课程总览
一、电力行业发展趋势与培训新挑战
- 1. 双碳转型驱动的技能迭代需求
- 2. 各电力企业对内训师能力的最新要求
- 3. AI时代培训模式变革
二、电力内训师的三大价值定位
- 1. 安全防线守护者：将隐性安全经验转化为可教学的结构化知识
- 2. 知识资产管理者：将一线技术规范、典型案例沉淀为企业培训资产
- 3. 班组能力赋能者：用科学的教学设计提升班组整体技能水平
三、AI时代电力内训师五维能力模型
- 1. 需求诊断力：精准识别岗位技能缺口与课程需求
- 2. 内容萃取力：将专业经验、安全知识结构化为可教学内容
- 3. 教学设计力：运用教学模型设计高效学习路径
- 4. AI工具应用力：熟练使用AI工具赋能课程开发全流程
- 5. 教学演绎力：以专业、生动的方式传递知识并激发行动
一、课程背景分析
- 1. 课程出发点：安全生产导向与业务价值
- 2. 电力四维诊断模型
- 3. 学员画像分析
二、课题选择--岗位任务分析四步法（电力专项）
- 1. 第一步：绘制岗位任务清单
- 2. 第二步：关键任务筛选矩阵
- 3. 第三步：任务解构与知识/技能/态度分析
- 4. 第四步：课程需求确认与优先级排序
三、课程命题--AI辅助双标题法
- 1. 课程选题的四个标准：安全性、技术性、实操性、合规性
- 2. 电力课程四种命名模式
- 3. 好标题的四个标准：目的、内容、对象、方式
- 4. 双标题命名法与AI辅助选题优化
四、课程目标--逆向课程设计（UbD模型）
- 1. UbD三阶段逆向设计
一、课程结构设计
- 1. 课程结构认知
- 2. 课程大纲的层级（一级至四级，统一格式规范）
- 3. 四种常用的电力课程结构模型
- 案例：变电站安全管理认知课程设计
- 案例：电力线路运维"四步标准化操作"
- 案例：配电线路故障处理与隐患排查
- 案例：电力应急抢修标准化作业流程
- 4. 课程结构设计原则：结构化思维与AI逻辑校验
