课程背景：
在数字化转型的浪潮中，人工智能（AI）技术正在深刻改变企业内训的方式与效果。企业内训作为提升员工技能、促进组织发展的关键环节，正面临着知识更新加速、个性化需求增加、培训效率要求提升等多重挑战。在此背景下，AI技术的引入为企业内训课程的设计与开发提供了全新的可能性。通过AI工具，企业内训师能够更高效地分析员工学习需求、设计个性化课程内容、优化教学策略，并实时评估培训效果。这种技术赋能不仅提升了课程开发的效率，还显著增强了培训的针对性和实用性，为企业培养高素质人才提供了强有力的支持。
然而，尽管AI技术在教育领域的应用已初见成效，但将其应用于企业内训课程设计与开发仍面临诸多挑战。传统AI工具往往存在技术门槛高、功能分散、难以与企业实际需求深度结合等问题。许多工具虽然具备数据分析和内容生成能力，但在课程设计的逻辑性、内容的系统性以及与企业文化的融合方面仍有不足。此外，部分AI工具的更新迭代速度较慢，难以及时响应企业快速变化的培训需求，导致实际应用效果与预期存在差距。
Deepseek作为一种先进的AI工具，为企业内训课程的设计与开发带来了革命性的改变。它通过强大的自然语言处理和数据分析能力，能够快速解析企业的培训需求，生成高质量的课程内容，并提供个性化的教学方案。Deepseek的智能化推荐系统能够根据员工的学习行为和绩效数据，动态调整课程内容，确保培训的精准性和有效性。同时，其开放性和可定制化的特性，使其能够轻松融入企业的现有培训体系，与企业文化、业务流程无缝对接。通过Deepseek，企业内训师可以显著提升课程开发效率，降低技术门槛，从而将更多精力投入到课程内容的创新和优化中，为企业培训注入新的活力。
课程优势：
● 效率革命：AI工具缩短需求分析时间50%，自动生成课程大纲与案例库，开发周期压缩60%
● 质量保障：基于大数据分析的智能推荐系统，确保课程结构符合认知逻辑，知识点覆盖率提升40%
● 创新赋能：AI生成情景化教学案例、交互式活动设计，课程趣味性提升35%
● 双轨融合：传统课程开发方法论（如ADDIE模型）与AI工具深度结合，兼顾系统性与敏捷性
课程收益：
组织收益：
● 缩短培养周期：快速构建适配业务战略的课程体系
● 降低开发成本：减少外部采购依赖，人均课程产能提升3倍
● 沉淀知识资产：通过AI知识库实现经验标准化、课程版本迭代自动化
学员收益：
● 掌握AI工具链：除了传统的GPT、使用Deepseek完成需求分析、大纲生成、案例开发等全流程任务
● 设计高价值课程：输出符合“有效、有用、有趣”标准的标准化课程包（含PPT、讲师手册、学员工具包）
● 升级开发思维：建立“数据驱动+人机协同”的新型课程开发范式
课程时间：3天，6-小时/天
课程对象：企业中级内训师、企业特聘内训师、有一定授课经验企业兼职内训师
课程方式：讲授、课件辅导、案例分析、小组讨论、实践演练
成果输出：《课程定题定向》《课程目标》《课程大纲》《课程教学课件》《教学材料》
课程大纲
第一讲：AI时代的课程开发范式升级——AI赋能全景图
讨论：AI给内训师带来的改变
1. 传统开发VS AI智能开发方案
——从“人脑经验”到“人机协同”的范式迁移
2. Deepseek的功能介绍
现场演示：从0到1生成一门课程
工具链介绍：需求分析引擎、知识图谱构建器、教学设计推荐系统
学员实战演练：5分钟生成需求分析报告
第二讲：AI驱动课程定向——精准锁定价值锚点
比较：传统AI应用课程需求分析与定向方法
思考：传统需求分析的应用
1. 课程智能需求分析
——基于企业文档/工单数据的数据挖掘（Deepseek数据爬取功能）
2. AI辅助的课题价值评估矩阵：战略匹配度、业务紧急度、资源可行性、AI可优化空间
3.用Deepseek进行三维需求分析
1）岗位任务分析（自动生成DACUM模型）
2）学员认知水平检测（AI测评问卷设计）
3）业务场景还原（对话式需求采集）
工具实操：用Deepseek输出《中层管理能力提升》课程价值主张书
第三讲：智能课程结构设计——从混沌到有序
讨论：传统的课程结构与常见逻辑
一、AI大纲生成：输入3个关键词自动输出三级课程结构
原理：Transformer模型
二、结构优化双循环：
1. 逻辑校验（金字塔原理）
2. 体验增强（心流曲线设计）
三、Deepseek深度学习算法支持的6种新型结构：
1. 问题链结构
2. 情景推演结构
3. 游戏化关卡结构
4. 认知冲突结构
5. 碎片重组结构
6. 镜像训练结构
现场练习：现场优化《跨部门沟通》课程结构，AI实时评分反馈
第四讲：知识萃取智能化——从经验到可推广
讨论：通用模型AI对知识点萃取的应用的不足
一、基于Deepseek的知识图谱构建：
1）逻辑原理：信息抓取与知识点抽取→知识融合与结构化→流程图的动态生成
2）操作流程：访谈记录→知识点→技能操作流程图
二、Deepseek辅助经验萃取：
1. Deepseek应用原理
1）上下文重建（Contextual Reconstruction）
2）模式挖掘（Pattern Mining）
3）主动风险预警（Proactive Risk Alerting）
4）知识资产化（Knowledge Assetization）
2. 萃取四步法：场景还原→模式识别→风险预警→工具封装
实战练习：用Deepseek工具完成《设备故障应急处理》SOP开发
第五讲：Deepseek增强型教学设计——让学习自然发生
回顾：经典教学设计的方法：建构主义与自然教学法
1. 教学策略智能推荐
——根据内容类型（流程/概念/技能）自动匹配最佳教学法
2. AI互动设计
——AI生成情境案例/沙盘/角色扮演脚本
Deepseek创建工具箱：情景模拟脚本生成、选择题、游戏化机制设计
现场练习：案例优化将传统《商务礼仪》课件升级为AI增强型课程
第六讲：成果交付与迭代——打造课程生态系统
对比：PPT制作效率与迭代的困境
1. Deepseek与其他工具的结合
1）一键生成标准课程包：PPT智能排版、讲师手册自动填充、学员工具包封装
2）三分钟生成视频微课
2. 数据驱动课程迭代
——基于学习行为数据的AI优化建议（完课率/互动热力图分析）
结业设计：完成一门完整AI辅助课程开发
授课老师
杨若华 实战TTT培训专家，行动学习催化师/人才测评师/数字学习设计师（DDI认证）
常驻地：武汉
邀请老师授课：13911448898 谷老师
