《AI驱动的人机协同课程开发实战》

AI驱动的人机协同课程开发实战

从“用AI生成内容”到“用AI激发与结构化人的智慧”

主讲：谢迪老师

【课程背景】

传统内训师在课程开发中，普遍陷入“时间、创意、表现、效果”的四重困境，而新兴的AI工具使用不当，又易沦为“内容堆砌机”，无法触及培训核心。本课程直击三大核心角色的真实困境：

组织管理者之痛：

业务变化快，内部课程开发速度跟不上，外采课程又不接地气？

内训师耗时数月开发的课程，业务部门反馈“不实用、不好用”？

投入资源做了内训，但员工行为改变甚微，业务结果无法衡量？

内训师/业务骨干之痛：

时间困境：业务部门临时提需求，从调研、搭结构到做课件，做不完而且效果难以保障

创意枯竭：知识点就那些，案例、游戏都用遍了，课程毫无新意。

表现力焦虑：越专业越不想听，授课方式单一，不知如何设计生动的教学环节。

效果难说：讲得口干舌燥，却换来学员一句“干货很多，但听不懂也用不上”。

胡乱堆砌：心里有干货，但无法将零散经验萃取成可复制、可教学的结构化体系。

参训学员之痛：

课程内容与自身工作场景脱节，都是“正确的废话”

课堂热闹，但回到工作岗位，面对复杂现实仍不知如何下手

-546735805180我们不将AI视为“内容生产者”，而是将其定位为 “超级思维伙伴”和“效率加速器”，AI不是替代内训师的独特价值，而是将其从低效劳动中解放出来，并赋能其核

心专长——对业务的理解、对经验的判断、对学习体验的设计

本课程旨在破局，不仅教授AI工具用法，更重塑课程开发范式，赋能内训师从“内容生产者”升级为“学习体验架构师”，打造真正驱动业务、高效产出的精品课程。

【课程结构概览】

-311157620【课程收益】

带走一套智能化开发流程与精品课程：掌握“需求分析-结构搭建-经验萃取-教学设计”全流程的AI融合心法与技法，学员将在学习过程中直接使用AI工具开发自己的课程课件快速完成课程设计。课程结束时，学员将完成一份由AI辅助开发的完整课件，真正实现智能化课程开发

掌握3类人机协同核心能力：

1、精准定义力：运用AI精准挖掘业务痛点与学习需求，让课程从源头对准靶心，提升课程实用性与针对性

2、结构化设计力：驾驭AI进行多逻辑课程结构生成、逻辑漏洞排查与经验模型萃取，构建清晰有力的课程内核。

3、生动呈现力：借助AI生成多样化的教学活动、场景化案例与通俗化类比，显著提升课堂吸引力与转化效果。

获得2项关键交付与支持：

1、一套开箱即用的“AI提示词工具包”：覆盖课程开发全场景，即学即用。

2、持续进化支持：课程期间导师1对1辅导优化，课后可加入社群持续交流AI在培训中的最新应用。

【课程特色】

1、核心理念革新：摒弃“用AI替代人”的观念，确立“人机协同”新范式。AI负责处理信息、提供选项、完成初稿；内训师负责决策、判断、优化与情感连接，最大化双方价值。

2、业务闭环设计：采用“业务痛点→行为目标→人机协同开发→效果验证”的闭环设计，确保课程开发每一步都直指业务结果。

3、AI+导师双引擎驱动：现场演示如何将AI深度嵌入开发全流程。不仅教工具，更演示如何对AI“下指令”，将其转化为课程开发的“协作者、挑战者与创意库”。

4、真实场景实时调优：学员以自身课程为实战课题，导师基于“业务关联度”与“教学有效性”双维度，对学员使用AI产出的中间成果给予即时反馈与调优指导。

5、工具落地，即学即用：所有方法均基于内训师可免费获取的AI工具（如豆包、DeepSeek等）设计，无需额外采购。交付的提示词工具箱可让学员课后直接复制使用，快速迁移。

【课程对象】

企业内需承担课程开发任务的专/兼职内训师、培训经理

拥有丰富实战经验，希望将经验转化为课程的业务专家

对利用AI提升工作效能感兴趣的企业培训相关工作者

【课程时间】

2-4天（6小时/天）

【课程大纲】

第一模块：认知破壁——AI时代内训师的困局、机遇与新定位

导入：内训师课程开发“四座大山”现场调研

一、四大生存困境深度剖析：

1、时间困境：业务紧急需求vs.漫长开发周期

2、创意枯竭：知识点固化，案例与互动形式陈旧

3、表现力焦虑：课程呈现形式单一，难以吸引学员

4、效果难说：培训效果难以衡量和追踪，价值受质疑

二、AI赋能课程开发的三个误区与三个阶段：

1、三大误区：AI是内容生成器、AI能替代专家、过度依赖导致思维惰性

2、三个阶段演进：工具替代（做PPT）→ 效率提升（生成内容）→ 范式革新（激发与结构化智慧）

三、确立人机协同新范式：

1、核心定位：内训师是“学习体验架构师”与“业务智慧判断者”；AI是“超级思维伙伴”与“效率加速器”

2、分工原则：AI处理信息、提供选项、完成初稿；人负责决策、判断、优化与情感连接

讨论：分享你在课程开发中最大的“痛”，并设想AI可能在哪个环节提供帮助

第二模块：锚定——AI赋能培训需求分析与课程目标精准定义

一、培训需求分析的AI极速路径

1、传统痛点：需求访谈耗时、信息零散、难以聚焦

2、AI解决方案：将碎片信息（聊天记录、邮件、纪要）交由AI进行“需求解码”

3、提示词实战：现场演练提示词——“请扮演一名资深课程开发顾问。请基于以下我与业务部门的沟通记录，帮我：1. 提炼出3个最核心的业务问题；2. 分析出学员需要掌握的3项关键技能；3. 用一句话概括本次课程的核心目标（待严格校准）

4、撰写精准课程目标（ABCD法）——AI辅助验证与优化：用AI检查目标的行为动词是否可观察、可衡量，并优化表述

二、设定课程标题的AI灵感激发：

1、使用AI生成多个备选标题，内训师基于吸引力和准确性进行筛选优化

工具与交付：《AI需求分析提示词模板》、《课程目标AI校验清单》

行动落地：每位学员运用AI工具，针对自己的课程主题，完成一份需求分析简报与课程目标陈述

第三模块：建构（上）——AI赋能课程结构的多维搭建与逻辑加固

一、超越堆砌——经典课程结构逻辑回顾

1、黄金思维圈

2、步骤流程法

3、时间线

4、原理-概念-应用

5、痛点-方法-案例。

二、AI多结构生成与优选

1、操作：不满足于一个大纲。针对同一主题，指令AI生成3-4种不同逻辑的课程结构。

2、提示词实战：针对《高效会议管理》这个主题，请分别用‘问题解决流程’、‘常见场景矩阵’、‘核心能力模型’三种不同的逻辑，设计出三个课程大纲。并分析每种结构的适用场合。

三、AI逻辑漏洞排查与加固：

1、操作：将自研大纲交给AI进行“挑战者评审”。

2、提示词实战：请以一名挑剔、资深业务专家的身份，评审以下课程大纲：1. 指出模块之间衔接不紧密的地方；2. 指出知识点跳跃、可能让学员跟不上的部分。

小组互评：使用AI“逻辑挑战者”提示词，互相评审对方的课程大纲初稿，并提出加固建议。

第四模块：建构（下）——AI赋能业务专家经验的深度萃取与模型化

一、经验萃取前的AI准备：

1、用AI生成针对不同专家类型（如销售冠军、技术大拿）的深度访谈提纲

2、AI模拟访谈：让AI扮演专家，进行萃取前的情景模拟练习。

二、从零散故事到结构化模型（核心技能）：

1、操作：将访谈录音稿转文字或笔记，交由AI进行初步结构化处理。

2、提示词实战：以下是关于一位优秀项目经理的访谈记录。请：1. 提取其中所有的具体动作、决策点和关键话术；2. 将这些信息，初步归类到‘启动、规划、执行、监控、收尾’五个阶段中；3. 尝试提炼出2-3条他反复使用的核心工作原则。

3、价值：内训师的工作从“从0到1”的艰难归纳，变为“从1到10”的优化与确认

工具与交付：《业务专家经验萃取AI协作流程图》、《经验结构化提炼提示词模板》

行动落地：学员根据提供的样例访谈记录，使用AI完成一次完整的经验萃取与初步建模练习

第五模块：激活——AI赋能互动教学设计与生动化呈现

一、破解“授课方式单一”：用AI生成多样化教学策略

1、提示词实战：我要向新员工讲解公司的‘财务报销流程’。请设计三种不同的、15分钟的教学活动方案，要求生动有趣，并说明优缺点

二、AI场景化案例与游戏活动生成

1、案例生成：输入业务背景，生成高度贴合的可讨论案例

2、互动设计：生成角色扮演脚本、小组讨论题、课堂游戏规则

3、提示词实战：我需要一个关于‘跨部门沟通’的课堂小组活动。时间20分钟，每组4-5人。活动目的是让学员体验信息传递的失真。请设计规则并给出讨论问题清单。

三、复杂概念通俗化：用AI为抽象概念寻找生活化类比

1、提示词实战：我需要向非技术人员解释‘数据中台’这个概念。请提供5个生活化、易懂的类比，并简要说明类比点。

课堂活动：每位学员为自己的课程选择一个难点知识，使用AI生成一个教学互动方案或一个类比，并进行小组分享。

第六模块：闭环——AI赋能课程交付、效果评估与迭代

一、AI辅助教学材料开发：快速生成学员手册要点、练习卡、行动工具表

二、AI课程复盘分析师：

1、操作：将学员的匿名课后反馈文本（如问卷开放题）交给AI分析

2、提示词实战：请分析以下课程学员反馈，帮我：1. 归纳出3个主要的优点；2. 找出3个最需要改进的短板并按紧急程度排序；3. 针对每个短板提供1条具体的修改建议

三、构建个人“AI赋能课程开发”工作流：

1、总结从需求到迭代的全流程AI应用点，形成个人SOP

2、整理并封装本课程中学到的核心提示词，形成个人的《AI内训师提示词工具箱》

3、总结与行动规划：制定将AI融入个人下一门课程开发的具体行动计划

第七模块：实战演练与成果评审

1、学员运用AI优化后的课程设计进行8分钟授课展示

2、导师与学员共同评审，焦点集中于“人机协同”设计的合理性与创新性

3、评选优秀案例并总结复盘

课程回顾与复习