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經(jīng)驗成果萃取培訓

目標學員：
崗位專家、內部講師、職場先鋒學習者

培訓形式：
小組討論、AI操作、概念中心、萃取實踐、模擬匯報等多種形式

人數(shù)限制：24人

[課程說明]
在AIGC時代，技術的日新月異和快速變化成為我們這個時代最鮮明的特征。從深度學習到自然語言處理，從大數(shù)據(jù)分析到機器學習，AI技術不斷推陳出新，為我們提供了前所未有的工具和平臺。這些技術不僅重塑了各個行業(yè)的業(yè)務流程，更在無形中提升了工作效率，優(yōu)化了決策過程，為企業(yè)內部講師和崗位專家?guī)砹饲八从械臋C遇。
為了幫助企業(yè)內部講師和崗位專家更好地適應這一技術變革，我們精心打造了《AI經(jīng)驗萃取技術》課程。本課程不僅涵蓋了AI技術的核心知識和應用，更結合多個經(jīng)驗萃取的場景和實際案例，為學員提供具體的技術指導和豐富多樣的學習體驗。好的經(jīng)驗萃取成果可以幫助企業(yè)面臨以下的問題:
1、一個員工調崗或離職時，能夠“將經(jīng)驗能留存下來”確保崗位工作的傳承過渡；
2、管理者、老員工、高績效員工的經(jīng)驗可以轉化成集體智慧，提升團隊整體能力；
3、將零散經(jīng)驗系統(tǒng)化、偶然經(jīng)驗標準化，避免“個人經(jīng)驗主義”和重復錯誤發(fā)生；
4、將隱性經(jīng)驗顯性化，成為組織內的*實踐成果，優(yōu)化工作中的執(zhí)行標準；
5、外部知識轉化為符合企業(yè)內部DNA的內容，結合內部經(jīng)驗，建立自主知識體系。
通過本課程的學習，學員將能夠：
深入了解AI技術的*進展和發(fā)展趨勢，把握技術變革的脈搏；
按照經(jīng)驗萃取的路徑，系統(tǒng)實現(xiàn)隱性經(jīng)驗向顯性經(jīng)驗的轉化；
學習如何萃取和整合經(jīng)驗成果，將AI技術與實際工作相結合，實現(xiàn)知識的高效轉化和應用；
本課程不僅注重理論知識的傳授，更強調實踐技能的培養(yǎng)。通過多元化的學習方式，如技能競賽、小組討論、案例研究等，為學員打造一個全方位、多角度的學習平臺。
在這個充滿變革和機遇的時代，《AI經(jīng)驗萃取技術》的課程將帶領職場人士和崗位專家一起探索AI的無限可能，準確指令、多萃取場景模板、使用技巧，為未來的工作和學習創(chuàng)造更多價值！

[課程內容]
第一單元AI技術布局
1、AI發(fā)展趨勢
人工智能的發(fā)展歷程與關鍵事件
國際與國內的大模型的比較
案例：大模型應用案例展示
對于AI未來的4個AI信仰
2、AI基本概念
AI、AIGC、AIAgent、AGI四個基礎概念
選擇AI工具的原則：低成本、長應用、廣受眾、泛功能、深基座
國內常用的6大先鋒大模型：DeepSeek、Kimi、文心一言、智譜清言、訊飛星火、通義千問
AI練習：網(wǎng)頁版大模型應用
團隊活動：分享一款我身邊的AI應用
AI信息安全注意事項：4不原則
3、AI基礎技能
AI基礎應用：新建、提問、優(yōu)化、上傳、分析、反饋
AI指令基礎：角色+任務+要求+組合
AI練習：AI繪制案例圖
向大模型提問的6大原則與不能向大模型提問的3類問題
推理性大模型提問的3大原則和應用場景
不同Prompt的用法：解釋、類比、評估、總結、拓展、預測、生成、編輯、推理、想象、角色扮演、翻譯、表格生成、代碼生成
*指令的核心要素：標點符號、列舉編號、使用引號、關鍵詞、代碼與格式化文本、術語和縮寫、結構化的問題格式、提供背景信息、避免冗長復雜、檢查修正輸入
提升追問和多輪對話的質量

第二單元課題萃取準備
1、選取課題
經(jīng)驗的定義和意義
組織經(jīng)驗的三大類型：組織經(jīng)驗、團隊經(jīng)驗、個人經(jīng)驗
經(jīng)驗萃取的四種形式：個人自萃、訪談萃取、團隊萃取、人機互萃
經(jīng)驗萃取的廣義概念：從已發(fā)生的事件中獲取的信息。
經(jīng)驗萃取的狹義概念：可復制的結構化的*實踐。
三種萃取課題：工作任務分析法、關鍵事件分析法、主題邏輯分析法
AI練習：借力AI從大方向拆分課題
AI練習：借力AI形成生動吸引人的課程名
2、萃取準備
素材準備方向：人-文-書-課-機
AI練習：搜索課題參考素材與案例
素材校對、素材翻譯、素材清洗
輔助技術：圖片轉文本、視頻轉文本、語音轉文本
AI練習：使用通義效率助手將語音轉換為文字，發(fā)送到電腦

第三單元經(jīng)驗萃取流程
1、場景還原
專家的知識層次：特質/信念-專業(yè)知識-業(yè)務知識-情境知識
場景還原：敘述背景—還原細節(jié)—描述挑戰(zhàn)—自我剖析—第三方驗證
AI練習：自我訪談與自我萃取提示詞應用
2、知識轉化
知識萃取的關鍵原則：流程化、要素化、原則化、等級化
常見的5種知識類型：資料/數(shù)據(jù)、信息/觀點、方法/工具、模型/公式、理論/系統(tǒng)
練習：用AI提示詞生成知識工具

第四單元經(jīng)驗成果呈現(xiàn)
1、常見的四種經(jīng)驗成果形式
常見的4種知識成果形式：手冊、課程、案例、資料
從文字材料向課件成果轉化
AI練習：用提示詞生成課程大綱或表格框架
AI練習：課件PPT制作（導入文檔-套用模板-添加素材-優(yōu)化頁面）
考試題的開發(fā)
AI練習：應用大模型出情境測試題
2、課題成果匯報
數(shù)字人課程成果展示
AI練習：定制個人專屬聲音，用數(shù)字人合成課件成果
小組學習匯報成果展示與評優(yōu)
總結活動：現(xiàn)場AI生成總*徽章并合影留念

經(jīng)驗成果萃取培訓