AI认知篇
内容重点
- AI热潮背后的秘密？
- 生成式AI的基本原理
- 生成式AI能做什么？
- AI和搜索引擎的区别
- AI在职场中可实现的六大功能
ai上TTT：AI 全链路赋能课程开发与授课策略
经验萃取篇（上）需要现场演练支撑，对象、步骤和检查点会在训练中逐步明确
适合对象
建议由业务负责人、项目骨干、内训师和正在试点AI工具的团队共同参加，便于课后在同一套判断标准下继续推进
课程定位与主要问题
AI任务拆解、流程嵌入和输出复核复盘时，问题、方法和课后检查点需要连起来，便于回到岗位继续推进
核心收益
- 提示与校验更稳定：AI工具选型、提示词设计、流程嵌入和结果校验的操作方法
- 流程复用更容易：任务演练把AI能力嵌入真实工作流程，减少试错成本
- 人工复核有抓手：团队复用的提示词、流程模板和质量检查要点
课程背景与交付信息
AI工具进入真实流程后，难点通常不在演示，而在任务选择、输出校验和协作边界。课堂从AI认知篇切入，再对齐经验萃取篇（上）与课后复用方式。
课程时间
2天
授课方式
讲师讲授、案例研讨、情景演练、互动答疑
课程内容重点
01AI认知篇
02经验萃取篇（上）
03经验萃取篇（下）
04案例开发篇（理论）
05案例开发篇（实践）
06成果评审篇（文案初审）
课程大纲
经验萃取篇
一、经验萃取理念
- 互动案例A---活力曲线
- 互动案例B---显性知识和隐性知识
- 关键理论---经验萃取有利于解决工学矛盾
- 经验萃取对于组织、员工和内训师的价值
- 经验萃取的定义
二、经验萃取定向
- 动态方式（基于经验）
- 静态方式（基于岗位）
- 现场
- 演练：学员现场输出课题方向
- Deepseek强化：优化课题
三、经验萃取方式
四、经验萃取步骤
- SECI第一步：潜移默化
- SECI第二步：外部明示
- 故事汇第一轮（重点练STAD结构和3R原则）
- 第一轮互评总结
- SECI第三、四步：外部明示+汇总组合
- 故事汇第二轮：（重点掌握虚实分析转化技巧、4S大法和5P干货提炼）
- 5. P干货口诀化
- A英文字母法
- B取字谐音法
- C通俗类比法
案例开发篇
4.1 案例正文六步成型
4.2 案例正文六步成型演练
4.3 Deepseek强化：形成案例框架
（五）案例的内容要求
- 案例标题的4种写法
- 案例背景的2个要点
- 案例事件的5W1H
- 案例问题的2个要素
- 案例分析的具体要求
- 案例解决的过程描述
- DeepSeek强化：优化案例内容
成果评审篇
内容重点
（一）案例交付载体
- 1. 完整版案例（Word）
- 2. 展示版案例（PPT）
- 3. 动态版案例（视频）
（二）Pro模式：案例展演大赛（具体实施方案和安排另附）
讲师介绍
郭宝健
AI赋能的内训师培养与职场效能提升专家
郭宝健，AI&TTT融合型导师，高级人工智能训练师。擅长将AI技术融入TTT体系，构建AI+TTT复合赋能模式。拥有超1000天培训经验，服务企业500余家，助力企业实现培训体系数字化转型与效能提升
查看讲师主页课程差异说明
本课程页面围绕《ai上TTT：，训练AI 全链路赋能课程开发与授课策略》重点呈现课程定位、适合对象、核心收益和 4 个主要模块，便于快速判断培训匹配度
课程常见问题
这门课适合哪些学员参加？
适合企业中高层管理者、业务负责人及相关岗位骨干人员等需要系统提升相关能力的人群
学习这门课可以获得什么收益？
理解课程核心方法与适用场景，并结合课程中的工具、案例和练习推动企业培训落地
企业可以基于这门课做定制吗？
可以。正式交付时可结合企业行业、岗位对象、当前问题和培训时长，对案例、练习和重点模块做适配
