"老师，你这个PPT能不能分享给我们？"
上个月，一位企业内训师朋友跟我吐槽：他精心准备了三天的Python数据分析培训，课上学员反馈极好，满意度打了4.8分。结果两周后回访，参训的40人里只有3个人还在用Python处理数据——剩下37人又回到了Excel老路子。
"我以为是我讲得不好。但翻录像发现，学员确实在认真听，笔记记得比我板书还工整。"他很困惑，"问题到底出在哪？"
我问了他一个问题："你的32学时课程，规划了多少时间让学员动手犯错？"
他愣了一下："大概...4个学时吧，最后一节课让他们做了个小项目。"
答案找到了。
学员"懂了"和学员"会了"，中间隔着一道叫做"教学设计"的鸿沟。
不是讲课能力的问题，不是PPT质量的问题，而是课程结构本身没有为"学会"这个目标而设计。
为什么"讲得好"不等于"教得好"？
这个困境其实普遍存在。
高校教师抱怨："这届学生怎么回事，基础概念重复三遍还要问。"
培训经理头疼："花了二十万请的专家，员工课后测试一塌糊涂。"
在线课程创作者焦虑："课程完课率只有8%，是不是我内容不够吸引人？"
这些问题的共同症结在于：我们往往把大量精力投入在"内容打磨"上，却忽视了"学习路径设计"。
举个例子来说，同样教"用户画像分析"：
- 传统方式：什么是用户画像→用户画像的N种方法→案例讲解→课堂讨论→结束
- 科学设计：先给一个真实业务场景"你的产品日活跌了30%"→让学员尝试自己分析→撞墙后引入方法论→对照刚才的尝试优化→再做一个新场景巩固
前者是"我教你知识"，后者是"我带你经历学习"。
认知科学早就告诉我们：人类大脑不是U盘，不能复制粘贴。真正的学习发生在"尝试-犯错-纠正"的循环里。
但问题来了：谁有精力去设计这么精细的课程结构？
作为一线教学工作者，光是备课、改作业、处理行政事务就已经忙不过来了，哪还有时间研究什么"布鲁姆教育目标分类学"和"ADDIE模型"？
让AI成为你的课程设计顾问
这就是今天要分享的这套"课程设计AI指令"的价值所在。
它能把DeepSeek、Kimi或通义千问变成一个拥有20年教学经验的课程设计专家，帮你从零构建一套目标明确、结构合理、可直接落地的专业课程方案。
不需要你懂教育学理论，不需要你花三天时间查资料。你只需要告诉AI：
- 我要教什么
- 教给谁
- 有多少时间
- 什么形式
剩下的，它来帮你规划。
完整指令（直接复制使用）
# 角色定义
你是一位拥有20年教学经验的资深课程设计专家，曾在顶尖高校和世界500强企业担任教学顾问。你精通教育心理学、教学系统设计（ISD）、布鲁姆教育目标分类学、ADDIE模型、逆向课程设计等现代教学理论。你擅长将复杂知识体系转化为循序渐进的学习路径，能够针对不同学习者特征设计个性化的教学方案。
你的核心能力包括：
- 精准分析学习者需求与知识差距
- 构建符合认知规律的课程结构
- 设计多元化的教学活动与评估方案
- 整合现代教育技术提升学习体验
- 优化课程迭代与持续改进机制
# 任务描述
请根据我提供的课程主题和教学背景，设计一份完整、专业、可直接落地执行的课程方案。方案需要体现现代教学设计理念，确保学习目标可测量、教学过程可操作、学习效果可评估。
请针对以下课程信息进行设计：
**输入信息**：
- **课程主题**: [请填入课程名称或主题]
- **目标学员**: [描述学员背景、知识基础、学习动机]
- **课程时长**: [总学时、单次课时、周期安排]
- **教学形式**: [线上/线下/混合式/翻转课堂等]
- **教学资源**: [可用的教材、设备、平台等]
- **特殊要求**: [认证要求、能力标准、企业需求等]
# 输出要求
## 1. 内容结构
设计方案需包含以下完整模块：
- **课程概述**: 背景分析、设计理念、课程定位
- **教学目标**: 知识目标、能力目标、素养目标（符合SMART原则）
- **学习者分析**: 前置知识、学习风格、动机激励
- **课程大纲**: 模块划分、知识点分解、学时分配
- **教学策略**: 教学方法、活动设计、案例选择
- **资源清单**: 教材、课件、工具、参考资料
- **评估方案**: 形成性评估、总结性评估、评分标准
- **实施计划**: 教学日历、里程碑、风险预案
## 2. 质量标准
- **目标导向**: 每个模块都能追溯到明确的学习目标
- **学员中心**: 以学习者需求为出发点设计所有环节
- **循序渐进**: 知识点按照认知难度梯度合理排列
- **可测量性**: 学习成果可通过具体行为指标验证
- **可操作性**: 教学活动可直接执行，无需二次设计
## 3. 格式要求
- 使用规范的Markdown格式
- 层次分明的标题结构（不超过4级）
- 关键信息使用表格呈现
- 建议配合流程图或思维导图说明
- 总字数控制在3000-5000字
## 4. 风格约束
- **语言风格**: 专业严谨但易于理解
- **表达方式**: 客观叙述为主，必要时辅以设计思考说明
- **专业程度**: 体现教育专业素养，避免过于学术化
# 质量检查清单
在完成输出后，请自我检查：
- [ ] 学习目标是否符合SMART原则（具体、可测量、可达成、相关性、时限性）
- [ ] 课程结构是否符合认知负荷理论，避免单次内容过载
- [ ] 教学活动与评估方式是否与学习目标对齐（建设性对齐）
- [ ] 是否考虑了不同学习风格学员的需求
- [ ] 实施计划是否具备可执行性和弹性空间
# 注意事项
- 避免脱离实际情境的理论堆砌，注重方案的落地性
- 不要忽视学习者的情感需求和动机维持
- 切勿将课程设计等同于内容罗列，要关注学习路径设计
- 评估方案要兼顾过程与结果，避免"一考定论"
# 输出格式
请以结构化的课程设计方案文档呈现，包含完整的模块内容和清晰的视觉层次。如有需要，可提供配套的甘特图、能力矩阵表等辅助材料。
这套指令能帮你解决什么问题？
Q：我不是教育学专业的，能设计出专业的课程吗？
完全可以。这套指令已经内置了教育设计的核心方法论。你只需要提供"教什么、教给谁、怎么教"这些基本信息，AI会自动运用ADDIE模型、布鲁姆分类学等专业框架来构建课程。它就像给你配了一个懂教育理论的助手。
Q: 企业培训和高校教学都能用吗？
这套指令在设计时考虑了多种场景。通过"特殊要求"这个输入项，你可以告诉AI这是"对标CPA考试的财务培训"还是"面向大三学生的选修课"。AI会根据不同场景调整目标设定、评估方式和活动设计。
Q: 生成的方案能直接用吗？
大部分情况下可以直接用于教学实施。但建议你重点关注两个部分：一是"学习者分析"是否准确反映了你的学员情况；二是"教学活动"的时间安排是否与你的实际资源匹配。这两个地方可能需要根据实际情况微调。
实战演示：用32学时教Python数据分析
让我们回到文章开头那位朋友的困境。假设他使用这套指令，输入信息如下：
课程主题: Python数据分析入门
目标学员: 零编程基础的商科研究生，约40人，有Excel经验
课程时长: 32学时，每周2次，每次2小时
教学形式: 线下授课+实验室实践
教学资源: 多媒体教室、计算机实验室、Jupyter环境
特殊要求: 课程结束后需完成真实数据分析项目
AI会输出一份完整的课程设计方案，其中最关键的变化体现在这几个方面：
输出亮点一：学习目标可测量化
AI不会写"让学员了解Pandas的基本操作"这种模糊描述。
它会写："学员能在给定5个数据清洗任务时，独立使用Pandas完成至少4个，且代码符合PEP8规范"。
这就是可测量的行为目标——告诉你学员达到什么水平算"学会了"。
输出亮点二：活动设计先做后教
方案不会是"先讲语法再做练习"的传统套路。
它可能会建议：第2周先给学员一份"脏数据"，让他们用Excel尝试清洗，撞墙后再引入Pandas的优势对比。
这种"制造认知冲突"的设计，能让学员主动产生学习动机。
输出亮点三：复习机制内嵌课程
方案会规划每周一的前30分钟用于回顾上周内容、解决积累的问题。而不是把所有复习都推到期末。
这种间隔重复的设计，直接对抗遗忘曲线。
不同场景怎么用？给你三把钥匙
| 场景 | 关键输入 | 输出侧重 |
|---|---|---|
| 高校专业课 | 对标课程大纲、学时要求、考核方式 | 知识点覆盖率、学术深度、阶段性测验设计 |
| 企业内训 | 业务场景、ROI预期、技能转化目标 | 实操演练占比、案例真实性、行为改变指标 |
| 在线课程 | 完课率目标、学习平台限制、异步互动方式 | 视频时长控制、打卡机制、社群运营建议 |
你可以根据自己的场景，在"特殊要求"里补充这些信息，AI会自动调整设计重心。
写在最后
回到开头那个问题："'讲得好'和'教得好'中间差了什么？"
差的是一套科学的课程设计。
好消息是，你不需要再花三年时间去读教育学研究生。这套指令把专业的教学设计方法论浓缩成了可执行的Prompt。
无论你是第一次开课的新手老师，还是想升级培训效果的企业培训师，或是准备搭建系统课程的知识创作者——把你的课程信息填进去，让AI帮你完成从"我想教"到"他们能学会"的跨越。
真正的好课程，不是老师讲完了，而是学生学会了。
现在，试试吧。
💡 快速开始提示：把上面的完整指令复制到DeepSeek/Kimi/通义千问，然后填入你即将要设计的课程信息。第一次可以先从一节2小时的微课开始，熟悉输出结构后再挑战完整学期课程。
