戴国强：《AI 助力课程开发——智能课程设计与优化》

课程背景：

在信息化、智能化的时代背景下，课程开发作为教育教学的核心环节，其质量和效率直接影响到教育教学的质量和效果。随着人工智能技术的迅猛发展，AI 在数据处理、知识图谱构建、个性化学习推荐等领域的应用逐渐深入，为课程开发带来了前所未有的机遇。因此，我们推出了《AI 助力课程开发——智能课程设计与优化》，旨在利用 AI 技术提升课程开发的效率和质量，打造更加符合学员需求、更加优质的企业教学资源。

课程收益：

明确AI在课程开发中的创新应用方法与趋势。

学会利用AI工具进行高效的需求调研与分析。

学会智慧课程设计的核心技巧与原则。

能够利用AI技术驱动课程内容的生成、编辑与优化。

提升课程开发与AI技术的融合实践能力，为企业内部知识与技能的传承与转化提供有力支持。

课程时间：2天，6小时/天

课程对象：企业内部讲师、培训师、培训人员、课程开发人员

课程方式：小组PK +头脑风暴+现场实操演练 ，70%实操，30%理论，全程进行带教练习

课程模型：

课程大纲

一、课程开发新思维

1. AI时代下的课程开发趋势

1.1 AI技术对传统课程开发的冲击

1. AI在内容生成方面的突破
2. AI在数据分析上的优势

1.2 AI在课程开发中的创新应用

1. 个性化学习路径的设计
2. 实时反馈与互动机制

2. AI在课程开发中的优势分析

2.1 AI提升课程开发效率的实践案例

1. AI在内容筛选与整合中的应用
2. AI在课程设计流程优化中的作用

2.2 AI增强课程质量与效果的方法

1. AI在内容精准度提升方面的贡献
2. AI在学习体验优化上的实践

3. 常用的 6 种提问方法

1）指令式提问：确保得到更精准的答案

2）角色扮演式提问：秒变专家的 AI更睿智

3）关键词提问：让回答更具针对性

4）示例式提问：让 Al 快速理解你的需求

5）引导提问：让 Al 生成更多创意

6）发散提问：让 Al 提供多种创意思路

二、AI助力课程需求分析

1. 利用AI工具进行需求调研

1.1 AI调研工具的选择与使用

1. 常用AI调研工具的介绍
2. 工具选择与使用注意事项

1.2 AI调研数据的收集与分析

1. 数据收集的方法与技巧
2. 数据分析的流程与要点

2. AI分析下的培训需求解读

2.1 培训需求背后的真实意图挖掘

1. AI在需求深度分析中的应用
2. 需求解读的常见误区与避免方法

2.2 基于AI分析的培训需求优化

1. 需求优化的策略与技巧
2. 优化后的需求实施计划

三、智慧课程设计

1. AI辅助下的课程目标设定

1.1 AI在目标设定中的应用场景

1. AI如何辅助确定课程目标
2. AI目标设定的案例分析

1.2 目标设定的实用方法与技巧

1. SMART原则的应用
2. 目标与课程内容的匹配性

2. 利用AI工具优化课程大纲

2.1 AI在课程大纲设计中的应用

1. AI如何优化大纲结构
2. AI大纲设计案例分析

2.2 课程大纲的结构化设计与优化

1. 大纲设计的基本原则
2. 大纲优化的具体步骤

四、AI驱动课程开发

1. AI生成课程素材与案例

1.1 AI素材生成工具与平台介绍

1. 常用AI素材生成工具
2. 工具选择与使用建议

1.2 AI生成素材的实践应用

1. AI生成素材的流程与要点
2. AI生成素材的质量与效果评估

2. AI助力课程内容编辑与优化

2.1 AI在内容编辑中的作用与价值

1. AI如何提升内容编辑效率
2. AI内容编辑案例分析

2.2 内容编辑与优化的具体方法

1. AI辅助下的内容筛选与整合
2. AI优化内容质量的策略与技巧

课程回顾与行动计划