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Sep 29, 2025更新

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示例1

课程名称:教学设计与技术增强学习工作坊

课程概述:
本工作坊旨在通过循证的教学设计方法与技术整合策略,支持参与者完成从需求分析到原型验证的完整设计闭环,产出可直接用于教学或培训的高质量学习单元。课程采用逆向设计与建构性对齐作为总体框架,结合ADDIE流程、布鲁姆修订版分类学、认知负荷与多媒体学习原则、通用学习设计(UDL)与可访问性标准,以及社区共建(Community of Inquiry, CoI)模型,确保目标、活动、评估与技术工具之间的一致性与可衡量性(Biggs & Tang, 2011; Molenda, 2003; Anderson & Krathwohl, 2001; Sweller, Ayres, & Kalyuga, 2011; Mayer, 2021; Meyer, Rose, & Gordon, 2014; Garrison, Anderson, & Archer, 2000)。

适用对象:
- 高等教育教师、企业/医疗/公共部门培训师
- 教学设计师与课程开发人员
- 教务与教研团队成员、学习技术支持人员

学习成果(完成后,学员能够):
1) 运用建构性对齐与ADDIE,为一门课程或培训单元制定对齐良好的课程蓝图(学习目标—学习活动—评估一致)(Biggs & Tang, 2011; Molenda, 2003)。
2) 使用布鲁姆修订版分类学编写可观察、可测量的学习目标,并匹配相应的评估证据(Anderson & Krathwohl, 2001)。
3) 基于认知负荷与多媒体学习原则,设计一节5–7分钟的技术增强微课原型(Sweller et al., 2011; Mayer, 2021)。
4) 依据UDL与WCAG 2.2标准,对学习资源实施至少三项可访问性优化(Meyer et al., 2014; W3C, 2023)。
5) 构建包含形成性评价与及时反馈的评估方案,并使用评分量表提升信度与透明度(Gagné et al., 2005; Black & Wiliam, 1998)。
6) 在主流学习管理系统(LMS)中搭建一个含互动、自动化反馈与学习支持的数字化学习单元,并遵循课程质量标准(Quality Matters, 2023)。
7) 应用TPACK框架进行技术—教学法—学科知识的有机整合,并利用简要学习分析数据进行迭代改进(Mishra & Koehler, 2006; Long & Siemens, 2011)。

课程结构与内容(建议形式:2天线下密集或4周混合式):
- 单元1:需求分析与对齐设计
  主题:学习者画像、情境分析、学习目标与证据链、逆向设计。
  产出:对齐蓝图草案与目标—证据矩阵(Wiggins & McTighe, 2005; Biggs & Tang, 2011)。
- 单元2:评估与反馈设计
  主题:诊断/形成/总结性评价,评分量表设计,同伴评审,学术诚信与评价公平。
  产出:形成性评价活动与Rubric原型(Black & Wiliam, 1998; Gagné et al., 2005)。
- 单元3:学习活动与多媒体原型
  主题:认知负荷管理、分段与信号、冗余控制、互动结构化。
  产出:微课脚本与线框/故事板(Sweller et al., 2011; Mayer, 2021)。
- 单元4:可访问性与包容性设计
  主题:UDL三大原则、字幕/转录、色彩对比、键盘可用性、替代文本。
  产出:资源的可访问性修订清单与示例(Meyer et al., 2014; W3C, 2023)。
- 单元5:技术整合与学习社区营建
  主题:TPACK整合策略、LMS课程架构、同伴—教师—认知临场(CoI)、互动工具的选择与合理化。
  产出:LMS中的模块化单元与互动活动配置(Mishra & Koehler, 2006; Garrison et al., 2000)。
- 单元6:学习分析与质量保障
  主题:低风险学习分析指标(参与度、测验诊断)、改进循环、课程质量标准与核对表。
  产出:迭代改进计划与质量对照单(Long & Siemens, 2011; Quality Matters, 2023)。

教学方法与学习支持:
- 方法:问题导向与工作过程驱动,工作坊中穿插微讲解、示范、工作实例拆解、同伴评审与快速迭代,确保理论与实作的闭环。
- 工具与平台:主流LMS(如Moodle、Canvas或等效系统)、交互式内容制作工具(如H5P或等效)、视频录制与字幕工具、可访问性检测工具(等效替代可用)。
- 支持:提供模板(目标撰写、Rubric、故事板、UDL核对表、QM对照单)、示例库与参考范式,便于迁移到本校/本机构情境。

考核与认证:
- 考核方式:过程性产出与最终作品集(课程蓝图、评价方案、微课原型、可访问性改进清单、LMS单元、改进计划)。
- 评价标准:基于质量量表的合格/不合格判定,强调对齐性、可测量性、可访问性与可实施性(Quality Matters, 2023; W3C, 2023)。

时长与投入:
- 2天线下密集(约12–14学时)或4周混合式(每周2小时同步+2–3小时异步)。
- 建议学员在工作坊期间以自身课程/培训项目为任务对象,提升迁移效度。

先修要求:
- 基本数字素养与LMS使用经验;建议携带一门待优化或待开发的课程主题。

质量与循证依据(设计选择的证据基础):
- 建构性对齐与逆向设计能提升目标—活动—评估一致性与学习成效(Biggs & Tang, 2011; Wiggins & McTighe, 2005)。
- 形成性评价与明确标准显著促进学习与自我调节(Black & Wiliam, 1998)。
- 认知负荷管理与多媒体原则有助于提高理解与迁移(Sweller et al., 2011; Mayer, 2021)。
- UDL与可访问性标准提升包容性与可用性(Meyer et al., 2014; W3C, 2023)。
- 在线与混合学习中,社会/教学/认知临场的协同对学习体验与成效具有关键作用(Garrison et al., 2000)。
- TPACK为技术整合提供结构化决策框架;学习分析支持以数据驱动的迭代改进(Mishra & Koehler, 2006; Long & Siemens, 2011)。
- 课程质量框架(如Quality Matters)可作为系统化审查基准(Quality Matters, 2023)。

参考文献(APA 第7版):
- Anderson, L. W., & Krathwohl, D. R. (Eds.). (2001). A taxonomy for learning, teaching, and assessing: A revision of Bloom’s taxonomy of educational objectives. Longman.
- Biggs, J., & Tang, C. (2011). Teaching for quality learning at university (4th ed.). Open University Press.
- Black, P., & Wiliam, D. (1998). Assessment and classroom learning. Assessment in Education, 5(1), 7–74.
- Gagné, R. M., Wager, W. W., Golas, K. C., & Keller, J. M. (2005). Principles of instructional design (5th ed.). Wadsworth/Thomson.
- Garrison, D. R., Anderson, T., & Archer, W. (2000). Critical inquiry in a text-based environment: Computer conferencing in higher education. The Internet and Higher Education, 2(2–3), 87–105.
- Long, P., & Siemens, G. (2011). Penetrating the fog: Analytics in learning and education. EDUCAUSE Review, 46(5), 31–40.
- Mayer, R. E. (2021). Multimedia learning (3rd ed.). Cambridge University Press.
- Meyer, A., Rose, D. H., & Gordon, D. (2014). Universal design for learning: Theory and practice. CAST.
- Mishra, P., & Koehler, M. J. (2006). Technological pedagogical content knowledge: A framework for teacher knowledge. Teachers College Record, 108(6), 1017–1054.
- Molenda, M. (2003). In search of the elusive ADDIE model. Performance Improvement, 42(5), 34–36.
- Quality Matters. (2023). Higher education rubric (7th ed.). Quality Matters.
- Sweller, J., Ayres, P., & Kalyuga, S. (2011). Cognitive load theory. Springer.
- W3C. (2023). Web content accessibility guidelines (WCAG) 2.2. World Wide Web Consortium.
- Wiggins, G., & McTighe, J. (2005). Understanding by design (Expanded 2nd ed.). ASCD.

示例2

Title: Agile Project Management: Principles, Practices, and Digital Implementation

Overview:
This graduate-level workshop develops participants’ capability to design, manage, and evaluate projects using Agile approaches with an emphasis on evidence-informed instructional design and technology-enabled practice. Grounded in core Agile values and principles (Beck et al., 2001), the workshop focuses on Scrum and Kanban as dominant frameworks for iterative delivery, stakeholder collaboration, and continuous improvement (Project Management Institute [PMI] & Agile Alliance, 2017; Schwaber & Sutherland, 2020). The pedagogy leverages active learning, simulation, and spaced retrieval to strengthen durable application of concepts and tools (Freeman et al., 2014; Roediger & Karpicke, 2006; Cepeda et al., 2006). Participants use industry platforms (e.g., Jira or Trello for backlog management; Miro/FigJam for collaborative design) to plan and execute a time-boxed sprint simulation, generate Agile metrics, and conduct reflective retrospectives. Emphasis is placed on practical adoption challenges and success factors documented in the literature, including stakeholder alignment, organizational culture, and scaling considerations (Dikert et al., 2016; Dingsøyr et al., 2012).

Learning outcomes:
By the end of the workshop, participants will be able to:
- Analyze the applicability of Agile values and principles to their organizational context and constraints (Beck et al., 2001; PMI & Agile Alliance, 2017).
- Differentiate Scrum and Kanban structures and select an approach aligned to project uncertainty, workflows, and value delivery goals (Schwaber & Sutherland, 2020; PMI & Agile Alliance, 2017).
- Formulate user stories and acceptance criteria, prioritize a product backlog, and estimate work using empirically grounded methods (e.g., relative estimation, Planning Poker).
- Plan and facilitate core Scrum events and/or Kanban flow practices to enable transparency, inspection, and adaptation.
- Implement a sprint (or flow-based iteration) using a digital work management tool; generate and interpret metrics such as burndown, cumulative flow, cycle time, and throughput to inform decisions.
- Conduct structured retrospectives to identify process improvements and mitigate adoption risks documented in research (Dikert et al., 2016).
- Evaluate the ethical, compliance, and accessibility implications of Agile tooling and collaboration (e.g., permissions, data privacy, inclusive facilitation), integrating multimedia and collaboration best practices (Mayer, 2009; Clark & Mayer, 2016).

Target audience and prerequisites:
- Intended for project leads, product owners, instructional designers, learning technologists, team managers, and faculty leading cross-functional initiatives.
- No prior Agile experience is required; basic familiarity with project workflows is recommended.

Format and duration:
- Blended delivery: 12–14 hours total across one week.
  - Pre-work (asynchronous, 2 hours): Short multimedia modules on Agile foundations with retrieval-practice quizzes to prime knowledge (Mayer, 2009; Roediger & Karpicke, 2006).
  - Live sessions (synchronous, 8–10 hours): Facilitated case analysis, team-based sprint simulation, tool practice.
  - Post-work (asynchronous, 2 hours): Reflective retrospective, application plan, and short knowledge check for spaced reinforcement (Cepeda et al., 2006).

Learning technologies and resources:
- LMS (e.g., Canvas/Moodle): Content, discussions, analytics, and submission of artifacts.
- Collaborative whiteboard (e.g., Miro/FigJam): Story mapping, definition of done, workflow design.
- Agile work management (e.g., Jira/Trello/Azure DevOps): Backlog, boards, WIP limits, reports.
- Video-conferencing with breakout rooms and captioning for inclusive facilitation.
- Low-stakes quizzes/polls for retrieval and formative feedback.

Instructional strategies and rationale:
- Active learning through problem-centered cases and simulation, supported by evidence of improved achievement and reduced failure rates (Freeman et al., 2014).
- Test-enhanced learning via frequent low-stakes checks to improve long-term retention (Roediger & Karpicke, 2006).
- Spaced practice across pre-, live, and post-work to consolidate knowledge (Cepeda et al., 2006).
- Multimedia design aligned to cognitive theory to reduce extraneous load and enhance transfer (Mayer, 2009; Clark & Mayer, 2016).

Assessment and performance tasks:
- Team deliverables: Product vision, user story map, prioritized backlog with acceptance criteria, sprint/iteration plan, and retrospective summary.
- Tool-based analytics: Interpretation of burndown, cumulative flow, cycle time/throughput, and defect trends to justify process adjustments.
- Individual assessment: Application memo that critically evaluates Agile adoption risks and mitigation strategies with reference to empirical literature (Dikert et al., 2016; Dingsøyr et al., 2012).
- Rubric-aligned feedback emphasizing transparency, value delivery, and continuous improvement; feedback cycles embedded in the LMS.

Accessibility and inclusion:
- All materials follow multimedia accessibility practices (captions, alt text, readable color contrast) and inclusive facilitation protocols during team activities. Tool selection prioritizes compliance features and clear onboarding to minimize extraneous cognitive load (Mayer, 2009).

Anticipated impact:
Participants will exit with a deployable Agile workflow tailored to their context, a configured digital toolchain, and an evidence-informed plan to sustain iterative delivery and organizational learning. The design aligns with research indicating that Agile adoption benefits hinge on context-sensitive implementation, stakeholder engagement, and disciplined feedback loops (Dikert et al., 2016; Dingsøyr et al., 2012; PMI & Agile Alliance, 2017).

References (APA 7th edition):
Beck, K., Beedle, M., van Bennekum, A., Cockburn, A., Cunningham, W., Fowler, M., Grenning, J., Highsmith, J., Hunt, A., Jeffries, R., Kern, J., Marick, B., Martin, R. C., Mellor, S., Schwaber, K., Sutherland, J., & Thomas, D. (2001). Manifesto for Agile Software Development. https://agilemanifesto.org/

Cepeda, N. J., Pashler, H., Vul, E., Wixted, J. T., & Rohrer, D. (2006). Distributed practice in verbal recall tasks: A review and quantitative synthesis. Psychological Bulletin, 132(3), 354–380. https://doi.org/10.1037/0033-2909.132.3.354

Clark, R. C., & Mayer, R. E. (2016). e-Learning and the science of instruction: Proven guidelines for consumers and designers of multimedia learning (4th ed.). Wiley.

Dikert, K., Paasivaara, M., & Lassenius, C. (2016). Challenges and success factors for large-scale agile transformations: A systematic literature review. Journal of Systems and Software, 119, 87–108. https://doi.org/10.1016/j.jss.2016.06.013

Dingsøyr, T., Nerur, S., Balijepally, V., & Moe, N. B. (2012). A decade of agile methodologies: Towards explaining agile software development. Journal of Systems and Software, 85(6), 1213–1221. https://doi.org/10.1016/j.jss.2012.02.033

Freeman, S., Eddy, S. L., McDonough, M., Smith, M. K., Okoroafor, N., Jordt, H., & Wenderoth, M. P. (2014). Active learning increases student performance in science, engineering, and mathematics. Proceedings of the National Academy of Sciences, 111(23), 8410–8415. https://doi.org/10.1073/pnas.1319030111

Mayer, R. E. (2009). Multimedia learning (2nd ed.). Cambridge University Press.

Project Management Institute, & Agile Alliance. (2017). Agile practice guide. Project Management Institute.

Roediger, H. L., & Karpicke, J. D. (2006). Test-enhanced learning: Taking memory tests improves long-term retention. Psychological Science, 17(3), 249–255. https://doi.org/10.1111/j.1467-9280.2006.01693.x

Schwaber, K., & Sutherland, J. (2020). The Scrum Guide: The definitive guide to Scrum: The rules of the game. https://scrumguides.org/

示例3

Título del taller
Localización de contenidos educativos digitales: diseño instruccional, accesibilidad y aseguramiento de la calidad

Descripción y justificación
Este taller aborda, desde una perspectiva aplicada y basada en evidencia, la localización de contenidos educativos digitales para contextos multilingües y multiculturales. La localización educativa excede la traducción literal: implica adecuar lenguaje, referencias culturales, ejemplos, formatos y requisitos técnicos para optimizar la comprensión, la motivación y la equidad en el aprendizaje. La literatura muestra que la pertinencia cultural y la responsividad docente mejoran el compromiso y el rendimiento, especialmente en estudiantes históricamente marginados (Gay, 2018; Ladson-Billings, 1995). Asimismo, los principios de aprendizaje multimedia y de carga cognitiva recomiendan diseñar materiales que reduzcan la carga extrínseca y fortalezcan la coherencia y la señalización, lo que exige adaptar recursos a convenciones lingüísticas y culturales locales (Mayer, 2021; Sweller, Ayres y Kalyuga, 2019). Desde una perspectiva de inclusión, la localización debe alinearse con el Diseño Universal para el Aprendizaje (DUA) y con los estándares de accesibilidad, a fin de asegurar múltiples medios de representación, acción/expresión y compromiso, y la conformidad con WCAG 2.2 (CAST, 2018; W3C, 2023). En paralelo, las prácticas profesionales de localización y traducción demandan marcos de calidad auditables y procesos interoperables (ISO 17100:2015; ISO 18587:2017; Lommel, Uszkoreit y Burchardt, 2014). Finalmente, la adaptación de Recursos Educativos Abiertos requiere políticas y procesos que faciliten su reuso y contextualización local (UNESCO, 2019).

Resultados de aprendizaje
Al finalizar el taller, las y los participantes serán capaces de:
- Diagnosticar necesidades de localización a partir de análisis de audiencia, contexto cultural y objetivos instruccionales, alineando resultados de aprendizaje, evaluación y actividades.
- Diseñar una estrategia de localización que integre DUA, accesibilidad conforme a WCAG 2.2 y principios de carga cognitiva y aprendizaje multimedia.
- Preparar activos lingüísticos (glosarios, guías de estilo) y flujos técnicos (extracción de texto, internacionalización, empaquetado SCORM/uso de LTI) para materiales e-learning.
- Ejecutar procesos de localización con control de calidad, aplicando métricas objetivas (p. ej., MQM) y, cuando corresponda, pautas de posedición de traducción automática según ISO 18587.
- Implementar prácticas de evaluación y análisis del aprendizaje que permitan medir el impacto de la localización en la comprensión, la retención y la equidad.
- Documentar conformidad y trazabilidad del proceso (informes de accesibilidad, listas de verificación de calidad, repositorios de activos lingüísticos).

Público objetivo y requisitos
- Perfil: diseñadores/as instruccionales, docentes universitarios/as, especialistas en e-learning, gestores/as de proyectos de localización, tecnólogos/as educativos/as, responsables de OER y equipos de edición académica.
- Requisitos: alfabetización digital intermedia, experiencia básica en diseño de cursos o producción de recursos educativos y dominio operativo de al menos un idioma adicional al de origen del contenido.

Estructura y contenidos
- Módulo 1. Fundamentos de localización educativa
  • Conceptos y alcance: de la traducción a la localización cultural y técnica.  
  • Marco pedagógico: DUA, aprendizaje multimedia y carga cognitiva (CAST, 2018; Mayer, 2021; Sweller et al., 2019).  
  • Equidad y pertinencia cultural en el currículo (Gay, 2018; Ladson-Billings, 1995).
- Módulo 2. Análisis de audiencia y diseño instruccional contextualizado
  • Segmentación sociolingüística y mapeo cultural.  
  • Alineación constructiva de objetivos, actividades y evaluación; selección de ejemplos y casos locales.
- Módulo 3. Preparación lingüística y técnica
  • Activos lingüísticos: glosarios, guías de estilo, memorias de traducción; gestión terminológica.  
  • Internacionalización del recurso: separación de contenido/forma, externalización de cadenas, consideraciones tipográficas y de escritura derecha–izquierda.  
  • Estándares y empaquetado: interoperabilidad con LMS mediante SCORM y LTI Advantage (1EdTech Consortium, 2022).
- Módulo 4. Accesibilidad y usabilidad
  • Conformidad WCAG 2.2, subtitulado, descripciones de audio, contraste, navegación por teclado (W3C, 2023).  
  • DUA aplicado a actividades, evaluaciones y apoyos (CAST, 2018).
- Módulo 5. Producción, calidad y posedición
  • Flujo de trabajo con TMS/CAT, control de versiones y automatización.  
  • Aseguramiento de calidad: ISO 17100, MQM para evaluación de errores, muestreo LQA (International Organization for Standardization, 2015; Lommel et al., 2014).  
  • Posedición de MT: requisitos, perfiles de calidad y riesgos (ISO 18587:2017).
- Módulo 6. Implementación, evaluación e iteración
  • Despliegue en LMS, pruebas piloto con usuarios, telemetría de aprendizaje.  
  • Indicadores de impacto: comprensión, carga percibida, tiempo en tarea, tasas de finalización y brechas de logro entre subgrupos.  
  • Adaptación y reuso de OER: licencias abiertas y localización responsable (UNESCO, 2019).

Metodología didáctica y herramientas
- Enfoque basado en proyectos: cada participante localiza un recurso breve (p. ej., un microcurso, una lección de video interactivo o un paquete SCORM) para un público específico.  
- Aprendizaje activo: análisis de casos, revisión por pares con rúbricas MQM y pruebas de usabilidad con checklist WCAG.  
- Herramientas sugeridas: plataforma LMS institucional, suite de autoría (p. ej., H5P, Articulate o Captivate), editores de subtítulos, gestores terminológicos y herramientas CAT/TMS que permitan exportar/importar activos y trazabilidad de cambios.

Evaluación y evidencias de aprendizaje
- Rúbricas alineadas con:  
  • Criterios pedagógicos (coherencia instruccional, DUA, reducción de carga extrínseca).  
  • Accesibilidad (conformidad WCAG 2.2 nivel AA).  
  • Calidad lingüística (MQM) y cumplimiento de guías de estilo/glosario.  
  • Conformidad de procesos (checklist ISO 17100/18587 cuando aplique).  
- Evidencias: recurso localizado funcional en el LMS, informe de accesibilidad, glosario y guía de estilo, plan de evaluación con indicadores y datos de la prueba piloto.

Resultados esperados
- Un recurso educativo digital localizado y accesible, listo para su despliegue.  
- Un kit de localización reutilizable (glosario, guía de estilo, plantillas de QA y de informes).  
- Un plan replicable para iterar y escalar la localización en la organización.

Duración y modalidad
- Duración: 12 horas distribuidas en 3 sesiones sincrónicas de 3 horas y 3 horas de trabajo autónomo.  
- Modalidad: híbrida o en línea, con aula virtual y tutorías.

Referencias (formato APA 7.ª edición)
- 1EdTech Consortium. (2022). Learning Tools Interoperability (LTI) Advantage. https://www.1edtech.org/spec/lti/v1p3/implementation-guide  
- CAST. (2018). Universal Design for Learning Guidelines version 2.2. CAST. http://udlguidelines.cast.org  
- Gay, G. (2018). Culturally responsive teaching: Theory, research, and practice (3rd ed.). Teachers College Press.  
- International Organization for Standardization. (2015). ISO 17100:2015 Translation services—Requirements for translation services. ISO. https://www.iso.org/standard/59149.html  
- International Organization for Standardization. (2017). ISO 18587:2017 Translation services—Post-editing of machine translation output—Requirements. ISO. https://www.iso.org/standard/62970.html  
- Ladson-Billings, G. (1995). Toward a theory of culturally relevant pedagogy. American Educational Research Journal, 32(3), 465–491. https://doi.org/10.3102/00028312032003465  
- Lommel, A., Uszkoreit, H., & Burchardt, A. (2014). Multidimensional Quality Metrics (MQM): A framework for declaring and describing translation quality metrics. Tradumàtica, (12), 455–463. https://doi.org/10.5565/rev/tradumatica.77  
- Mayer, R. E. (2021). Multimedia learning (3rd ed.). Cambridge University Press.  
- Sweller, J., Ayres, P., & Kalyuga, S. (2019). Cognitive load theory (2nd ed.). Springer. https://doi.org/10.1007/978-1-4614-6657-2  
- UNESCO. (2019). Recommendation on Open Educational Resources (OER). UNESCO. https://unesdoc.unesco.org/ark:/48223/pf0000370936  
- World Wide Web Consortium (W3C). (2023). Web Content Accessibility Guidelines (WCAG) 2.2. https://www.w3.org/TR/WCAG22/

适用用户

高校教师与教学秘书

用于新开课程或工作坊的课程说明撰写,快速产出包含学习目标、教学方式、评估方案与平台工具的标准化文本,直接用于教务审批和课程目录上线。

企业培训经理

为内训项目与技能工作坊生成课程介绍与大纲,明确岗位能力产出与评估方法,匹配企业学习平台工具,用于报名页面、项目立项与管理层汇报。

教育科技公司产品/内容团队

批量生成课程页面文案与教研说明书,按受众与语言快速本地化,统一写作与引用规范,提升转化率与对外投标资料的专业度。

K12教研员与备课组长

将主题转化为可执行的课程说明与教学设计,明确学段目标、活动安排与作业评估,便于家校沟通、校本课程立项与跨学科项目落地。

培训机构市场与运营

输出招生页用的课程介绍、亮点与学习收获,平衡吸引力与合规表达,支持渠道投放物料制作与转化节点优化。

学术会议与研修组织者

为研讨会或工作坊快速生成正式议程与课程描述,附带背景依据与引用信息,直接用于征稿通知、报名手册与证书说明一致化。

解决的问题

用一个可复用的“课程描述撰写助手”提示词,帮助培训机构、企业内训与高校讲师在数分钟内产出严谨、可信、可直接上线的课程/工作坊描述,并通过专业的教学设计细节提升学员信任与报名转化。 - 让 AI 扮演教育技术专家,围绕你给定的主题与语言,生成结构化、基于证据的课程描述。 - 输出包含:课程定位与价值主张、可衡量的学习目标、目标受众与先修要求、教学方法与技术工具、活动与作业设计、评估方式、模块/日程安排、参考资料与引用。 - 保持正式、客观、清晰的学术写作风格,兼顾教学法与技术选型的合理性,减少“空话”和堆砌。 - 支持多语言与多场景(线上/线下/混合),可按渠道需求切换长短版描述,便于官网、招生页与平台投放。 - 强调准确与可信,减少错误信息与夸大;生成内容更易通过立项、招投标与教务审核。

特征总结

一键生成结构化课程描述,清晰呈现目标、受众、内容与评估,直接服务课程上线与招生页。
自动嵌入教育技术方案,匹配平台与数字工具,给出可落地的教学活动与资源配置建议。
多语言输出与语气控制,轻松适配国际招生、校内审批与企业内训等不同发布场景。
学术化写作风格加持,基于证据与权威引用,提升文本可信度与教研评审通过率。
智能润色与结构优化,强化论点—论据—结论链路,减少修改轮次,加快对外发布节奏。
可按主题、学段、时长与难度定制模板,一键复用,快速批量生成系列课程说明。
自动对齐学习目标与评估方式,确保教学一致性,帮助达成可衡量的学习成效。
兼顾营销与合规表达,突出价值与差异化亮点,避免夸大承诺,塑造专业品牌形象。
按学科引用规范自动生成参考来源,保证引用格式统一规范,满足院系与出版审稿要求。

如何使用购买的提示词模板

1. 直接在外部 Chat 应用中使用

将模板生成的提示词复制粘贴到您常用的 Chat 应用(如 ChatGPT、Claude 等),即可直接对话使用,无需额外开发。适合个人快速体验和轻量使用场景。

2. 发布为 API 接口调用

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