摘要
1) 一句话总结 针对高职院校全程在机房授课的AI通识课，建议以生成式AI应用和提示词为核心，通过分阶实操任务的“做中学”模式来平衡理论与实践并激发学生兴趣。
2) 关键要点
- 课程重点：应将教学重心放在生成式AI（文本、图片、视频生成）的实际应用上。
- 核心技能：各项生成式AI应用的基础与共同点在于掌握并用好提示词（Prompt）。
- 教学方法：推荐“做中学”，通过贴近实际且具挑战性的上机任务来自然融入理论。
- 初阶实操任务：包括AI问答（认知生成式AI）、长文本摘要（了解上下文窗口概念）和翻译（对比不同提示词的效果差异）。
- 进阶实操任务：涵盖AI辅助写作（润色/扩写/风格调整）、数据提取（从长文本获取结构化数据）以及AI搜索（普及RAG概念）。
- 高阶实操任务：涉及AI辅助编程（零基础编写简单网页或Python脚本）和数据分析统计。
- 理论学习策略：首要目标是培养兴趣并展示AI解决生活问题的能力，以此驱动学生在实践后自主补齐所需的理论知识。
3) 风险/缺口
- 教学平衡痛点：在全程机房授课的环境下，存在难以平衡理论与上机操作的缺口（通识内容偏理论无法实操，而实操过多又难以兼顾理论教学）。
正文
问：老师 我下学期要在国内的一所高职院校开设一门AI通识课(公共基础课)，但需要全程在机房上课。现在无法平衡理论和上机操作，想听听您的建议(通识内容都是理论 无法实操。实操多又兼顾不了理论，高职院校的学生不需要了解太多理论)
答： 对于大学课程我也不太懂，就我的经验， AI 通识课，重点可以放在生成式 AI 的应用上，生成式 AI 的应用主要又在于文本的生成和图片视频的生成。它们的共同点是都要用好提示词。
所以上机操作，可以用 AI 完成系列贴近实际又有挑战的任务，比如：
初阶
-
问答：向 AI 提问，让 AI 回复，了解生成式 AI
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摘要：将长文本摘要，但是要注意长度，了解上下文窗口
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翻译：将文本翻译成不同语言，但是要注意上下文长度，以及对比不同提示词翻译效果的差异
进阶
-
写作：利用提示词对文章润色、扩写、使用不同风格写作等等
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数据提取：从大量文本中提取有价值的、结构化的数据
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搜索：学习如何使用 AI 搜索，普及 RAG 的概念
高阶
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写代码：借助 AI 写个简单的网页应用、Python 脚本，不会编程也能做出有价值的应用
-
数据分析统计：借助 AI 分析数据
以上只是我随便列的一些任务，实际可以灵活调整。
理论其实还好，做中学本身就是很好的学习 AI 的方法，重点是培养学生的兴趣，让他们知道学习 AI 能解决生活中的问题，这样他们会自主的去补齐所需要的理论知识。
以上仅作为参考。
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