AI课程与人才培养解决方案

课程、项目与岗位能力一体设计

从培养对象的基础和任务出发设计内容，通过练习、项目、复盘和展示完成能力迁移。

01

当前问题

课程与岗位脱节，学习后仍不会完成真实任务

只理解概念不足以形成应用能力，实战过程和成果评价同样重要。

02

建设对象

课程、实训、平台与服务

同步设计能力内容、培养路径、项目库、教学管理和支持服务。

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最终结果

形成可应用的 AI 人才能力

学习者能够使用 AI、开发应用并完成符合业务或岗位要求的项目。

三类培养对象采用不同能力起点

培养目标按角色、基础和发展方向划分，不用同一套课程覆盖所有人。

01

AI技术人才培养

AI基础认知能力
大模型应用开发
AI智能体开发
AI工程实践能力

02

AI应用人才培养

AI工具应用能力
岗位AI赋能能力
工作流程优化
行业场景实战

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AI管理人才培养

AI战略认知
数字化转型规划
AI项目管理
组织创新能力

四类培养内容构成完整能力结构

从基础认知到行业应用，逐步增加工具使用、开发工程与真实业务复杂度。

01

AI 基础认知

理解大模型、生成式 AI、提示词、数据与安全等基础知识。

02

AI 应用开发

掌握工具调用、智能体构建、工作流编排与应用实现。

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AI 工程实践

完成需求分析、方案设计、开发测试、部署与迭代。

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AI 行业应用

结合教育、企业与具体岗位场景完成项目实践。

四个阶段把学习转化为项目成果

路径可以按人群基础调整，但必须包含实践、反馈和成果展示。

01
入门学习
建立 AI 认知，掌握基础工具与安全边界。
02
技能提升
围绕典型任务练习工具、提示词和应用开发。
03
项目实战
组队完成需求、设计、开发、测试与交付。
04
发展应用
复盘项目成果，完成展示并连接岗位或业务应用。

培养模式

线上学习线下实训项目驱动企业实践

四类平台能力支撑规模化培养

课程之外还需要开发环境、教学管理、资源生态和持续服务。

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技术平台支撑

AI 开发平台
数据中台
模型服务平台
智能体运行平台

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教学与管理平台

学习管理系统
教学管理系统
实训管理系统
教师管理系统

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资源与生态平台

AI 课程资源库
行业案例库
项目实训库
开源工具生态

04

运维与保障体系

数据安全体系
系统运维体系
教学服务体系
就业服务体系

培养结果对应真实应用与发展需求

最终评价不只看是否完成课程，更关注能否完成任务、项目与岗位应用。

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会使用 AI

能够选择工具、设计提示并安全地完成日常任务。

02

能开发应用

能够构建智能体、工作流和场景化 AI 应用。

03

能完成项目

能够从需求分析推进到开发测试和成果交付。

04

形成岗位能力

将项目经验迁移到就业岗位或现有业务流程。

从具体课程到培养方案落地

查看现有 AI 课程培训内容，或结合培养对象、能力目标和项目条件规划培养方案。