创始人兼人工智能系统架构师Jurassic English™ 联合创始人
点击姓名，了解两条职业路径
一位跨学科的学者、技术专家、人工智能系统架构师和教育战略家，工作领域涵盖人工智能、大语言模型（LLM）、智能体系统、教育技术、课程架构和数字学习基础设施。
他的工作融合学术实践、软件与人工智能系统设计、课件工程和战略创新，致力于设计人工智能赋能的教育系统，将教学法、数据、智能自动化与人的决策连接为切实可用的学习环境。
- 人工智能系统工程
- 课程与课件架构
- 研究与开发
- 大学与企业合作
两个品牌，一家机构
WorldWise Learning面向院校的工作：咨询、人工智能系统、教育技术、合作伙伴关系与组织解决方案。
Jurassic English™面向学生的学院，也是支撑这项工作的教学实践所在之处。
- 主要工作地
- 美国 1995–2011
- 荷兰 2001–2008
- 中国 2010–2026
- 越南 河内 · 胡志明市 · 2026年至今
路径 01
信息技术职业生涯
三十年的技术生涯，从企业系统、数字化转型到应用人工智能，足迹遍及美国、荷兰、中国和越南。
IBMOracleSymantec此前的企业工作经历包括在 IBM、Oracle 和 Symantec 任职。以上仅列为过往雇主，并不意味着任何背书或当前的合作关系。
从企业计算到智能体系统
企业计算1995–2000 · 美国
从事编程、技术支持和网络团队管理工作，其中包括为 IBM Global Services 承接的合同工作，之后转向系统分析与售前支持。
网络与分布式系统2001–2008 · 荷兰
在纽维根、阿姆斯特丹和鹿特丹，为跨国机构负责 IT 支持团队管理、服务交付和网络管理。
应用系统2008–2011 · 美国 · 中国
往返于盐湖城和上海之间，担任首席系统分析及高级技术工程职务，其中包括在 Symantec 的工作。
云架构2011–2017 · 中国
在深圳担任 IBM 和 Oracle 的企业产品相关职位，随后开展关于云端解决方案在英语教育中应用的研究生研究。
数字化转型
服务管理与交付实践，持有 ITIL Foundation 和 PRINCE2 Foundation 认证：这套方法关乎改变组织的工作方式，而不仅仅是改变其运行的系统。
人工智能
在华威大学 iPGCE 项目中研究人工智能增强的语言习得，将语言教学法与人工智能工具相结合。
智能体系统
设计并上线带有人工审核的 LLM 与智能体工作流程：Jurassic AI Speaking 以学习者本人的原话为依据，为 IELTS 式口语表现评分。
WorldWise Learning
将企业系统思维应用于教与学：务实的人工智能，以基线衡量成效，由人做出决策。
能力
- 企业系统
- 网络与分布式系统
- 软件与应用开发
- 云架构
- 系统集成
- 技术战略
- 数字化转型
- 自动化
- 应用人工智能
- LLM 系统
- 智能体系统
- 检索与知识系统
- 人在回路的人工智能架构
路径 02
教育职业生涯
国际教育、学术领导、课程架构与人工智能赋能的学习系统。
职业历程
2018–2022 · 国际学校及语言培训中心，中国ESL 教师
- 对标 CEFR 的教材与 IELTS 备考课程
- 交际式口语课程与数字化学习活动
- 小学、中学及成人学习者
2022–2023 · Walton Foreign Language School, ChinaESL 首席教师兼课程协调员
- 统筹服务300余名学生的 ESL 项目
- 通过交际教学法（CLT）和任务型教学法（TBLT），口语考试成绩提升20%
- 对标 CEFR 的数字化项目，覆盖500名学生：词汇保持率提升40%
2023–2024 · Walton Foreign Language School, International High School, China外籍主任——ESL 项目
- 带领由12名教师组成、服务400余名学生的团队；教师留任率90%
- 重新设计课程与评估：剑桥考试成绩提升25%
- 剑桥经济学科通过率100%
2025–2026 · Wuhan Haidian Foreign Language Shiyan School, China高级英语与科技教师
- AP 计算机科学 A（Java）、计算机科学基础与应用人工智能
- 为60余名学生提供高级 IELTS 课程：成绩提升1.0–1.5分
- 在整个 ESL 项目中应用对标 CEFR 的数字工具
2026年至今 · 独立执业 · 越南河内人工智能与英语教育顾问 / 专业培训师
- 人工智能支持的英语学习与 IELTS 口语提升
- 培训各行业专业人士在本行业中运用生成式人工智能
- 将学习延伸到课堂之外的人工智能练习系统
现任 · 越南河内 · 胡志明市Jurassic English™ 联合创始人
- 打造了 Jurassic English™ 以文学为基础的学术英语与推理能力培养路径
- 推出 Jurassic AI Speaking：由人工智能评分的 IELTS 式口语练习
- 为胡志明市和河内的科技团队提供商务与技术英语培训
在 Jurassic English™ 打造的服务
联合创始人 · jurassicenglish.com · 以下服务已在 jurassicenglish.com 上线，均由同一机构设计和构建。
- Student Academy以文学为基础的五级学术英语与推理能力培养路径，覆盖 Pre-A1 至 C1。
- School Framework面向学校和培训中心、以文学为基础的英语课程，并以学习档案作为证据。
- Digital Reasoning Engine帮助学生提出论点、组织论据并构建论证。
- Jurassic AI Speaking由人工智能评分的 IELTS 式口语模拟测试；每个分数都引用学习者本人的原话作为依据。仅为练习反馈，并非官方成绩。
- Young Learners Speaking面向9–18岁学员、对标 IELTS 的口语辅导。
- Curriculum Coherence Audit Sprint为期十个工作日的课程审查，并提供实施路线图。
- Pilot Programme为期六至八周、设有决策关口的院校评估。
- Business & Technical English面向胡志明市和河内的科技及出口业务团队，以 CEFR/IELTS 成绩提升衡量成效。
学术基础
- 信息技术管理理学硕士（M.S.）西部州长大学（Western Governors University）2017年获授 · 研究生阶段研究：云端解决方案在 ESL 教育中的应用
- 国际研究生教育证书（iPGCE）华威大学即将完成 · 预计2026年 · 研究方向：人工智能增强的语言习得与对标 CEFR 的教学
- 高级 TEFL 证书International TESOL Academy120学时
- 专业认证ITIL Foundation · PRINCE2 Foundation · Google Certified Educator（1级和2级）· Microsoft Innovative Educator
教育专长
教学法+技术+证据+人的决策
学术英语与 IELTS
在对标剑桥和 CEFR 的课程体系中开展高级 IELTS 备考与学术英语教学。
课程架构
编写并修订 ESL 及学科课程，使目标、课堂教学与评估相互一致。
教师发展
开展工作坊、辅导和人工智能工作流程培训；领导一个由12名教师组成的部门，教师留任率达90%。
评估与证据
运用多样化的评估工具追踪学生进展，并以基线衡量新方法的成效。
计算机科学与人工智能教育
AP 计算机科学 A（Java）、计算机科学基础与应用人工智能教学，并融入数十年的工程实践经验。
院校学习系统
设计围绕教学的各类系统：平台、数据、工作流程与治理。
两段职业生涯，一种系统理念。
- 企业技术
- 人工智能系统架构
WorldWise Learning一体化教育系统
- 国际教育
- 课程与学术实践
WorldWise Learning 将企业技术架构与国际学术实践相结合，设计这样的教育系统：教学法、数据、智能自动化与人的专业判断在其中作为一个互联的整体协同运作。
合作方式
从聚焦起步，
做出真正有用的成果。
一次试点为期8至12周：一个学生群体、一个学期、由教师主导，并有书面记录的基线。在获得证据之前，不进行全校范围的推广。
- 01 / 了解 · 第1–2周
找到真正的需求。
倾听您团队的意见，观察课堂，并就“有用的结果”是什么达成共识。
您将获得：需求简报、基线和成功标准。 - 02 / 设计 · 第2–4周
让计划落到实处。
梳理学习体验，建立情景库，商定职责分工与保障措施。
您将获得：试点计划和可运行的环境。 - 03 / 付诸实践 · 第4–9周
构建。培训。完善。
先在小范围群体中引入解决方案，并通过每周复盘循环为您的团队提供支持。
您将获得：可运行的试点和练习证据。 - 04 / 评估 · 第9–12周
让证据指引方向。
对照基线，审视学习成效、教职人员工作量和系统质量。
您将获得：评估结果，以及“扩展 / 调整 / 停止”建议简报。
五种合作方式，可按顺序组合推进
- 试点顾问与设计师——负责试点、基线与衡量框架。
- 培训与实施——试点与教师辅导循环同步推进。
- 原型系统构建——界面、仪表板及配套工作流程。
- 长期系统顾问——持续负责架构、治理与路线图。
- 培训培训师——建立内部能力，由院校自主掌握。
证据框架
四项衡量指标，
学生学习居首。
在可行的情况下：采用匹配的对照群体、统一的任务、盲评校准，以及书面记录的基线。满意度固然有用，但它并不能衡量学习成效。
学生学习
- 前测 / 后测可比任务
- 迁移到陌生情境
学生是否有可证实的进步？
学生行为
- 练习频率与完成情况
- 自主练习
练习量是否确实增加？
对教师的影响
- 工作量与可持续性
- 运用人工智能工作流程的信心
这对教师而言是否可持续？
系统质量
- 输出准确率与故障率
- 安全与诚信事件
系统是否足够可靠、值得信赖？
学术诚信
实用的“允许、有限使用
与禁止”框架。
规则按具体任务逐项界定，而不是用一句笼统的声明概括。这是起始模板；最终版本由贵校学术委员会决定。
允许
- 头脑风暴
- 语言练习
- 形成性小测验
- 在课程政策允许的情况下起草反馈
有限使用 · 须披露
- 编辑润色
- 翻译
- 研究综述
- 代码辅助
在要求独立完成的任务中禁止
- 将人工智能生成的内容当作自己的成果提交
- 捏造来源
- 规避考试规则
更多说明
好问题，
坦率作答。
我们需要事先了解人工智能吗？
不需要。我们从您的目标出发，用通俗易懂的语言说明各种选择。技术方案将根据您的需求、教职人员的准备程度和现有系统来确定。
可以只从一项服务开始吗？
可以。您可以从一个培训项目、一个工作流程或一个聚焦的练习试点开始。在明确有益时，再将多项服务组合推进。
如何判断这项工作是否有帮助？
我们在试点开始前共同商定基线和成功标准：学生表现、练习完成情况、教师工作量以及系统输出的准确性。
一项合作的费用是多少？
费用取决于工作范围、参与人员和技术要求。我们会先通过一次需求沟通明确工作内容，确保在任何工作开始之前，就交付成果、时间安排和费用达成一致。第54号通知准备度服务的价格已公开：准备度工具包为每所院校2,500,000 越南盾（₫），准备度评审起价为60,000,000 越南盾（查看第54号通知准备度服务）。
学生信息如何处理？
数据要求与贵校共同商定：只收集必要的数据，限制访问权限，设定保留期限，并让重要决策始终接受人工审核。
想了解完整全貌？用不到三分钟体验 WorldWise Learning。体验 WorldWise
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您希望让什么
成为可能？
请告诉我们您希望实现的目标、当前的挑战所在，以及您可能需要哪类支持。WorldWise Learning 将审阅您的咨询，并在两个工作日内回复。
- 您目前最想解决的问题是什么？
- 目前有哪些人参与，以何种方式参与？
- 您目前如何衡量改进成效？
- 哪个群体最适合作为首个试点？
- 取得什么样的结果，才能算是一个学期的成功？