【建构主义7D+AI精品课程开发】结构设计的五个注意事项

课程结构图是精品课程的核心材料，是一门课程的骨架，对整门课程起到支撑作用，它能够把一节课要讲的核心部分的关键词全部呈现出来。在整理、优化课程结构图的时候，可以从五个方面入手。

课程的基本结构图设计好了之后，还要对课程的整体时间和重点内容进行规划。

图 2-23本书课程重点设计

课程重点设计遵循三个原则：

第一，20/80法则。一门课程的主要内容有几个重点就是几个模块，每个模块之间还有主次之分，课程中重点和次重点所用的时间分配大概是 8∶2。

第二，聚焦问题解决的原则。比如使用了道—法—器模型，可能法就是重点。如果使用的是 KAS模型，可能 S就是重点。如果使用了 PRM模型，M就是重点。

第三，用户和客户兼顾。在访谈调研的时候既要了解客户的需求，也要了解用户的需求，在课程设计的时候也要兼顾二者。比如，对于客户来说，希望学习者理解 why的部分，而学习者自身最终需要掌握的是 how的部分，这两部分要兼顾，只是占用时间分配上有所区别。

第一是由上至下，先画上面，再画下面。

第二是以上统下，上面是抽象的，下面是具体的。上面的标题能够包含下面的所有部分，越是抽象的内容越在上面。这是关键点。

第三是同级并列，同一级的模块横向展开。

在辅导课程开发的实践中，我们发现，学员在画结构图的时候，最常见的两个问题：

一是上下没有包容，上面一级不能完全包含下面的内容；

二是把同一级的模块做成了上下展开。这里再次强调：同一级模块要横向并列展开。

同时，课程的重点、次重点和非重点内容，可以通过课程结构层次来体现。

我们一般对课程结构图的要求是三级到七级。通常来说，越重点越深入，层级就越多。从“建构主义 7D精品课程开发”的结构图就可以看出，各个内容的层级是不一样的。

我们在运用Ai工具时候发现，用Ai工具搜索出来的内容同样存在类似问题，首先是上下不能包容，无法找到一个词能够包容下一级内容；其次，各个模块之间缺乏关联，还是有些堆砌的感觉。

如果课程结构用的是经典的 PRM模型，内容分为几个模块，并不是每个模块都要有完整的 PRM模型的三部分。

一切设计都以学习者为中心。如果学习者对 R部分很清楚，明白背后的道理，课程就不需要 R了，只保留 P和 M就可以了。同样，如果课程结构选择的是 KAS模型，若是知识点大家都知道，就可以没有 K。

这叫模块的多样性，无论选择的是“道—法—器”模型，还是 “PRM”模型、“KAS”模型，并不需要每个环节硬凑三个模块。

整门课程中 KAS模型、 PRM模型和道—法—器模型三者可以结合。可以整门课程用一个模型，也可以一节课用 PRM模型，另外一节课用道—法—器模型，还有一节课用 KAS模型。也可以一节课中有的部分用 KAS模型，有的部分用 PRM模型，有的部分用道—法—器模型，交叉结合使用。

选用模型有两个基本要求：第一，自己要清楚设计课程结构时用的是什么结构，按照事物的内在逻辑设计结构；第二，要让学习者明白用的是什么结构。

此书虽然在开发的很多环节借助了AI的大力支持，让内容更加的完整完善，但是，依然倡导AI只是辅助，是“助手”，做为培训师永远不能失去主导地位。所以，大家可以看到，主要的思路还是以培训师为主，只是在有些细节需要运用AI来补充。当然，如果有些培训师在开发课程搭建结构的时候，完全没有思路，也可以加大对AI的应用，从结构一开始就借助AI的力量。可以按照以下要点对AI进行提问。

提问要点：

1.明确课程主题；

2.说明培训对象;

3.提及课程预计时长以及想要达成的目标;

4.阐述希望课程内容组织的方式，如循序渐进、模块并列等;

5.如有特殊要求，如突出某些重点或特色，加以说明；

6.如需要按照，在知识点讲解的时候，要求用KAS/PRM，扩展知识结构。

提问方式：（示例）

1.“我正在开发一门关于[课程主题]的课程，培训对象是[XXX]，课程时长预计为[X]小时。请为我提供一个初步的课程框架模板和章节组织建议，要涵盖主要的知识点和教学重点。” 

2.“我要设计一门[课程主题]的课程，旨在帮助学员掌握[具体技能或知识]。请根据这个目标，为我生成一个合理的课程结构，包括大致的章节划分和每个章节的核心内容概述。” 

3.“我计划开发一门面向[培训对象]的[课程主题]课程，希望能以循序渐进的方式组织课程内容。请为我构思一个包含引言、正文和总结部分的课程框架，明确各章节的先后顺序和相互关系。”

需要注意的是：

1.如果要求过多，AI可能一次不能都关注到，所以需要第一，把要求条理性的罗列，第二，需要逐步优化，先实现框架，在逐模块让AI优化。

2.如果有一些比较专业的提法，需要先向AI投喂，看AI是否知道这个术语，确认没问题，再向它进一步提要求。比如，你要使用PRM结构来讲解某个知识点，你要先问它是否知道PRM。如果它理解不到位，就要把这个模型讲给它，再让它生成内容。

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