《如何用AI赋能课程开发》1.0天

《如何用AI赋能课程开发》

用AI做课程：一套方法搞定课程设计与开发

主讲：王志涛老师

课程背景

·在很多企业中，课程开发常常依赖个人经验与反复试错，导致投入很大却效率不高、质量也不稳定。本课程直击这一痛点，教授学员掌握“AI+课程开发”底层逻辑，让课程开发从低效劳动走向高效设计。

·同时，随着AI工具的普及，很多人已经开始尝试使用AI，但普遍停留在“写内容、找资料”的浅层应用，难以真正提升课程质量。本课程将带领学员从“使用工具”升级为“与AI协同设计与开发”，掌握课程设计专项提问、结构化思考与过程控制能力，让AI真正成为放大专业能力的得力助手。

·更重要的是，企业越来越需要“能解决实际问题的课程”，而不是“讲得好听但用不上”的内容。本课程通过问题驱动、情境设计与工具化输出，帮助学员打造真正“学得会、用得上”的课程，从而提升培训的业务价值与转化效果。

课程收益

1.掌握AI驱动的课程开发方法论：学员将系统理解“AI+课程开发”的底层逻辑，掌握从“问题定义—情境构建—认知交付”的完整设计路径，能够用一套清晰的方法论替代以往零散、低效的开发方式。

2.显著提升课程开发效率与质量稳定性：通过学会与AI协同工作（而非简单使用工具），提升提问能力与结构化思考能力，大幅缩短课程开发时间，同时让课程质量更加稳定、可控、可复制。

3.具备从0到1设计一门课程的实操能力：学员能够借助具体工具与模板，完成从课程核心问题提炼、学习路径设计到教学内容生成的全过程，实现“能独立做一门课”，而不仅是优化局部内容。

4.实现课程成果“可用、好用、带得走”：通过模型化、工具化输出（如模板、清单、步骤法），让课程内容具备强落地性，学员不仅会讲，更能让学习对象真正学会并应用到实际工作中。

课程特色

1.结构清晰、逻辑严密的原创模型引领：以“课程框架：GPS导航模型©（Goal-Path-Solution）”为核心，将课程开发拆解为“问题定义—情境构建—认知交付”三大关键环节，逻辑清晰、易学易用，帮学员建立一套可复制可迁移的课程方法论。

2.AI协同驱动的课程开发范式：系统重构从内容生产到学习设计的路径，强调“工具替代×认知升级”的双轮驱动，帮助学员从“写课程”跃迁为“设计学习+协同AI”，不仅提升效率，更提升课程质量与稳定性。

3.强实战导向，工具与方法即学即用：课程围绕真实企业课程开发场景展开，提供完整工具模板、情境生成结构及内容生成框架，形成“模型+工具+案例”闭环，学员在课堂上即可完成从局部模块到整门课程的实操演练。

4.高互动、高参与的沉浸式学习体验：通过“AI辅助vs传统开发”的对比体验、情境生成演练、课程共创任务等互动设计，让学员在做中学、在用中会。

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1.为什么课程开发很努力，但效率低、质量不稳定？

(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：缺乏“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不是替代你，而是放大“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导航模型©

•好课程本质：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

•先局部替换，而非整体推翻

②从“让AI写”到“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：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要解决的问题不清=课程失焦

•常见问题：主题空泛/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”

•问题三标准：

·业务关联性 ·认知冲突 ·解决价值

(2)如何用AI定义课程“关键问题”？

①【方法】AI辅助问题拆解

•从主题到问题的逐层拆解

•生成多问题选项并筛选

②【工具】高质量提问模板

•角色+场景+目标+限制

•引导AI实现“发散→收敛”

③【示例】从主题到问题树

•主题→子问题→核心问题

④问题质量的三个判断标准

•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是高效的“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

•生成可用于教学的情境

③情境筛选的三个标准

•真实性 •典型性 •启发性

(3)如何让情境“驱动学习”？

①情境是“认知载体”，而非故事

•必须服务问题

②从“讲案例”到“用案例做学习”

•引导学员分析/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：情境生成→学习任务转化

工具：情境提示词、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）

•按结构输出，而非自由生成

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“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：生成教学模型/理论模型

工具：Why-What-How结构、模型提示词

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“碎片用AI”到“系统用AI”

①应用GPS导航模型：课程开发完整路径

•问题定义（Goal） •情境设计（Path） •认知交付（Solution）

②AI在各环节的作用

•定义方向（问题） •生成路径（情境） •优化交付（内容与工具）

(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开发“稳定性”？

①建立提示词库

②沉淀课程开发模板

③形成人机协同工作流

(4)课程总结与Q&A

•从“做课程”到“设计学习”

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