《打造内训师的专属智能副驾驶 - 培训全流程AI赋能工作坊》

《打造内训师的专属智能副驾驶》

基于T-AI-T模型的培训全流程AI赋能工作坊

主讲：陆尧

【课程背景】

在企业培训进入数字化深水区的今天，内训师拥有丰富的业务经验和课程素材，缺往往面临着“有内容，难落地”的困境。大量企业拥有先进的AI工具和海量的培训素材，却难以将这些技术与资源转化为真正高效的课堂执行和可持续的绩效价值，导致培训项目投入产出比低下、学员获得感弱、行为转化率不足等问题频发。内训师在培训的实际执行中所面临的挑战已不再是“难以开发有效课程”，而是：

课程契合偏差，调研不准

精力分配不均，互动不足

效果难以转化，落地不实

传统的培训执行在课前调研耗时耗力，且往往难以深入业务痛点；课中互动依赖讲师单兵作战，难以兼顾所有学员的练习与反馈；课后跟进又可能陷入繁琐流程而出现断层，流于形式，导致培训效果难以充分转化为行为改变。

据行业调研显示，超过 70% 的培训执行未能实现预期目标，其核心原因在于无法有效打通“调研-交互-反馈-转化”的全链条。本次《培训全流程AI赋能工作坊》正是针对这一痛点设计。课程独创 “T-AI-T 执行模型”，通过 AI 工具介入低效节点，释放讲师创造力，构建从需求洞察到绩效助推的闭环。

本次工作坊聚焦于让AI技术以智能副驾驶的角色赋能内训师，立足于主讲人提炼的 T-AI-T全流程执行模型，通过将AI 嵌入培训执行的每一个关键节点：从精准的需求画像（T1）、沉浸式的双元课堂（T2）到智能化的课后强化（T3）三个关键阶段，帮助内培师实现执行流程的智能化迭代，真正提升培训对业务的实际支持效率。

left314325【课程收益】

【课程特色】

务实落地：聚焦内培师在执行中的“脏活累活”，提供 AI 赋能方案

实战导向：清晰的工具链与衔接，提供提示词模板与实战验证

即学即用：带着实际课程来，带着AI 赋能方案走

【课程对象】

企业内训师、HRBP、培训项目负责人等

【课程时间】

1天（6小时/天）

【课程大纲】

角色重塑 – AI 赋能培训执行的底层逻辑

1、内训师的“智能副驾驶”：从单兵作战到人机协作

识别培训执行中的“体力活”与“脑力活”

执行损耗矩阵： 哪些环节正在浪费讲师 80% 的精力？

小组讨论：为什么传统的培训执行流程在 AI 时代必须迭代？

2、T-AI-T 模型的执行支点：效率与效果的平衡

T1：数据驱动的需求对齐 - 从模糊到精准

T2：智能驱动的课堂交互 - 从被动到参与

T3：算法驱动的课后强化 - 从结束到转化

案例解析：企业如何利用 AI 助教实现异地培训的标准化执行

3、核心里程碑：培训学员契合（TTF）

培训学员契合度低所导致的五大问题

小组讨论：把课程当作内训师的产品，当前培训在哪些维度达到了TTF？

T1 阶段：课前赋能 – 智能洞察与学员画像

1. SPA 需求拆解方法论：锁定执行的“靶心”

Situation：利用AI对业务脱敏原始素材进行关键词聚类分析

Problem：辅助识别学员“技能短板”与“态度障碍”的差异

Action：锁定培训后必须发生的关键行为改变

小组演练：利用AI工具，将业务访谈记录转化为《学员挑战画像》

2. 智能对齐：使用AI工具将业务目标自动化翻译为教学目标

企业知识库：如何将业务目标与培训目标进行智能对齐

提示词工程：如何让 AI 给出符合 SMART 原则的教学执行建议

案例演练：在10分钟内完成50份学员能力报告的收集与分析

T2 阶段：课中执行 – 沉浸式交互与实时反馈

AI-Facilitation：打造“双元驱动”的课堂模式

实时助教机制：如何利用AI工具实时处理小组讨论产出的观点并生成总结

教学互动环： 讲师引导 + AI补充 + 全员反馈的执行闭环

小组演练：现场演示如何利用 AI 整理课堂突发提问并给出专业建议

2、AI 模拟教练：拦截“无效演练”

情境配置：编写具备特定业务背景的“AI 模拟对象”指令提示词

低风险练习空间：让每位学员在手机端与AI模拟教练进行1对1的角色扮演联系

小组演练：现场配置一个“刁钻客户”或“严格主管”的 AI 陪练机器人

T3 阶段：课后执行 – 智能跟踪与转化桥梁

1、打破“学习遗忘曲线”- AI工具的持续介入策略知识包切片：利用AI工具快速将 6 小时课程转化为碎片化推送素材

行动计划（IDP）辅助：AI协助学员制定个性化的课后应用计划

案例解析：利用对话机器人实现 21 天课后自动跟进与答疑

执行闭环 - 评估培训转化的智能化方案

数据埋点：如何收集AI陪练过程中的学员表现数据

工作坊实战：针对一门自有课程，设计其《课后 AI 持续跟踪路径图》（导师路径图模板）

课程闭环 – AI自动化迭代方案建议

信息汇总：自动化收集并汇总培训执行全流程信息

数据分析：自动化标记问题环节并给出问题原因分析

迭代建议：自动化针对每次培训执行给出课程迭代方案

课程总结与方案路演

1、最终方案展示：自有课程的 T-AI-T 升级链路

方案自证：该方案在哪些AI介入点上解决或优化了哪项执行问题？

小组互评：针对各组的AI提示词配置进行压力测试与优化建议

导师点评

2、关键知识点回顾

AI工具的局限性与人本教学的不可替代性说明

3、学员问题答疑