情境式提示模型培训
情境式提示模型培训是近年来随着人工智能技术的发展而出现的一种新型培训方法，特别是在企业内训和教育培训领域得到了广泛的应用。这一模型不仅提升了培训内容的针对性与实用性，还增强了学习者的参与感与互动性。本文将系统阐述情境式提示模型的概念、背景、应用以及与AI技术的结合，深入分析其在现代企业内训中的重要性及实践案例。
课程说明课程主要使用Deepseek研发企业内训课程，在特定课程研发阶段（如课件生成/视频案例生成等）也会对其他AI课程制作工具如WPS AI、Gamma、即梦、剪映等工具进行讲解与应用，后文不再赘述。课程背景：在当今竞争激烈的商业环境中，企业对通过研发讲授内训课程加强企业核心经验传承的需求日益迫切。人工智能（AI）作为推动现代企业发展的关键技术，其在人才培养和知识传承方面展现出前所未有的潜力。随着Deepseek等国产优质AI工具的不断推出，AI技术已经可以应用到个性化定制培训内容，数据分析优化培训效果等能显著提升企业内训的质量和效率的各个领域。因此，掌握以Deepseek为主的AI工具在企业内训课程研发中的应用，已经成为现代企业内训师和人力资源工作者的必备技能。本课程《Deepseek 内训师AI课程研发》旨在帮助企业培训专业内训师深入理解Deepseek等AI工具在内训课程研发领域的应用。课程内容将涵盖AI内训需求分析、AI课程结构设计、AI内训课件制作、AIGC内训课程生成等环节，结合丰富的案例分析和实战演练，引导学员探索Deepseek等AI工具在不同培训场景下的创新应用，从而有效提升企业内训课程的针对性和实用性，最终实现内训师工作效率和工作能力的提升。课程收益：Deepseek指令应用知识——掌握Deepseek核心提示词构建的语法与模型，明确Deepseek应用的核心要点Deepseek课程需求分析——运用Deepseek工具完成课程需求分析建模，包括目标分析、主题选择、课题撰写、需求数据分析等内容。Deepseek课程结构设计——利用Deepseek+思维导图绘制内训课程结构图，总结课程核心结构，罗列课程目录与核心知识点。AI课程课件制作——运用AI课件制作工具快速完成课件生成、课件排版、内容萃取、课件美化等内容。AIGC课程内容生成——运用AICG工具完成互动教学设计、案例图片/视频生成、课程数据分析与评估等工作课程时间：2天，6小时/天，具体安排如下：时间主题核心知识点第一天Deepseek课程研发Deepseek指令语法、Deepseek需求分析第二天Deepseek结构设计、AI课件制作、AIGC课程内容生成等授课对象：企业内训师授课方式：知识讲解、案例分析、媒体互动、体验教学 课程大纲：#课程导入#用Deepseek写一份教学方案有多快？#自我介绍#第一阶段：AI课程研发核心知识——Deepseek指令核心语法详解1. Deepseek工具核心画像——他是谁？1）身份/学历2）人物特点3）擅长工作/知识水平案例演示：用Deepseek完成课程背景写作章节导入：什么是提示词？2. Deepseek的三种对话模式1）直接生成模式2）沟通生成模式3）范例生成模式3. Deepseek提示词的十类基础语法直接式提示模型（Direct Prompt Model）情境式提示模型（Contextual Prompt Model）"指令式提示模型（Instructional Prompt Model）选择式提示模型（Choice Prompt Model）角色扮演式提示模型（Role-Playing Prompt Model）反问式提示模型（Counter-Questioning Prompt Model）序列式提示模型（Sequential Prompt Model）反馈式提示模型（Feedback Prompt Model）限制式提示模型（Constrained Prompt Model）情感式提示模型（Emotional Prompt Model）4. 写好Deepseek反馈指令1）纠正指令2）扩展指令3）反问指令4）重置指令5）切换指令课堂练习：用Deepseek总结课程核心亮点第二阶段：快速厘清课程——Deepseek课程需求分析1. Deepseek辨对象从业岗位/年龄范围文化水平/性别比例从业时间/受训经验工具应用：Deepseek培训对象数据画像生成2. Deepseek选主题培训主题分类主题价值研判工具应用：Deepseek培训主题筛选Deepseek定目标A：对象定位B：行为描述C：条件分析D：程度确定工具应用：用Deepseek撰写ABCD可视化培训目标Deepseek优名称案例分析：129路公交车陈述句说详细用数字双标题课堂练习：用Deepseek为内训课程命名#实操演练：用Deepseek撰写课程大纲第一部分——课程基本信息#第三阶段：做好经验萃取——Deepseek课程结构设计1. 内训课树型结构图1）树根节点——课程主题2）树干节点——课程目录3）树枝节点——页面标题4）树叶节点——内容要点2. 明确树干节点1）流程法输出树干节点2）分类法输出树干节点3）树干节点合并与删除4）有效内容甄别与修订课堂练习：用Deepseek导出课程目录3. 明确树枝节点1）迭代法明确树枝节点2）ASK属性分析法明确树枝节点3）树枝节点拆分与顺序优化课堂练习：用Deepseek拓展课程树枝节点4. 包装树干/树枝节点名称对仗包装词组包装单字包装字母包装案例分析：用Deepseek包装课程的核心知识点5. 绘制课程地图1）绘制软件演示2）图形目录转化综合练习：Deepseek + 文心一言绘制课程地图第四阶段：输出设计课件——AI自动化课件设计详解1. AI + PPT应用核心流程确认主题拟订大纲补充页面美化页面2. AI一键生成PPT1）主题导入2）内容修订3）主题选择4）演讲稿一键生成5）内容修订3. 单页PPT的AI生成与修订1）内容创作2）排版要点3）修订与优化4. PPT的AI美化设计1）字体替换2）快速排版3）动画制作实操演练：用WPS AI完成内训课程PPT的制作第五阶段：做好课程优化——AI自动化课程优化详解1. 互动教学设计1）互动教学的PRM模型2）提问/小组研讨设计3）课堂活动设计4）文字案例设计课堂练习：用Deepseek做好课程互动设计2. 多媒体素材AIGC生成1）课程用图片/海报制作生成2）课程用图片处理（AI快速P图）3）课程用数据信息收集/筛选/生成4）课程用视频生成5）课程用视频素材AI剪辑课堂练习1：用通义万象/文心一格生成课程用图片课堂练习2：用Deepseek收集/分析数据信息课堂练习3：用即梦生成课程用教学视频课堂练习4：用Deepseek评估课程教学效果#课程总结与回顾#
一、情境式提示模型的概念
情境式提示模型（Contextual Prompt Model）是指在特定的情境下，通过设计合适的提示词和指令，引导人工智能系统生成符合用户需求的内容。这种模型强调通过上下文信息来提高生成内容的相关性和实用性。与传统的指令式提示模型相比，情境式提示模型更加注重学习者的背景、需求和实际应用场景。
二、情境式提示模型的背景
在信息爆炸和技术进步的背景下，传统的培训方式已无法满足现代企业的需求。随着人工智能技术的迅猛发展，尤其是自然语言处理（NLP）和生成对抗网络（GAN）等技术的成熟，情境式提示模型应运而生。它通过充分利用AI技术在数据分析、内容生成和个性化推荐等方面的优势，为企业内训提供了新的解决方案。
三、情境式提示模型的核心要素
- 上下文分析：情境式提示模型强调对学习者背景和需求的深入分析，包括受训者的岗位、经验、文化背景等。
- 提示词设计：通过精确的提示词设计，引导AI生成与受训者需求高度相关的内容。
- 交互性：模型鼓励学习者与AI系统进行互动，实时反馈和调整生成内容。
- 个性化：根据不同的学习者需求和情境，生成个性化的培训内容，提高学习的效果和满意度。
四、情境式提示模型在企业内训中的应用
情境式提示模型在企业内训中的应用可以从多个方面进行分析：
1. 需求分析
在进行培训之前，企业可以利用情境式提示模型对受训者的需求进行深入分析。通过对受训者的岗位、工作经验和学习目标进行调研，企业能更清晰地识别出需要解决的问题和培训的重点方向。
2. 课程设计
在课程设计阶段，情境式提示模型能够帮助内训师快速生成符合企业需求的课程大纲和内容。内训师可以利用AI工具，通过上下文信息生成与课程主题相关的内容，提高课程的针对性和有效性。
3. 课件制作
情境式提示模型还可以在课件制作中发挥重要作用。通过智能化的课件生成工具，内训师可以快速生成PPT、视频等多媒体素材，节省了大量时间和精力。同时，模型还支持对课件内容的实时修改和优化，确保最终输出的课件符合受训者的需求。
4. 互动教学设计
情境式提示模型鼓励在培训过程中引入互动元素，如小组讨论、案例分析等。这种方式不仅增强了学习者的参与感，还提高了知识的吸收和应用能力。
5. 课程评估与反馈
通过情境式提示模型，企业能够有效地对内训课程进行评估与反馈。利用AI技术分析受训者在培训过程中的表现，及时调整培训策略，提高培训效果。
五、情境式提示模型的优势
- 高效性：通过AI技术的辅助，情境式提示模型能够快速生成符合需求的培训内容，节省时间和成本。
- 针对性：模型强调上下文分析，确保培训内容与受训者的实际需求高度契合。
- 灵活性：可根据不同的培训场景和受训者特征进行调整，满足多样化的培训需求。
- 互动性：鼓励学习者与AI系统的互动，提高了学习的积极性和参与感。
六、情境式提示模型的实践案例
在实际应用中，情境式提示模型已经在多个企业的内训课程中取得了显著成效。以下是几个典型的案例：
案例一：某科技公司内训课程开发
某科技公司在进行新员工培训时，采用情境式提示模型对受训者的背景进行分析，发现新员工的专业背景差异较大。通过使用AI工具，内训师生成了针对不同专业背景的培训课程，显著提高了新员工的培训效果和满意度。
案例二：某制造企业的安全培训
某制造企业在进行安全培训时，利用情境式提示模型设计了基于实际工作场景的案例分析。通过与受训者的互动，及时调整培训内容，成功提高了员工的安全意识和操作技能。
案例三：某金融机构的客户服务培训
某金融机构在进行客户服务培训时，采用情境式提示模型对客户需求进行分析，生成了针对不同客户类型的服务策略和应对技巧。通过这种方式，员工的客户满意度显著提升。
七、情境式提示模型的未来发展
随着人工智能技术的不断进步，情境式提示模型的应用场景将会进一步拓展。未来，模型可能会结合更多的技术，如虚拟现实（VR）、增强现实（AR）等，为学习者提供更加沉浸式的培训体验。同时，随着大数据技术的发展，情境式提示模型也将能够更精准地分析受训者的需求，从而生成更加个性化的培训内容。
结论
情境式提示模型为企业内训提供了一种新的思路和方法，通过深度分析受训者的背景和需求，结合人工智能技术生成个性化的培训内容，显著提升了培训的针对性和有效性。面对日益复杂的商业环境，企业应积极探索情境式提示模型的应用，以实现更高效的知识传承和人才培养。
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