课程总览
一、课程开发遇AI，核心认知该如何重塑？
- 1. 传统课程开发的痛点剖析
- 课程开发的常见低效问题：选题难、萃取慢、设计散、呈现弱
- 内训师与专家的开发困境：不知道讲什么、知道讲不出
- 讨论交流：传统课程开发中你遇到的最大难题是什么？
- 2. AI赋能课程开发的核心逻辑
- AI赋能三角模型：人脑逻辑+AI语料+人脑审美
- 人课合一：让AI成为工具，回归课程开发的教学本质
- 3. AI全流程应用地图搭建
- 课程开发全流程节点梳理：选题-目标-萃取-设计-课件
- 各环节AI辅助应用场景与核心工具匹配
二、课程设计先定调，AI如何辅助选题与定目标？
- 1. AI辅助精准选题，锁定培训需求
- 选题3大核心方向：新、关、痛，贴合企业与学员真实需求
- 培训问题3大分类：ASK模型（态度/技能/知识）精准界定
- 实操
- 工具：选题分析5问，问对象、问背景、问策略、问内容、问方式
- AI应用实战：向AI下达精准指令，分析岗位痛点与高频问题
- 演练：结合选题5问框架，用AI辅助现场锁定个人授课主题
- 分享与点评
- 2. AI校准教学目标，科学设定方向
- 核心区分：业务目标（解决绩效）与课程目标（解决能力）
三、经验萃取是核心，AI如何助力隐性经验变显性？
- 1. 经验萃取的核心认知与价值
- 经验萃取的意义：让个人能力成为可复制的组织资产
- 核心区分：情境化经验与结构化知识的本质差异
- 2. 经验萃取三要素模型落地
- 三要素解析：步骤（流程顺序）、要点（关键技巧）、为什么（底层逻辑）
- 生活化案例：下载APP的三要素萃取实操
- 工作案例：高效组织复盘会的三要素提炼
- 案例：不同岗位的经验萃取三要素应用实例
- 3. AI辅助经验萃取的实战方法
- AI反向追问：描述任务场景，让AI挖掘隐性经验
四、课程设计重逻辑，AI如何整合内容与设计互动？
- 1. AI辅助梳理内容，搭建课程核心结构
- 课程3大经典结构：并列式、递进式、因果式的应用场景
- 核心搭配：知识点（骨骼）与教学素材（血肉）的融合技巧
- 课程路线图：思维导图让内容逻辑可视化
- AI应用实战：输入关键词，生成课程大纲与知识点树
- AI应用实战：利用AI快速搜集案例素材、数据支撑材料
- 案例展示：基于萃取三要素的并列式课程结构设计（AI应用）
- 案例展示：基于萃取三要素的递进式课程结构设计（AI应用）
- 案例展示：基于萃取三要素的因果式课程结构设计（AI应用）
- 2. AI赋能教学设计，打造优质教学互动
五、课件开发求专业，AI如何驱动高效制作与呈现？
- 1. 课件开发的核心逻辑与设计原则
