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AI赋能内训——授课与课程开发实战 课程背景： 当前企业内训课程开发面临三大核心痛点： 1、效率低下：传统开发模式从需求分析到内容落地平均需2-3周/门课，难以适配业务快速迭代的培训需求； 2、质量不均：依赖内训师个人经验，易出现“框架混乱、案例脱离业务、内容同质化”问题，零/初阶内训师常陷入“无从下手”困境； 3、成本较高：外部采购课程费用高、定制化不足，内部开发需投入大量人力时间，中小微企业尤其承压。 随着AI技术在企业培训领域的成熟，“AI辅助内训课程开发”已成为行业明确趋势——据调研，采用AI工具的企业可将课程开发效率提升60%，内容适配度提升45%。但当前多数内训师存在“三大误区”： 1、认知误区：认为“AI会替代内训师”，或“AI仅能生成简单素材”； 2、操作误区：不知如何设计提示词、校验AI输出质量，导致“用不好、效果差”； 3、落地误区：缺乏“AI+业务”结合的方法，生成内容难以匹配企业实际需求。 本课程通过“认知重塑+工具实操+场景落地”，帮助内训师建立“AI作为核心辅助工具”的新认知，掌握免费AI工具（以豆包为主）的全流程应用，破解传统开发痛点，跟上行业发展趋势。 课程收益： 1、观念转变：建立AI赋能的核心认知 1）破除“AI替代论”“AI无用论”误区，理解AI在课程开发中“辅助决策、提升效率、优化质量”的核心价值，认同其作为未来趋势的必要性； 2）掌握“传统开发vsAI辅助开发”的关键差异，明确AI对个人内训能力升级的助力作用； 2、实操能力：掌握AI工具核心应用 1）能独立用豆包等免费AI工具完成内训课程开发全流程（需求分析→框架搭建→内容生成→优化迭代），解决“开发慢、内容杂、落地难”问题； 2）掌握3类核心操作技巧 ——提示词设计：能写出“明确场景、限定格式、贴合业务”的高阶提示词； ——内容校验：能用AI交叉验证内容准确性、适配度，避免“AI生成错误”； ——迭代优化：能基于反馈用AI快速调整课程内容，延长课程生命周期。 3、效率提升：实现开发流程降本增效 1）课程开发周期从“2-3周”压缩至“3-5天” 2）减少“反复修改、案例不足、框架调整”的内耗，将更多精力聚焦“业务适配、学员体验”等核心环节。 课程时间：2-3天，6小时/天 课程对象：零/初阶企业内训师、拟转型内训师的业务骨干、负责部门培训课程开发的员工 课程方式：理论讲授（30%）+AI实操演练（40%）+小组共创（20%）+案例拆解 适配工具：免费/低成本AI工具（优先豆包，兼容讯飞星火、通义千问等，无需专业技术基础） 前置要求：学员需提前安装豆包APP/PC端，注册账号（免费版即可）；准备1个企业真实课程开发需求 课程工具包： 流程类工具：《AI内训课程需求分析模板》《AI课程框架生成模板》、《AI课程内容优化checklist》、《AI课程迭代记录表》 话术类工具：《豆包高阶提示词库》《AI操作问题应急话术》、《AI内容校验提示词模板》 练习专属工具：《AI单人实操任务卡》《AI小组协作分工表》《AI练习错题本》《豆包高阶提示词手册》 成果输出工具：《AI课程开发效率对比表》《AI课程开发成果评分表》《个人AI课程开发行动计划》 课程大纲 第一讲：认知破局——AI企业内训课程开发的未来趋势 一、内训课程开发的痛点与AI的解决价值 1. 当前课程开发中遇到痛点 1）案例不足 2）耗时久 2. 传统开发3大痛点的本质 1）效率低=重复工作多 2）质量差=经验依赖重 3）落地难=业务适配弱 AI价值演示： 案例：用豆包3分钟生成《销售新人客户沟通课》的需求分析 案例：用豆包5分钟生成3个贴合制造业的安全培训案例 趋势结论：“会用AI开发课程”将成为内训师核心能力，企业内训体系将全面融入AI辅助工具 二、AI在课程开发中的应用边界与认知误区 1. 业务核心需求判断 2. 学员体验细节设计 3. 内容最终质量校验 误区破除： 误区1：AI生成的内容都是模板化 破解：通过“业务细节+场景限定”的提示词，生成定制化内容 误区2：用AI需要懂技术 破解：免费AI工具（如豆包）操作门槛低，掌握提示词技巧即可 误区3：AI只能生成文字，不能做课件 破解：演示用AI生成课件大纲+配图建议 练习：传统vsAI需求分析效率对比 工具：豆包（免费版）、《传统需求分析表》、计时器； 成果输出：传统分析结果、AI分析结果截图、《效率对比表》 练习： AI解决传统开发痛点的方案共创 成果输出：《AI痛点解决清单》 第二讲：实操落地——AI赋能课程开发全流程 一、AI辅助课程需求分析——精准定位学员痛点 1. 学员画像 2. 学习痛点 3. 课程目标 4）业务关联 豆包操作技巧：需求分析类提示词的“3要素”——明确场景、限定角色、指定输出格式 案例演示：用豆包生成《 生产岗安全合规课》的需求分析 练习：AI需求分析提示词设计 工具：豆包、《AI提示词设计checklist》 成果输出：3组提示词+对应的豆包分析结果，用checklist自评提示词质量 练习：豆包高阶提示词专项训练 工具：豆包、《豆包高阶提示词手册》、《提示词效果评估表》 成果输出：3组基础技巧提示词+对应的豆包输出结果 二、AI快速搭建课程框架——结构化设计 1. PREP结构：观点-理由-案例-总结 2. 问题解决结构：问题-原因-方案-落地 3. 黄金圈结构：为什么-怎么做-是什么 豆包操作技巧：框架生成类提示词的“2个关键”——指定框架类型、明确模块要求 案例演示：用豆包生成《销售新人客户沟通课》的PREP框 练习：AI课程框架生成与人工调整 成果输出：3版AI原始框架截图、1版终版调整框架 练习：豆包高阶提示词专项训练——进阶技巧 工具：豆包、《豆包高阶提示词手册》 成果输出：初始结构化指令及结果、迭代优化后的指令及结果，对比“优化前后内容的案例丰富度差异” 三、AI辅助课程内容生成——高质量素材产出（核心构成） 1. 知识点解析 2. 案例 3. 实操步骤 4. 互动设计 豆包操作技巧：内容生成类提示词的“4个细节”——贴合学员认知、结合业务场景、限定内容长度、明确呈现形式 案例演示：用豆包生成《行政办公软件课》 练习：AI内容生成与质量校验 工具：豆包、《AI内容质量校验表》 成果输出：AI生成内容、AI校验结果截图、人工修改版内容（标注修改点及理由） 第三讲：优化迭代——AI驱动课程持续升级 一、AI分析课程反馈——定位优化方向（课程反馈的核心维度） 1. 内容适配度 2. 学员理解度 3. 实操实用性 4. 互动体验 AI操作技巧：反馈分析类提示词的“3个重点”——指定分析维度、要求统计高频问题、给出优化方向建议 案例演示：用豆包分析《生产岗安全合规课》的课后反馈表 练习：AI反馈分析与优化建议生成 成果输出：高频问题统计结果（表格）、AI优化方案（分点说明） 二、AI辅助课程内容时效性更新——适配业务变化 1. 政策调整 2. 产品迭代 3. 业务流程优化 4. 学员需求变化 AI操作技巧：内容更新类提示词的“2个关键”——明确更新依据、限定更新范围 案例：用豆包更新《HR社保政策解读课》中“社保缴纳基数”模块 练习： AI课程内容时效性更新 成果输出：1个更新版章节（Wrd/PDF格式，含AI生成的新政解读+与旧内容衔接点） 三、AI课程迭代的长效机制 案例：某制造企业建立“AI课程迭代小组” 第四讲：实战验收——AI开发课程全流程演练 实战任务1：分组全流程实战——用AI开发微型课程 任务要求：基于课前准备的企业真实课程需求，用AI完成“需求分析→框架搭建→内容生成→优化建议”全流程，输出15分钟微型课程方案（课程需求分析报告+课程框架+核心内容+优化建议） 特殊要求：中途遇AI操作卡点，需记录问题，用《AI操作问题解决手册》尝试解决 工具：全套AI工具包、《AI操作问题解决手册》、计时器； 成果输出：15分钟微型课程方案（PPT/Wrd格式，含AI操作记录截图） 实战任2：单人进阶练习——高阶提示词综合挑战 任务要求：给定复杂课程开发场景（课程含理论讲解（40%）、案例分析（30%）、实操演练（30%）），运用AI高阶提示词技巧（基础+进阶+高阶），完成从需求分析到核心内容生成的全流程操作，用计时器记录各环节耗时； 工具：《豆包高阶提示词手册》、《AI开发效率评分表》 成果输出：全流程AI操作截图（按“需求分析→框架搭建→内容生成”排序）、终版课程简案（1000字内），在简案中标注使用的提示词技巧 观念固化——AI辅助课程开发的长效应用 总结与支持——AI赋能的持续成长 后续支持与资源交付:《AI内训课程开发工具包》、《豆包高阶提示词手册》
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