《如何用AI助力课程开发》1.0天

《如何用AI助力课程开发》

AI赋能课程开发：

用一套“GPS导航模型”做出高质量课程

主讲：王志涛老师

课程背景：

·在企业内部，很多课程开发者虽然投入大量时间与精力，但依然面临效率低、质量不稳定、课程效果难以转化的问题。本质原因在于缺乏清晰的方法论与结构化思维，往往从“内容出发”而不是从“问题与学习效果出发”，导致课程容易跑偏、难以落地。

·与此同时，AI工具的出现并未自动带来效率提升，很多人仍停留在“用AI写内容”的浅层应用，缺乏系统的人机协同能力。本课程基于“GPS导航模型”，帮助学员建立从问题定义到认知交付的完整路径，让AI真正成为提升效率与质量的“放大器”。

·因此，企业学员学习本课程，不只是掌握工具，更是完成一次能力升级——从“做课的人”转变为“设计学习的人”。通过更贴近业务的问题设计、更具代入感的学习情境以及可操作的成果输出，最终实现课程价值与业务结果的有效连接。

课程收益：

1.掌握一套清晰可复用的课程开发方法论——基于“课程框架GPS导航模型”，学员能够系统理解如何从“问题定义—情境设计—认知交付”完成课程设计，解决以往开发无章法、逻辑混乱的问题。

2.显著提升课程开发效率与质量稳定性——学会用AI参与课程开发全过程，掌握高质量提问、结构化生成与结果校准方法。

3.具备将课程内容转化为“可教、可学、可用”的能力——能够把零散知识转化为模型、步骤与工具，让课程不只是“讲得清”，更是“用得上、带得走”。

4.完成从“内容讲授者”到“学习设计者+AI协作者”的能力升级——能够围绕真实业务问题设计课程，通过情境化、任务化与互动化手段提升学员参与度，使课程更贴近业务、更具转化效果。

课程特色：

1.课程以独创的“GPS导航模型”为核心方法论，将复杂的课程设计与开发过程拆解为“问题定义—情境构建—认知交付”三段式路径，逻辑清晰、结构简洁，帮助学员从源头上解决“做不准、做不稳、做不快”的核心难题。

2.强实践导向与即学即用设计贯穿全程：每个模块均配套真实案例拆解、AI操作演示与现场练习，配合提示词模板、问题树、情境生成器等工具，形成“学—练—用”闭环，让学员课上就能完成关键产出。

3.突出“人机协同”的方法论创新，不仅教会学员用AI，更重塑课程开发思维：从“内容生产者”升级为“学习设计者+AI协作者”，通过可复用的提问结构与流程框架，显著提升开发效率与成果稳定性。

4.高度贴合企业真实场景，课程围绕实际业务问题展开，强调问题牵引、情境驱动与行动转化；通过多样化互动，显著提升学员参与度与认知吸收效果，实现“学完就能设计与开发一门课”。

课程对象：

企业内训师/培训师、企业讲师

课程时长：

1天（6小时/天）

课程大纲（详细版）：1.为什么我做课程开发很努力，但效率低、质量还不稳定？

(1)理解“AI+课程开发”的本质：工具替代+认知升级

①【体验】同一课程任务：有AI vs 无AI的差异

•一个课程模块设计任务的对比演示

•人工设计路径 VS AI辅助导航路径

•AI在课程开发中的三种角色：放大器/参谋/ 协作者

②为什么用了AI，却感觉“帮不上大忙”？

•常见误区：把AI当搜索工具/写作工具

•本质问题：没有“问题定义能力”

•AI效果公式：输出质量=提问质量×结构清晰度

•AI不是替你做，而是放大你“想清楚”的能力

③从“内容生产者”到“学习设计者+AI协作者”

•【案例】纯人工开发 VS AI协同开发

•AI改变的不是结果，而是路径与效率

④应用易学好用的课程开发框架GPS

•详解课程开发框架：GPS导航模型©•好课程本质都是：三段式认知加工链（问题导向•情境驱动•认知交付）

·问题拆解（Goal）

·情境构建（Path）

·结构化表达认知交付（Solution）

(2)如何开始用AI参与课程开发

①从一个模块开始尝试AI协同

•先替换局部，而不是推翻全部

②从“让AI写”转向“与AI共创”

•明确输入>控制过程>校准输出

体验+互动：AI辅助vs传统开发对比

工具：AI提示词基础结构（任务+背景+要求）

案例：课程开发对比示例

2.应用：如何用AI快速锁定课程“核心问题”？（Goal）

(1)为什么课程一开始就“跑偏”？

①问题不清=课程失焦

•常见问题：主题大而空/目标模糊

•没有“关键问题”，就没有学习牵引

②好课程的起点：一个“有张力的问题”

•问题的3个标准：

·有业务关联 ·有认知冲突 ·有解决价值

(2)如何用AI定义课程的“关键问题”？

①【方法】AI辅助问题拆解

•从主题到问题：逐层拆解

•让AI生成多个问题选项并筛选

②【工具】高质量提问模板

•角色+场景+目标+限制

•如何让AI帮你“收敛”与“发散”

③【示例】从一个课程主题生成问题树

•主题→子问题→核心问题

④判断问题质量的3个标准

•是否具体

•是否可学习

•是否可转化为行动

体验+互动：用AI重构一个课程主题

工具：问题拆解提示词模板、问题评估标准

案例：企业课程问题定义示例

3.应用：如何用AI构建“学习情境路径”？（Path）

(1)为什么课程“讲得好”，但学员“代入感弱”？

①缺少情境=缺少理解载体

•知识脱离情境，难以内化

•AI可以成为“情境生成器”

(2)如何用AI生成高质量学习情境？

①【方法】多情境生成策略（N ≥ 1）

•案例情境

•问题情境

•错误情境

•对比情境

②【工具】情境生成提示词结构

•行业+角色+场景+冲突

•让AI生成“可用于教学”的情境

③如何筛选“有效情境”？

•是否真实

•是否典型

•是否能引发思考

(3)如何让情境“推动学习”？

①情境不是故事，而是“认知载体”

•情境必须服务问题

②从“讲案例”到“用案例做学习”

•让学员分析、判断、决策

③AI辅助设计学习活动

•案例分析题

•角色扮演

•情境决策任务

体验+互动：AI生成情境并转化为学习任务

工具：情境生成提示词、情境评估标准

案例：企业真实教学情境示例

4.应用：如何用AI完成“认知交付设计”？（Solution）

(1)为什么课程“内容很多”，但学员“带不走”？

①知识堆砌≠认知交付

•缺结构、缺方法、缺可操作性

②认知交付的本质：让学员“会用”

•不仅是What，更是How

(2)如何用AI生成高质量教学内容？

①【方法】结构化生成（Why-What-How）

•让AI按结构输出，而非自由发挥

②【工具】教学内容生成提示词

•明确输出格式（模型/步骤/工具）

•控制内容粒度（避免过泛/过细）

③如何让AI输出“可教的内容”？

•转化为模型（如三步法、四要素）

•转化为工具（模板、清单）

(3)AI辅助构建课程“工具化输出”

①方法论模型生成

•框架、路径、步骤

②工具与模板生成

•清单、表单、操作指南

③避免AI内容的常见问题

•正确但无用

•完整但不聚焦

•逻辑清晰但缺应用

体验+互动：用AI生成一个理论模型/教学模型

工具：Why-What-How结构、模型生成提示词

案例：课程工具化输出示例

5.综合应用：如何用AI完成一门课程的系统开发？

(1)从“碎片使用AI”到“系统用AI做课程”

①应用课程开发GPS导航模型：课程开发的完整路径

•问题定义（Goal）

•情境设计（Path）

•认知交付（Solution）

②AI在每一环节的作用

•定义方向/梳理与定义问题

•生成路径/优化学习情境

•优化方案/交付物

(2)一门课程的AI开发流程（实操）

①【示例】从0到1设计课程

•确定核心问题 •生成学习路径 •明确教学内容

②课程结构搭建

•模块划分 •逻辑顺序

③关键教学环节设计

•导入 •互动 •总结

(3)如何提升AI辅助课程开发的“稳定性”？

①建立自己的提示词库

②沉淀课程开发模板

③形成“人机协同”的工作流

(4)课程总结与问题 Q&A

•从“做课程”到“设计学习系统”

工具：AI课程开发流程图、提示词库结构

案例：完整课程开发示例