课程背景
·在很多公司中，课程开发常常倚重个人心得和反复试错，导致投入很大却效率不高、质量也不稳定。本课直击这一痛点，教授参训者掌握“AI+课程开发”底层推演，让课程开发从低效劳动走向高效规划。
·同时，随着AI抓手的普及，很多人已经开始尝试采用AI，但普遍停留在“写内容、找资料”的浅层运用，难以真正拉升课程质量。本课将带领参训者从“采用抓手”升级为“和AI协同规划和开发”，掌握课程规划专项提问、结构化思索和进程将控本领，让AI真正成为放大专精本领的得力助手。
·更要害的是，公司越来越需要“能破解实际问题的课程”，而不是“讲得好听但用不上”的内容。本课借助问题驱动、情境规划和抓手化输出，支援参训者炼就真正“学得会、用得上”的课程，从而拉升培训的业务价值和转化成效。
课程收益
1.掌握AI驱动的课程开发办法论：参训者将系统领会“AI+课程开发”的底层推演，掌握从“问题定义—情境构筑—认知交付”的完整规划路径，能够用一套清晰的办法论替代以往零散、低效的开发方式。
2.显著拉升课程开发效率和质量稳定性：借助学会和AI协同事务（而非简单采用抓手），拉升提问本领和结构化思索本领，大幅缩短课程开发时间，同时让课程质量更为稳定、可控、可复制。
3.具备从0到1规划一门课程的实操本领：参训者能够借助具体抓手和模板，完成从课程核心问题提炼、研习路径规划到教学内容生成的全进程，达成“能独立做一门课”，而不仅是精进局部内容。
4.达成课程结晶“可用、好用、带得走”：借助模型化、抓手化输出（如模板、清单、步骤法），让课程内容具备强落地性，参训者不仅会讲，更能让研习对象真正学会并运用到实际事务中。
课程大纲
1.为何我做课程开发很努力，但效率低、质量还不稳定？
(1)理1.为何课程开发很努力，但效率低、质量不稳定？
(1)领会“AI+课程开发”的本质：抓手替代×认知升级
①【体验】同一课程差事：有AI vs 无AI的差异
•一个课程模块规划差事对比演示
•人工规划路径 VS AI辅助导航路径
•AI在课程开发中的三种定位：放大器/参谋/协同者
②为何用了AI，却感觉“帮不上大忙”？
•常见误区：将AI当搜索抓手/写作抓手
•本质问题：缺乏“问题定义本领”
•AI成效公式：输出质量=提问质量×结构清晰度
•AI不是替代你，执行层面，而是放大“想清楚”的本领
③从“内容生产者”到“研习规划者+AI协同者”
•【实例】纯人工开发 VS AI协同开发
•AI改变的不是结果，而是路径和效率
④运用易学好用的课程开发轮廓：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）
·情境构筑（Path）
·结构化认知交付（Solution）
(2)怎样开始用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，从实践看，而非整体推翻
②从“让AI写”到“和AI共创”
•明晰输入 > 将控进程 > 校准输出
体验+交流：AI辅助 vs 传统开发对比
抓手：提示词基础结构（差事+来由+要求）
实例：课程开发对比示例
2.运用：怎样用AI迅速锁定课程“核心问题”？（Goal）
(1)为何课程一开始就“跑偏”？
①要破解的问题不清=课程失焦
•常见问题：主题空泛/标的模糊
•没有要害问题，就没有研习牵引
②好课程的起点：一个“有张力的问题”
•问题三准则：
·业务关联性 ·认知冲突 ·破解价值
(2)怎样用AI定义课程“要害问题”？
①【办法】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【抓手】高质量提问模板
•定位+情境+标的+限制
•带出AI达成“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准则
•是否具体
•是否可研习
•是否可转化为行动
体验+交流：用AI重构课程主题
抓手：问题拆解提示词模板、问题评核准则
实例：公司课程问题定义示例
3.运用：怎样用AI构筑“研习情境路径”？（Path）
(1)为何课程“讲得好”，但参训者“代入感弱”？
①缺少情境=缺少领会载体
•学识脱离情境，难以内化
•AI是高效的“情境生成器”
(2)怎样用AI生成高质量研习情境？
①【办法】多情境生成打法（N≥1）
•实例情境 •问题情境 •错误情境 •对比情境
②【抓手】情境生成提示词结构
•业界+定位+情境+冲突
•生成可用于教学的情境
③情境筛选的三个准则
•真实性 •典型性 •启发性
(3)怎样让情境“驱动研习”？
①情境是“认知载体”，换个角度看，而非故事
•必须服务问题
②从“讲实例”到“用实例做研习”
•带出参训者拆解/判断/决策
③AI辅助规划研习活动
•实例拆解题 •定位担当 •情境决策差事
体验+交流：情境生成→研习差事转化
抓手：情境提示词、情境评核准则
实例：公司真实教学情境示例
4.运用：怎样用AI完成“认知交付规划”？（Solution）
(1)为何课程“内容很多”，但参训者“带不走”？
①学识堆砌≠认知交付
•缺结构、缺办法、缺可操作性
②认知交付的本质：让参训者“会用”
•不只是What，更是How
(2)怎样用AI生成高质量教学内容？
①【办法】结构化生成（Why-What-How）
•按照结构输出，而非自由生成
②【抓手】教学内容生成提示词
•明晰输出格式（模型/步骤/抓手）
•将控内容粒度（防止过泛/过细）
③怎样让AI输出“可教内容”？
•转化为模型（如三步法、四要素）
•转化为抓手（模板、清单）
(3)AI辅助构筑“抓手化输出”
①办法论模型生成
•轮廓/路径/步骤
②抓手和模板生成
•清单/表单/操作指南
③防止AI内容常见问题
•正确但无用
•完整但不锁住
•推演清晰但缺运用
体验+交流：生成教学模型/理论模型
抓手：Why-What-How结构、模型提示词
实例：课程抓手化输出示例
5.综合运用——怎样用AI完成一门课程的系统开发？
(1)从“碎片用AI”到“系统用AI”
①运用GPS导航模型：课程开发完整路径
•问题定义（Goal） •情境规划（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） •精进交付（内容和抓手）
(2)一门课程的AI开发流程（实操）
①【示例】从0到1规划课程
•确定核心问题 •生成研习路径 •明晰教学内容
②课程结构搭建
•模块划分 •推演顺序
③要害教学环节规划
•导入 •交流 •收束
(3)怎样拉升AI开发“稳定性”？
①构筑提示词库
②沉淀课程开发模板
③形成人机协同事务流
(4)课程收束和Q&A
•从“做课程”到“规划研习”
抓手：AI课程开发流程图、提示词库结构
实例：完整课程开发示例
老师简介
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