企业内部专职或兼职培训师、需要开发内部课程的业务专家或骨干
AI的发展趋势与课程开发
本课程面向企业内部专职或兼职培训师、需要开发内部课程的业务专家或骨干，围绕人工智能应用中的实际工作场景展开，用于判断《AI的发展趋势与课程开发》是否匹配当前企业内训需求
授课讲师：
周旭东 · TTT内训师培养与课程开发专家
适合对象
企业内部专职或兼职培训师、需要开发内部课程的业务专家或骨干
课程定位与主要问题
培训需求调查问题繁多，难以抓住关键痛点进行选题 在有限时间内，难以确定与选题高度相关的素材和信息 课程内容组织缺乏针对性，逻辑结构混乱，重点不突出 急于收集素材导致喧宾夺主，素材与学习对象认知不匹配 培训后难以有效检验问题是否真正解决，测评准确度低 传统课件开发耗时耗力，缺乏高效工具辅助内容生成与优化
课程适配与选型边界
这部分用于判断《AI的发展趋势与课程开发》是否适合当前培训需求，重点看对象、场景、模块和讲师匹配度
培训需求调查问题繁多，难以抓住关键痛点进行选题 在有限时间内，难以确定与选题高度相关的素材和信息 课程内容组织缺乏针对性，逻辑结构混乱，重点不突出 急于收集素材导致喧宾夺主，素材与学习对象认知不匹配 培训后难以有效检�
课程内容应围绕人工智能应用相关问题识别、方法训练和案例复盘展开，实际取舍可按企业需求和课时安排确认
建议结合参训对象基础、当前业务场景、期望课时、讲师经验，以及周旭东的授课方向来判断是否匹配
本页承接单门课程的对象、讲师、大纲、收益和咨询转化；如果用户仍在比较人工智能应用主题范围，应优先查看相关主题页；如涉及工具、模板或清单，仅作为需求沟通方向，具体交付形式以确认后的课程方案为准
核心收益
- 先确认工具场景、输入要求和输出校验，让训练目标更具体
- 部分 AI技术发展趋势和部分 AI技术在课程开发中的应用会被串成一组可练习的AI应用
- 流程复用更容易：提示词、流程嵌入和风险复核检查方法是否适合团队日常任务
- 人工复核有抓手：部分 聚焦问题，分析问题相关的试点清单、检查点和下一次复盘安排
课程背景与交付信息
团队把AI能力接入日常工作时，最先卡住的是场景边界和结果复核。训练会串起部分 AI技术发展趋势、部分 AI技术在课程开发中的应用和部分 聚焦问题，分析问题，先把可落地路径说清楚。
课程时间
0.5天
授课方式
线下讲授、情景演示、头脑风暴、实操演练、互评分析
课程内容重点
01部分 AI技术发展趋势
02部分 AI技术在课程开发中的应用
03部分 聚焦问题，分析问题
04部分 梳理差距，锁定目标
05部分 厘清逻辑，搭建框架
06部分 修枝剪叶，佐证观点
课程大纲
第一部分 AI技术发展趋势
AI技术概况
- 机器学习基础概念
- 深度学习应用场景
- 自然语言处理技术
- 计算机视觉技术
当前AI应用领域分析
- 智能制造中的应用
- 智能服务场景解析
- 企业管理中的AI赋能
- 版本、图片及视频生成技术
AI未来发展趋势
- 人工智能与物联网的结合
- 人工智能与区块链的融合
- 智能化和自动化程度的持续提升
第二部分 AI技术在课程开发中的应用
常见AI工具功能介绍
- Deepseek功能详解
- 文心一言功能详解
- AI PPT工具功能详解
各AI工具的优缺点及注意事项
- Deepseek的优缺点及使用注意
- 文心一言的优缺点及使用注意
- AI PPT的优缺点及使用注意
利用AI开发课程实践演练
- 使用Deepseek辅助开发课件
- 使用文心一言辅助开发课件
- 使用AI PPT辅助开发课件
利用AI进行课程的修改和完善
- 使用Deepseek寻找素材并完善课件
- 使用文心一言寻找素材并完善课件
- 使用AI PPT寻找素材并完善课件
使用AI工具时的注意事项
- 提示词（命令）模型的构建技巧
- 背景信息及详细信息的输入规范
- 版权问题的规避与合规意识
第三部分 聚焦问题，分析问题
从课题到课程的困惑
- 培训需求调查多，如何抓住关键
- 培训时间内，如何确定选题相关素材
- 如何针对性地组织课程内容
- 培训后如何检验问题已解决
解读课题分析法
- 对象分析：明确给谁讲
- 问题分析：界定解决什么问题
- 方案分析：规划如何解决问题
- 效果分析：确定如何核验培训效果
课题分析法作为课程设计基础
- 对象分析维度：职务、年龄、层级、工作年限、男女比例
- 问题分析维度：界定课题方向、范围，从培训者角度出发
- 影响分析维度：问题解决的价值与未解决的影响
- 方案分析维度：改变态度、传授知识、指导技能
- 效果分析维度：课堂检验方法及学习效果核验手段
第四部分 梳理差距，锁定目标
培训目标的作用
- 为讲师内容裁剪提供依据
- 明确授课侧重点，合理安排时间
- 提高培训测评的准确度
从业务差距中梳理目标
- 识别出现的具体问题
- 分析问题产生的原因
- 确立以解决问题为导向的培训目标
区分目标的类别
- 知识层面的目标设定
- 技能层面的目标设定
- 态度层面的目标设定
通过描述行为的方式写目标
- 衡量学习者能够达到的程度
- 按类别和程度选择合适的动词
- 运用ABCD法撰写课程目标：对象、条件、动作、内容
第五部分 厘清逻辑，搭建框架
课程的标准结构图
- 开场部分（15-20分钟）：问候、破冰暖场、导入主题、目录
- 主体内容部分（90分钟）：3-5个知识点、提炼干货、逻辑清晰、教学活动
- 结尾部分（10-15分钟）：回顾总结、号召行动、感性升华
课程结构搭建应遵守的原则
- 紧扣主题
- 联系培训对象
- 保持内容之间的关联性
- 关注实际应用
搭建课程的层次和逻辑
- 注意上下层次的关系
- 避免内容混乱
- 严格推敲逻辑顺序
- 常见结构顺序：要素型、流程型、Why/What/How型
跟进完善最终设计
- 整理课程内容
- 调整章节标题
- 书写课程大纲与制作PPT
第六部分 修枝剪叶，佐证观点
常见问题一：急于找培训素材，喧宾夺主
- 课程框架未定前不建议收集素材
- 避免素材干扰课程逻辑梳理
- 解决措施：先定内容，再定方法，最后定素材
常见问题二：素材过多，未能有效突出重点
- 分析素材亮点
- 合理选择素材
- 注意素材之间的逻辑性
常见问题三：素材与学习对象不匹配
- 对培训对象特征进行深入分析
- 选择与培训对象认知相符的素材
- 优先选择企业内部案例，更接地气
素材收集和整理的四重效果
- 冲突性：事件冲突、情节冲突、角色难度冲突
- 对比性：正反对比、相似对比
- 多样性：视频、故事、名言警句、案例
- 趣味性：激发学员兴趣与挑战性
课程回顾与总结
- 核心知识点复盘
- 行动计划制定
讲师介绍
周旭东
TTT内训师培养与课程开发专家
周旭东，TTT内训师培养与课程开发专家，兼具企业保密管理专长。拥有16年500强经验，擅长构建企业内训体系与合规管理机制，服务170余家知名企业，致力于提升组织人才效能与安全合规水平
查看讲师主页课程差异说明
本课程页面围绕《AI的发展趋势与课程开发》重点呈现课程定位、适合对象、核心收益和 6 个主要模块，便于快速判断培训匹配度
课程常见问题
这门《AI的发展趋势与课程开发》适合哪些企业或学员？
适合企业内部专职或兼职培训师、需要开发内部课程的业务专家或骨干。如果需求还停留在主题了解阶段，建议先看相关主题或方案页；如果已经在选具体课程，本页可用于判断讲师、对象、大纲和交付安排
这门课主要解决什么问题？
培训需求调查问题繁多，难以抓住关键痛点进行选题 在有限时间内，难以确定与选题高度相关的素材和信息 课程内容组织缺乏针对性，逻辑结构混乱，重点不突出 急于收集素材导致喧宾夺主，素材与学习对象认知不匹配 培训后难以有效检�。课程页重点说明单门课程的训练重点和适配场景，不替代主题页对人工智能应用的系统解释
课程内容通常会覆盖哪些训练重点？
可重点查看页面中的课程内容重点和课程大纲，并结合人工智能应用相关问题识别、方法训练、案例演练和行动复盘来判断深度是否匹配
如何判断这门课和同主题其他课程怎么选？
优先比较参训对象、行业场景、讲师背景、案例方向、课时长度和大纲深度；同一主题下的多门课应承担不同选课意图，避免只按泛主题词判断
课程是否一定提供工具、模板或清单？
页面中如提到工具演练、清单或模板，只表示培训沟通时可确认的方向，不默认承诺固定交付物；最终以企业需求沟通后的课程方案为准
