AI时代下人类核心素养培训课程

AI赋能下的“智创者”：核心素养深度实践营

课程目标：

本课程旨在深入培养学员在AI辅助编程时代至关重要的三项核心素养：架构设计、问题拆解与抽象、以及创造力与创新。通过系统的理论学习、丰富的案例分析和沉浸式的实践项目，学员将掌握如何高效地与AI协作，将复杂构想转化为可落地的智能解决方案，从而在AI浪潮中占据先机。

目标受众：

课程时长：

建议为期3-5天（可根据实际需求调整，例如拆分为线上/线下混合模式或周末工作坊）。

课程模块：

模块一：系统之魂——深度架构设计与思维艺术

在AI自动生成代码的时代，高层次的系统规划和设计能力愈发珍贵。本模块将带领学员从宏观视角审视软件系统，理解架构的深层意义，并学习如何构建健壮、可扩展、易于维护的智能应用蓝图。

学习目标：
  • 深刻理解软件架构的本质、原则与在项目中的关键作用。
  • 掌握常见的系统设计模式和架构风格，并能初步应用于实践。
  • 培养从全局出发、考虑系统生命周期的架构师思维。
  • 学会批判性审视AI生成的代码块，并将其融入整体架构。
核心概念：
  • 架构基本原则： 模块化、高内聚低耦合、接口设计、分层架构。
  • 常见架构模式： 客户端-服务器模式、微服务架构（概念引入）、事件驱动架构（概念引入）。
  • 系统质量属性： 可扩展性、可维护性、安全性、性能、可用性。
  • 数据持久化策略： 本地存储、云端数据库（概念）。
实践活动：
  • 案例剖析：： 深度分析一款成功智能应用（如智能家居系统或电商平台）的简化架构，讨论其设计优势与挑战。
  • “我的智能应用”架构挑战： 学员分组，针对一个复杂场景（如智能健康管理系统），设计其核心模块、数据流向和初步技术选型，并绘制架构草图。
  • AI代码整合演练：： 利用AI生成特定功能代码，思考如何将其无缝集成到预设的系统架构中，并讨论可能遇到的兼容性问题。
  • 架构评审模拟： 学员间互相评审架构设计，提出改进建议，培养批判性思维。

模块二：逻辑之刃——精进问题拆解与抽象智慧

AI擅长执行，但将模糊的问题转化为清晰、可执行的指令，是人类独有的智慧。本模块将通过一系列实战练习，帮助学员磨砺逻辑思维，掌握将复杂问题层层分解、精准抽象为AI可理解任务的艺术。

学习目标：
  • 系统掌握自顶向下、逐步细化的问题分解方法。
  • 提升识别问题核心、排除干扰信息的能力。
  • 学会从具体实例中提炼通用概念和模式，进行有效抽象。
  • 掌握清晰、准确地向AI提出编程需求的方法。
核心概念：
  • 问题分解策略： 功能分解、数据分解、流程分解。
  • 抽象层次： 从用户需求到功能模块，再到代码逻辑。
  • 领域建模： 将现实世界概念映射为程序中的数据结构和行为。
  • 需求工程基础： 用户故事、用例分析。
  • AI指令优化：： 如何撰写清晰、无歧义的AI提示词。
实践活动：
  • 复杂问题分解实战： 选取一个实际生活或工作中的复杂问题（如“智能会议纪要系统”），引导学员将其分解为可独立解决的子任务和功能模块。
  • 抽象思维训练： 提供一组看似不相关的概念，引导学员找出其共同点并进行抽象命名（例如：将“汽车、飞机、船”抽象为“交通工具”）。
  • AI协作模拟： 学员尝试将分解后的子任务用自然语言描述给AI（模拟AI工具），并根据AI的反馈调整描述，直至AI能生成符合预期的代码。
  • 流程图绘制： 使用简单工具绘制某个业务流程图，并思考如何将其转化为程序逻辑。

模块三：创意之源——深度激发创造力与创新火花

AI是实现创意的强大加速器，但真正的突破性创新和对用户需求的深刻洞察，始终源于人类的独特能力。本模块将通过创新方法论和实践，帮助学员激发内在的创造力，将AI作为实现独特想法的工具，而非替代品。

学习目标：
  • 培养敏锐的用户洞察力，发现潜在需求和痛点。
  • 掌握多种创新思维工具和方法（如头脑风暴、SCAMPER）。
  • 学会将模糊的创意转化为可量化、可实现的创新方案。
  • 理解并实践以用户为中心的创新理念。
核心概念：
  • 用户研究方法： 用户访谈、问卷调查、用户画像。
  • 创新思维工具： 头脑风暴、逆向思维、类比思维、设计思维（Design Thinking）核心步骤。
  • 价值主张设计：： 如何为用户提供独特价值。
  • MVP（最小可行产品）理念： 快速验证创意的有效性。
  • 跨界融合： 从不同领域汲取灵感。
实践活动：
  • 用户痛点发现： 学员分组，针对某个特定群体（如老年人、学生），通过模拟访谈或观察，发现其日常痛点。
  • “AI+创意”挑战： 基于发现的痛点，结合AI的能力，提出至少3个创新解决方案，并讨论其可行性。
  • 创意原型设计： 利用AI工具（如AI绘图、AI文案生成）辅助，为创新方案制作一个简单的原型（如界面草图、功能描述）。
  • 创新成果展示与反馈： 学员展示创新方案，并互相提供建设性反馈，培养开放和迭代的心态。

模块四：价值实现——代码的“最后一公里”深度实践

即使AI生成了完美的代码，要让它真正运行并产生价值，还需要跨越“最后一公里”。本模块将聚焦于部署、测试、调试和持续迭代，确保学员能够将创意从概念变为现实，并持续优化。

学习目标：
  • 理解软件部署的完整生命周期和关键环节。
  • 掌握基本的测试策略和调试技巧，有效定位和解决问题。
  • 学会建立用户反馈机制，并将其转化为产品改进的动力。
  • 培养独立解决实际问题、应对挑战的能力。
核心概念：
  • 开发、测试、生产环境： 理解不同环境的差异与作用。
  • 部署流程： 静态网站部署、简单云服务部署（概念）。
  • 测试类型： 功能测试、用户体验测试、兼容性测试。
  • 调试方法： 错误日志分析、断点调试（概念）。
  • 持续集成/持续部署（CI/CD）概念： 自动化发布流程。
  • 用户反馈循环： 收集、分析、行动。
实践活动：
  • “我的第一个AI应用”部署： 引导学员将之前构思并由AI辅助生成的“迷你智能应用”原型，部署到免费的静态网页托管服务上（如GitHub Pages或类似平台）。
  • 模拟Bug修复： 提供一段包含常见逻辑错误的AI生成代码，引导学员利用AI工具和调试技巧进行定位和修复。
  • 用户反馈模拟： 模拟接收用户反馈，学员需要分析反馈，并提出具体的改进方案。
  • 迭代计划制定： 为自己的“迷你智能应用”制定一个简单的迭代计划，包括后续功能增强和优化方向。

课程总结与最终项目：我的“智创者”毕业作品

课程总结：

强调AI时代下，人类核心素养的不可替代性与AI工具的协同效应。重申编程语言不再是难点，而思维深度和创新能力才是核心竞争力。

最终项目：
  • 学员独立或分组完成一个完整的“智创者”毕业作品。该作品需：
    • 明确的架构设计： 包含模块划分、数据流向等。
    • 清晰的问题拆解： 将复杂需求分解为AI可辅助实现的子任务。
    • 独特的创新点：： 至少包含一个AI无法自主提出但能显著提升用户体验的创意功能。
    • 完成“最后一公里”： 成功部署并能展示其基本功能。
    • 项目报告： 详细阐述项目构思、AI协作过程、核心素养的应用体现、遇到的挑战及解决方案。
  • 毕业路演： 学员展示最终项目，并接受讲师和同学的提问与反馈。

通过本课程，学员将不仅仅是AI工具的使用者，更将成为能够驾驭AI、引领创新的“智创者”！

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